Pembelajaran Mesin vs Analisis Data: Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Analisis Data

Pembelajaran mesin vs analitik data adalah salah satu topik yang paling banyak dibicarakan di antara calon ilmu data. Kedua bidang ini fokus pada data dan merupakan salah satu sektor yang paling banyak diminati. Jadi, saat memilih karier ilmu data, wajar jika merasa bingung dengan dua domain yang sedang tren ini.

Namun jangan khawatir, karena kami telah membuat panduan yang sempurna untuk membantu Anda memahami perbedaan antara pembelajaran mesin dan analisis data.

Sekarang, mari langsung ke topik yang ada – pembelajaran mesin vs analitik data.

Pembelajaran Mesin vs Analisis Data: Definisi

Untuk memahami perbedaan antara pembelajaran mesin dan analitik data, pertama-tama kita harus melihat definisinya. Mereka akan membantu Anda memahami apa yang membuat bidang ini unik dan berbeda satu sama lain.

Pelajari Program Pembelajaran Mesin Terbaik dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin mengacu pada studi tentang algoritma yang meningkat melalui pengalaman. Ini terkait dengan kecerdasan buatan. Algoritma pembelajaran mesin belajar dari data secara otomatis dan menerapkan pembelajaran tanpa memerlukan campur tangan manusia.

Pembelajaran mesin memiliki banyak cabang dan ada berbagai metode untuk menggunakannya. Solusi pembelajaran mesin konvensional menggunakan analisis prediktif dan analisis statistik untuk menemukan pola dan menangkap wawasan tersembunyi ke dalam data yang tersedia.

Salah satu contoh terbaik pembelajaran mesin di tempat kerja adalah sistem rekomendasi Netflix, yang menyarankan film dan acara secara otomatis berdasarkan kolaboratif dan pemfilteran berbasis konten.

Apa itu Analisis Data?

Analisis data, juga dikenal sebagai analisis data, adalah proses pembersihan, pemeriksaan, pemodelan, dan transformasi data untuk menemukan informasi berharga, menginformasikan kesimpulan, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan.

Analisis data berfokus pada menghasilkan wawasan berharga dari data yang tersedia. Perusahaan menggunakan analisis data untuk membuat keputusan berdasarkan informasi yang lebih baik mengenai berbagai hal termasuk pemasaran, produksi, dll. Analisis data membantu Anda mengambil data mentah dan mengekstrak informasi bermanfaat dari data tersebut.

Seperti yang Anda lihat, perbedaan utama antara pembelajaran mesin dan analisis data adalah cara mereka menggunakan data. Analisis data berfokus pada penggunaan data untuk menghasilkan wawasan, sedangkan pembelajaran mesin berfokus pada pembuatan dan pelatihan algoritme melalui data sehingga dapat berfungsi secara mandiri.

Pembelajaran Mesin vs Analisis Data: Gaji

Dalam hal pembayaran, ada perbedaan mencolok antara pembelajaran mesin dan analisis data.

Gaji Pembelajaran Mesin di India

Gaji rata-rata untuk seorang profesional pembelajaran mesin di India adalah INR 6,86 lakh per tahun termasuk keuntungan dan bonus bersama. Mahasiswa baru di bidang ini rata-rata menghasilkan sekitar INR 3 lakh per tahun. Namun, seorang profesional pembelajaran mesin yang berpengalaman dapat memperoleh rata-rata hingga INR 20 lakh per tahun. Ini tentu saja salah satu sektor yang paling menguntungkan di luar sana.

Profesional pembelajaran mesin di Bangalore dan Chennai berpenghasilan jauh lebih tinggi daripada rata-rata nasional sementara profesional pembelajaran mesin di Delhi dan Pune berpenghasilan 25% dan 10% lebih rendah dari rata-rata.

Gaji Data Analytics di India

Dalam analitik data, gaji rata-rata untuk seorang profesional adalah INR 4,24 lakh per tahun. Seorang yang lebih segar di bidang ini dengan satu hingga empat tahun pengalaman profesional akan mendapatkan rata-rata INR 3,9 lakh per tahun. Di sisi lain, seorang profesional analitik data dengan pengalaman lima hingga sembilan tahun menghasilkan rata-rata sekitar INR 6 lakh per tahun. Demikian pula, analis data dengan 10 hingga 19 tahun pengalaman mendapatkan gaji rata-rata INR 9 lakh per tahun.

Anda harus ingat bahwa dengan peningkatan pengalaman dan keterampilan yang diperkaya, Anda dapat mengejar peran senior dalam profesi ini seperti Ilmuwan Data atau Analis Bisnis. Analis data di Bangalore berpenghasilan sekitar 18% lebih tinggi dari rata-rata nasional sementara analis data di Delhi berpenghasilan 6% lebih rendah dari rata-rata.

Kedua profesi ini menawarkan banyak peluang karir yang menjanjikan dengan paket gaji yang tinggi. Namun, ingatlah bahwa gaji tergantung pada banyak faktor termasuk lokasi, majikan, pengalaman, dan keterampilan Anda.

Pembelajaran Mesin vs Analisis Data: Keterampilan

Dalam hal keterampilan, ada beberapa area di mana kedua domain ini tumpang tindih sementara ada yang lain di mana keduanya sama sekali berbeda.

Keterampilan Pembelajaran Mesin

Sebagai seorang profesional pembelajaran mesin, Anda harus memiliki keterampilan berikut di gudang senjata Anda:

Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam adalah cabang lanjutan dari pembelajaran mesin yang berfokus pada membuat fungsi mesin seperti otak manusia dan membantu dalam menghasilkan pola dan membuat keputusan yang lebih cerdas. Pembelajaran mendalam telah berkembang secara substansial dalam beberapa tahun terakhir dan beberapa aplikasi penting termasuk asisten virtual, mobil self-driving, deteksi penipuan, NLP (yang akan kita bahas nanti), dan agregasi berita, untuk beberapa nama.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Pemrosesan bahasa alami (NLP) berfokus pada mesin pelatihan untuk memahami dan menafsirkan teks atau simbol. Ini adalah cabang dari kecerdasan buatan dan memiliki banyak aplikasi. Salah satu contoh paling populer dari aplikasi NLP kehidupan nyata adalah sistem pengisian otomatis Gmail untuk email.

Visi Komputer

Computer vision adalah bidang kecerdasan buatan yang berfokus pada pelatihan komputer untuk memahami visual. Hal ini memungkinkan komputer untuk menafsirkan dan memahami gambar. Kami menggunakan visi komputer untuk melatih mesin mengenali objek dan orang dalam gambar. Contoh yang sangat baik dari visi komputer adalah teknologi pengenalan wajah.

Keterampilan Analisis Data

Analisis data berfokus pada pengumpulan wawasan dari sejumlah besar data. Jadi keterampilan yang paling penting untuk bidang ini adalah:

Analisis statistik

Analisis statistik adalah ilmu mengeksplorasi, mengumpulkan, dan menyajikan data dalam jumlah besar untuk menemukan tren dan pola yang mendasarinya. Dalam ilmu data dan analitik, ini berfokus pada menghasilkan statistik dari data yang disimpan dan menganalisis hal yang sama untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat. Ini adalah keterampilan dasar untuk analisis data.

SQL

SQL adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk sistem manajemen basis data relasional (RDMS). SQL adalah singkatan dari Structured Query Language dan memungkinkan Anda untuk mengakses dan memanipulasi database. Sebagai seorang analis data, Anda akan bekerja dengan banyak basis data, itulah sebabnya memiliki keterampilan ini akan banyak membantu Anda untuk berkembang sebagai seorang profesional.

Pengetahuan tentang R dan Python

R dan Python adalah bahasa pemrograman paling populer untuk para profesional ilmu data. R membantu Anda menganalisis data dan membuat aplikasi untuk melakukan analisis statistik. Dari pemodelan data hingga pengelompokan data, R membantu Anda dengan banyak fungsi analitik data. Python, di sisi lain, memiliki banyak perpustakaan seperti NumPy dan SciPy yang membuat analisis data lebih mudah bagi Anda.

Selain itu, Anda harus tahu bahwa beberapa keterampilan bersifat intrinsik untuk ML dan analisis data, seperti pemrograman, kalkulus & aljabar linier, dll. Demikian pula, keduanya menggunakan alat serupa untuk bekerja dengan data seperti Apache Spark.

Pembelajaran Mesin vs Analisis Data: Bagaimana Cara Masuk?

Tidak peduli seberapa berbeda bidang ini, pada akhirnya, keduanya sangat teknis. Ini berarti untuk memasukkan salah satu dari mereka, Anda harus memperoleh keterampilan khusus domain dan juga mendapatkan kualifikasi yang diperlukan. Perekrut mencari profesional bersertifikat di kedua bidang ini karena sertifikasi memastikan kandidat terbiasa dengan konsep dasar dan lanjutan bidang tersebut.

Di upGrad, kami menawarkan beberapa kursus untuk kedua domain ini. Dalam kursus kami, Anda belajar langsung dari pakar industri melalui video, sesi langsung, dan tugas. Selain itu, Anda akan mendapatkan bimbingan pribadi, bantuan karir khusus, konseling karir, dan fasilitas umpan balik resume untuk memastikan Anda memulai karir teknologi Anda dengan mudah.

Semua kursus kami ditawarkan secara online, sehingga Anda dapat mulai belajar dari mana saja kapan saja tanpa mengganggu komitmen profesional atau pribadi Anda.

Kursus Pembelajaran Mesin

Berikut adalah beberapa kursus pembelajaran mesin yang tersedia di upGrad:

• Program PG Eksekutif dalam Pembelajaran Mesin dan AI
• Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & AI
• Master of Science dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

Kesimpulan

Sekarang, kami berharap Anda memiliki gagasan yang lebih jelas tentang perbedaan antara pembelajaran mesin dan analitik data. Sementara yang pertama menggunakan data untuk melatih dan menguji algoritme, yang terakhir berfokus pada menemukan pola dan wawasan dari data. Namun, keduanya adalah disiplin teknis dan sangat bergantung satu sama lain.

Berikut adalah beberapa sumber daya lainnya yang mencakup pembelajaran mesin dan analisis data. Anda dapat menemukan lebih banyak sumber daya semacam itu di blog upGrad:

• Pembelajaran Mesin dengan R: Semua yang Perlu Anda Ketahui
• 5 Kursus Pembelajaran Mesin Online Terbaik untuk Meningkatkan Karir Anda
• Alat Analisis Data Teratas yang Harus Diketahui Setiap Ilmuwan Data
• Karir di Analisis Data: Panduan Utama [2021]

Apa pendapat Anda tentang artikel kami tentang pembelajaran mesin vs analitik data? Beri tahu kami dengan memberikan komentar di bawah.