Jika sebelumnya kita pernah mempelajari siapa itu Data Scientist, kalian mungkin sudah memahami bahwa pekerjaan tersebut berhubungan erat dengan pemanfaatan data untuk mengerjakan berbagai macam tugas. Namun, ada satu lagi bidang yang kerap dikaitkan dengan Data Science, yaitu Machine Learning. Kali ini, kita akan membahas perbedaan antara kedua bidang ini dan melihat mana yang lebih menguntungkan untuk karier masa depan kamu.

Pertama, penting untuk kita mengerti apa yang dimaksud dengan Data Science dan Machine learning.

Apa itu Data Science dan Machine Learning

Data Science adalah bidang yang menggunakan metode ilmiah, statistika, matematika, dan berbagai algoritma untuk memahami pola dari suatu data. Dalam praktiknya, Data Science merupakan ilmu multidisiplin yang melibatkan cabang ilmu lainnya, seperti komputer, ekonomi, ataupun bisnis. Data Science bertujuan untuk mengevaluasi asumsi, mencari pola dan melakukan prediksi hasil masa depan berdasarkan data yang ada di masa lalu dan masa kini. Hasil evaluasi dan prediksi tersebut kemudian akan digunakan untuk menentukan langkah yang perlu diambil dalam berbagai bidang seperti bisnis, pemerintahan, hingga penelitian ilmiah.

Machine Learning adalah bagian dari ilmu komputer yang menggunakan matematika dan statistika untuk mencari pola dalam suatu kumpulan data. Dengan kata lain, ini tentang membuat komputer ‘belajar’ dari data. Algoritma Machine Learning berupa rumus matematika yang menyesuaikan variabel tertentu untuk cocok dengan data. Proses ‘belajar’ ini sering melibatkan penggunaan statistika dan program komputer pada data besar. Hasilnya, kita mendapatkan model yang bisa memberi prediksi berdasarkan data baru yang kita miliki.

Kedua bidang ini seringkali saling melengkapi satu sama lain dalam penelitian dan implementasinya. Data Science adalah proses mengidentifikasi dan menganalisis pola dari data. Sedangkan Machine Learning adalah proses memanfaatkan pola tersebut untuk membuat prediksi yang lebih akurat dan efisien. Jadi, pemanfaatan dan kombinasi kedua bidang ini dapat membantu organisasi atau individu untuk membuat keputusan yang lebih baik berbasis data.

Data Scientist vs Machine Learning Engineer

Data Scientist adalah seorang profesional yang bertugas untuk mencari tahu berbagai hal dari suatu kumpulan data, dan mengambil keputusan atau kesimpulan. Seorang Data Scientist perlu memiliki kemampuan pada bidang yang menjadi basis data yang diolahnya. Sebagai contoh, seorang Data Scientist yang bekerja dengan data biologi seperti sel tubuh, harus memiliki pengetahuan di bidang biologis tersebut dan pemahaman terhadap sel tubuh.

Sementara itu, seorang Machine Learning Engineer adalah programmer yang merancang, membangun, dan menerapkan sistem Machine Learning. Mereka menciptakan program yang memanfaatkan model kecerdasan buatan tersebut untuk menjadikannya sebuah produk atau alat. Mereka perlu memahami Data Science dan Machine Learning, dan mereka juga harus mampu memprogram, biasanya dalam bahasa seperti Python atau C++.

Keduanya memiliki peran penting dalam dunia data saat ini. Mereka bekerja bersama untuk memungkinkan kita membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang kita kumpulkan daripada cuma berdasarkan insting atau tebakan kita. Bagusnya, pekerjaan mereka dapat membantu kita melihat tren, membuat prediksi, dan memahami dunia dengan cara yang lebih baik dan akurat.

Pasar Data Scientist dan Machine Learning

Baik profesi Data Scientist maupun Machine Learning Engineer adalah karir yang menjanjikan saat ini. Keduanya memiliki permintaan yang tinggi di pasar kerja modern dan permintaannya terus berkembang seiring berjalannya waktu. Menurut situs pekerjaan Glassdoor, pendapatan mereka bisa menyaingi, bahkan melebihi banyak pekerjaan lain. Misalnya, gaji rata-rata seorang Data Scientist bisa mencapai Rp10.337.179 setiap bulan dan gaji rata-rata seorang Machine Learning Engineer bisa mencapai Rp10.841.764 setiap bulan, dan ini hanya di kota Jakarta.

Selain upah yang menarik, permintaan profesi ini juga didorong oleh peningkatan ketergantungan berbagai industri terhadap data. Bisnis, pemerintah, dan organisasi sekarang mengenali pentingnya data dalam membuat keputusan dan strategi. Oleh karena itu, kebutuhan akan ahli yang bisa mengolah dan menginterpretasikan sejumlah besar data, seperti Data Scientist dan Machine Learning Engineer, lebih tinggi dari sebelumnya.

Seiring dengan perkembangan teknologi dan tingginya jumlah data yang harus diproses, kebutuhan terhadap profesional Data Science dan Machine Learning menjadi semakin besar. Hal ini tentu memberikan prospek karier yang cerah di masa depan.

Keahlian Data Scientist dan Machine Learning Engineer

Dalam hal keahlian, seorang Data Scientist membutuhkan pengetahuan yang lebih luas dan mendalam dari seorang Machine Learning Engineer. Mereka harus serba bisa, dengan pengetahuan yang melibatkan teknik statistik, pemrosesan data, pemrograman, dan pengetahuan terhadap data yang dikelolanya. Mereka benar-benar perlu untuk memahami data dari berbagai sisi untuk bisa mengekstrak informasi yang berarti dari data.

Di sisi lain, Machine Learning Engineer lebih spesifik membutuhkan keahlian dalam algoritma dan pemrograman. Mereka membuat ‘mesin’ yang belajar dari data dan bisa membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data baru. Bagi mereka, pemahaman tentang cara kerja komputer dan bagaimana menulis kode yang efisien sangat penting. Dengan teknologi yang berkembang cepat dan model AI yang semakin kompleks, tantangan bagi Machine Learning Engineer meningkat. Mereka dituntut untuk memahami sistem komputer dan arsitektur kecerdasan buatan secara mendalam, untuk dapat mengoprasikan model secara real-time. Dengan kata lain, teknologi yang semakin canggih menuntut mereka untuk memiliki pengetahuan dan keterampilan yang lebih spesifik dan teknis seperti memahami pemrograman GPU untuk memanfaatkannya dalam komputasi tensor dan matriks.

Dari sisi keahlian, kedua profesi ini sama-sama berat dan membutuhkan keahlian yang tidak sedikit, namun, mereka menawarkan tantangan dan kepuasan tersendiri. Seorang Data Scientist perlu memahami dan meminterpretasikan data dari berbagai perspektif dan untuk berbagai kebutuhan. Sementara seorang Machine Learning Engineer bertugas membangun sistem yang pintar dan dapat beradaptasi dengan data dan kebutuhan yang berubah-ubah.

Peluang Karier

Dalam hal peluang karier, kedua bidang ini mungkin memberikan peluang yang sama-sama menarik. Namun, jika kamu lebih memiliki keahlian dan minat dalam menggunakan dan mengembangkan algoritma, Machine Learning Engineer bisa menjadi pilihan yang lebih menguntungkan. Jika kamu lebih tertarik dengan analisis data dan mencari pola-pola tertentu dalam data, Data Scientist lebih cocok bagi kamu.

Kesimpulan

Jadi, apakah bidang Machine Learning atau Data Science yang lebih menguntungkan? Jawabannya tergantung pada minat dan keahlian individu masing-masing. Keduanya memiliki prospek yang cerah dan peluang karier yang luas. Cintailah apa yang kamu lakukan dan teruslah belajar serta mengembangkan keahlian di bidang yang telah kamu pilih.