<\/p>\n
Ahli statistik<\/strong> dan ilmuwan data<\/strong> sama-sama banyak bekerja dengan data, namun ada beberapa perbedaan utama antara kedua profesi tersebut:<\/span><\/p>\n Perbedaan #1 (Jenis Data) \u2013<\/strong> Data scientist cenderung menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengumpulkan dan membersihkan data yang tidak sempurna, sedangkan ahli statistik umumnya memiliki data yang rapi.<\/span><\/p>\n Perbedaan #2 (Tujuan Akhir)<\/strong> \u2013 Ilmuwan data cenderung fokus pada pembuatan model yang memprediksi hasil, sedangkan ahli statistik cenderung fokus pada pembuatan model yang secara akurat menggambarkan hubungan antar variabel.<\/span><\/p>\n Perbedaan #3 (Produksi)<\/strong> \u2013 Ilmuwan data cenderung membangun model yang kemudian diproduksi dalam bisnis, sementara ahli statistik cenderung membangun model yang dapat memberikan wawasan atau penjelasan tentang fenomena tersebut.<\/span><\/p>\n Teruslah membaca untuk penjelasan rinci tentang perbedaan-perbedaan ini.<\/span><\/p>\n Secara umum, data scientist sering kali bekerja dengan data yang lebih rumit, sulit diekstraksi, dan jauh lebih besar dibandingkan jenis data yang digunakan oleh ahli statistik.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang data scientist yang bekerja di perusahaan real estat mungkin perlu mengekstrak kumpulan data yang berisi jutaan baris dari beberapa server eksternal berbeda, semuanya dalam format berbeda.<\/span><\/p>\n Dia memerlukan pengetahuan luas tentang SQL dan setidaknya satu bahasa pemrograman (seperti R atau Python ) untuk mengekstrak data dan mengemasnya ke dalam format yang sesuai untuk pemodelan.<\/span><\/p>\n Sebaliknya, ahli statistik cenderung bekerja dengan kumpulan data yang lebih kecil dan sudah disajikan dalam format yang rapi.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang ahli statistik yang bekerja untuk perusahaan biomedis mungkin menerima file Excel 50 baris yang berisi informasi tentang tekanan darah, detak jantung, dan kadar kolesterol dari 50 pasien berbeda.<\/span><\/p>\n Daripada menghabiskan waktu mengekstraksi dan membersihkan data, mereka mungkin akan menghabiskan lebih banyak waktu untuk memutuskan uji hipotesis<\/a> atau model yang sesuai dengan data dan memverifikasi bahwa asumsi<\/a> pengujian atau model statistik yang dipilih terpenuhi.<\/span><\/p>\n Dalam banyak kasus, tujuan akhir data scientist adalah membuat beberapa jenis model yang dapat memprediksi hasil tertentu secara akurat.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang data scientist yang bekerja di perusahaan keuangan mungkin mencoba membuat model regresi logistik<\/a> yang dapat memprediksi secara akurat apakah orang-orang tertentu akan gagal membayar pinjaman.<\/span><\/p>\n Mereka akan menyesuaikan berbagai model dengan menggunakan kombinasi variabel prediktor yang berbeda dan berupaya menemukan model yang menghasilkan prediksi paling akurat.<\/span><\/p>\n Tujuan akhirnya adalah menciptakan model yang akurat, bukan mengukur secara tepat bagaimana setiap variabel prediktor berhubungan dengan variabel respons<\/a> .<\/span><\/p>\n Sebaliknya, ahli statistik cenderung lebih fokus pada pembuatan model yang dapat menggambarkan secara akurat hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang ahli statistik yang bekerja di sebuah universitas mungkin merekrut 30 siswa untuk berpartisipasi dalam penelitian yang mengukur dengan tepat bagaimana kebiasaan belajar yang berbeda mempengaruhi nilai ujian.<\/span><\/p>\n Dalam skenario ini, ahli statistik akan lebih mementingkan interpretasi koefisien model regresi dan menganalisis nilai p<\/a> yang sesuai untuk memahami apakah nilai tersebut memiliki hubungan yang signifikan secara statistik dengan variabel respons.<\/span><\/p>\n Secara umum, ilmuwan data cenderung membuat model statistik yang lebih sering diproduksi di bisnis dibandingkan ahli statistik.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang data scientist yang bekerja di jaringan toko kelontong besar dapat membuat model yang dapat memprediksi penjualan berbagai produk secara akurat.<\/span><\/p>\n Tujuan akhirnya adalah bekerja sama dengan pengembang di perusahaan tersebut yang dapat membantunya memasukkan modelnya ke dalam server yang berjalan setiap malam dan dapat memprediksi penjualan produk untuk setiap hari baru.<\/span><\/p>\n Di sisi lain, ahli statistik jarang membuat model yang diintegrasikan ke dalam suatu jenis produksi.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang ahli statistik yang bekerja di perusahaan layanan kesehatan dapat membuat model yang menggambarkan hubungan antara berbagai faktor gaya hidup (merokok, olahraga, pola makan, dll.), namun tujuan akhirnya hanyalah mengukur<\/em> hubungan antara faktor-faktor tersebut dan variabel respon. . seperti umur.<\/span><\/p>\n Tujuan akhir mereka adalah menciptakan model yang memberi mereka informasi, bukan model yang ditempatkan di lingkungan produksi.<\/span><\/p>\n Ahli statistik dan ilmuwan data bekerja dengan data dalam peran mereka sehari-hari, namun mereka melakukannya dengan cara yang berbeda.<\/span><\/p>\n Data scientist cenderung bekerja dengan lebih banyak variasi data yang sering kali berantakan dan perlu diproses, sedangkan ahli statistik sering kali bekerja dengan kumpulan data yang lebih kecil dan lebih rapi.<\/span><\/p>\n Ilmuwan data juga cenderung lebih fokus pada pembuatan model yang dapat memprediksi hasil secara akurat, sementara ahli statistik cenderung membuat model yang dapat menjelaskan hubungan antar variabel secara akurat.<\/span><\/p>\n Terakhir, data scientist cenderung memasukkan model ke dalam produksi bisnis, sementara ahli statistik sering kali merangkum dan melaporkan hasilnya untuk memberikan wawasan tentang fenomena dunia nyata.<\/span><\/p>\n Artikel berikut menjelaskan pentingnya statistika dalam berbagai bidang:<\/span><\/p>\n Mengapa statistik penting? (10 alasan mengapa statistik itu penting!)<\/a> Ahli statistik dan ilmuwan data sama-sama banyak bekerja dengan data, namun ada beberapa perbedaan utama antara kedua profesi tersebut: Perbedaan #1 (Jenis Data) \u2013 Data scientist cenderung menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengumpulkan dan membersihkan data yang tidak sempurna, sedangkan ahli statistik umumnya memiliki data yang rapi. Perbedaan #2 (Tujuan Akhir) \u2013 Ilmuwan data cenderung […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Perbedaan #1: Tipe Data<\/strong><\/span><\/h2>\n
Perbedaan #2: Tujuan Akhir<\/strong><\/h2>\n
Perbedaan #3: Produksi<\/strong><\/h2>\n
Kesimpulan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pentingnya statistik dalam bisnis<\/a>
Pentingnya statistik dalam pendidikan<\/a>
Pentingnya statistik dalam kesehatan<\/a>
Pentingnya statistik di bidang keuangan<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"