Teknologi.id - Beberapa orang mungkin masih bingung tentang apakah
data science merupakan bagian dari
computer science (ilmu komputer). Kedua istilah tersebut memang memiliki kesamaan, tetapi tetap ada perbedaan yang signifikan di antara keduanya.
Ilmu komputer memiliki berbagai domain kecil, seperti kecerdasan buatan (AI), analitik, pemrograman, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, pengembangan web, dan banyak lagi. Sedangkan itu,
data science juga merupakan bagian dari ilmu komputer tetapi membutuhkan lebih banyak pengetahuan tentang matematika dan statistik. Dengan kata lain, ilmu komputer berurusan dengan perangkat lunak dan perangkat keras di mana
data science yang berhubungan dengan analitik, pemrograman, dan statistik. Jadi, apabila seorang ilmuwan komputer berkonsentrasi pada pemrograman, statistik, dan analitik, maka dia juga dapat disebut sebagai
data scientist.
Apa itu Computer Science (Ilmu Komputer)?
Computer science atau Ilmu komputer dapat didefinisikan sebagai sebuah studi tentang arsitektur komputer, desain, dan aplikasinya dalam sains dan teknologi. Aplikasi di dalam ilmu komputer memiliki berbagai aspek dan konsep teknis, seperti jaringan, perangkat lunak, perangkat keras, dan internet. Pengetahuannya pun berbeda untuk setiap bidangnya, seperti desain, arsitektur, manufaktur dan lain-lain. Ilmuwan komputer menganalisis algoritma dan mempelajari kinerja perangkat lunak dan perangkat keras komputer. Bidang utama studi ilmu komputer adalah sistem komputer, kecerdasan buatan (AI), sistem komputer dan jaringan, interaksi manusia dan komputer, visi dan grafis, bahasa pemrograman, analisis numerik, bioinformatika, rekayasa perangkat lunak, teori komputasi, dan sebagainya.
Baca juga: Tahukah Kamu? Inilah Perbedaan Antara Ilmu Komputer, Teknik Komputer dan Teknologi Informasi! Apa itu Data Science?
Data science adalah studi tentang berbagai jenis data, seperti data tidak terstruktur, semi-terstruktur, dan terstruktur. Data tersebut bisa dalam format apapun yang tersedia dan digunakan untuk mendapatkan informasi yang dikandungnya. Ini disebut
data mining,
data purging, dan transformasi data.
Data science berfokus pada pemanfaatan data banjir modern untuk prediksi, eksplorasi, pemahaman, dan intervensi. Jadi,
data science ini menekankan pada komunikasi efektif hasil dari analisis data. Selain itu,
studi ini juga memberikan prioritas kepada pengetahuan tentang algoritma optimasi dengan mengelola
trade-off yang diperlukan antara kecepatan dan akurasi.
Jadi, Apa Perbedaan antara Computer Science dan Data Science?
Computer science adalah studi tentang fungsi komputer, sementara
data science adalah untuk menemukan makna di dalam data yang besar. Para siswa dari ilmu komputer biasanya akan belajar mengenai komputasi lanjutan yang mencakup sistem
database. Yaitu, tentang pengalaman mendalam dalam mengembangkan aplikasi di tingkat perusahaan. Di sisi lain, mahasiswa
data science mempelajari tentang matematika dan analisis kumpulan data besar menggunakan aplikasi komputer, seperti visualisasi data, penambangan data, manajemen data yang efisien, dan analisis data prediktif. Ilmu komputer adalah untuk mengembangkan teknologi dalam keamanan
cyber, perangkat lunak, dan sistem cerdas; sementara
data science didasarkan pada keterampilan yang diperlukan untuk penggalian data dan memperjelas arti dari kumpulan data besar yang digunakan untuk pengambilan keputusan dalam suatu organisasi. Ilmu komputer penting karena merupakan penggerak utama dalam inovasi teknologi saat ini. Namun,
data science lebih penting bagi organisasi, dan aplikasinya membutuhkan pakar dalam penambangan dan analisis data. Mahasiswa ilmu komputer memiliki pilihan untuk memilih di antara karir pengembang aplikasi,
programmer komputer, insinyur komputer, pengembang basis data, arsitek basis data, manajer pusat data, insinyur IT, insinyur perangkat lunak, programmer sistem, insinyur jaringan, pengembang web, dan jaringan administrator. Di sisi lain, mahasiswa
data science dapat memilih karir ahli biologi komputasional, data scientist, analis data, ahli strategi data, analis keuangan, analis riset, ahli statistik, manajer intelijen bisnis, dan peneliti klinis.
(FN) 
