Statistika deskriptif adalah cabang statistika yang berfokus pada pengumpulan, penyajian, dan ringkasan data dengan cara yang mudah dipahami. Tujuan utama dari statistika deskriptif adalah untuk memberikan gambaran umum tentang data yang ada, tanpa membuat kesimpulan atau prediksi lebih lanjut. Teknik-teknik yang digunakan dalam statistika deskriptif meliputi pengukuran pusat data seperti mean (rata-rata), median, dan mode, yang membantu untuk mengetahui nilai yang paling representatif dalam sebuah dataset. Selain itu, statistika deskriptif juga melibatkan pengukuran dispersi data, seperti rentang, variansi, dan deviasi standar, yang memberikan gambaran seberapa tersebar data dari nilai rata-rata. Semua informasi ini memberikan pemahaman dasar tentang data yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. 

Penggunaan visualisasi data juga merupakan bagian penting dari statistika deskriptif. Grafik seperti histogram, boxplot, dan diagram pencar (scatter plot) digunakan untuk menggambarkan distribusi data secara visual. Ini membantu dalam memahami pola dan hubungan antar variabel secara intuitif. Misalnya, dengan menggunakan boxplot, kita bisa melihat sebaran data dan mendeteksi adanya outlier yang tidak biasa. Visualisasi ini mempermudah komunikasi temuan data kepada orang lain yang mungkin tidak terbiasa dengan analisis statistik yang lebih mendalam. 

Sementara itu, statistika inferensial adalah cabang statistika yang digunakan untuk menarik kesimpulan atau membuat prediksi tentang populasi berdasarkan sampel data. Berbeda dengan statistika deskriptif yang hanya fokus pada data yang ada, statistika inferensial digunakan untuk membuat keputusan yang lebih luas berdasarkan data sampel. Teknik-teknik dalam statistika inferensial melibatkan uji hipotesis, estimasi parameter, dan analisis regresi. Salah satu contoh penerapannya adalah uji t (t-test) untuk menguji apakah dua kelompok data memiliki perbedaan yang signifikan, atau interval kepercayaan yang memberikan rentang nilai yang mungkin untuk parameter populasi berdasarkan sampel yang diambil. 

Statistika inferensial juga digunakan untuk membuat estimasi tentang karakteristik populasi. Misalnya, dengan menggunakan teknik seperti estimasi titik dan interval kepercayaan, kita dapat memperkirakan nilai rata-rata atau proporsi suatu kelompok dalam populasi. Interval kepercayaan memberikan rentang nilai di mana parameter populasi diperkirakan berada, dengan tingkat keyakinan tertentu, misalnya 95%. Hal ini memungkinkan ilmuwan data dan peneliti untuk memahami tingkat ketidakpastian dalam estimasi mereka dan mengambil keputusan yang lebih informasional berdasarkan data yang terbatas. 

Kedua cabang ini, statistika deskriptif dan statistika inferensial, sangat penting dalam data science. Statistika deskriptif membantu untuk memberikan pemahaman awal tentang data, menggambarkan pola, dan menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Statistika inferensial memungkinkan untuk menarik kesimpulan yang lebih luas tentang populasi berdasarkan sampel data yang tersedia, serta mengukur ketidakpastian dari kesimpulan tersebut. Dengan kombinasi keduanya, ilmuwan data dapat melakukan analisis yang lebih menyeluruh, baik untuk mendeskripsikan data yang ada maupun untuk membuat prediksi dan keputusan berbasis data yang lebih informatif dan akurat.