Saat ini, data science adalah ilmu yang sangat populer dan dapat diterapkan di banyak industri.
Tentu saja, banyak bisnis, termasuk perusahaan besar, semakin membutuhkan karyawan yang mahir di bidang ini.
Jika Anda tertarik dengan data science, mulailah dengan mempelajari dasar-dasarnya, yang diuraikan oleh Glints dalam artikel ini.
Apa Itu Data Science?
Data science adalah bidang studi yang menggabungkan keahlian domain, keterampilan pemrograman, dan pengetahuan matematika dan statistik untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari data.
Praktisi data science menerapkan algoritma pembelajaran mesin pada angka, teks, gambar, video, audio, dan lainnya untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan (AI) untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.
Pada gilirannya, sistem akan menghasilkan wawasan penting yang dapat diterjemahkan oleh para analis dan pengguna bisnis menjadi nilai bisnis yang nyata.
Tujuannya adalah untuk mengekstrak informasi atau pengetahuan dari data.
Orang-orang yang mahir dalam ilmu data biasanya menggunakan algoritma pembelajaran mesin atau Machine Learning.
Hal ini bermanfaat dalam pengolahan teks, gambar, video, dan audio, serta elemen lainnya yang diperlukan untuk pembuatan sistem kecerdasan buatan (AI).
Sistem kecerdasan buatan ini dapat dibuat untuk melakukan sejumlah tugas yang terlalu sulit bagi kecerdasan manusia untuk dilakukan oleh manusia.
Data yang diolah oleh AI dapat digunakan oleh analis dan pengguna bisnis untuk membuat strategi terbaik untuk menyelesaikan masalah atau mencapai tujuan.
Mengapa Data Scence Penting
Karena perusahaan kecil dan besar bergantung pada data, data science adalah ilmu yang penting.
Jika perusahaan tidak dapat mengolah data, mereka tidak akan mengetahui cara operasi yang efektif dan menguntungkan.
Perusahaan di seluruh dunia mulai menyadari pentingnya data science, AI, dan machine learning.
Sebuah perusahaan harus mampu menerapkan data science jika ingin tetap relevan dan berkompetisi.
Menurut Hal Varian, seorang ahli ekonom Google dan dosen UC Berkeley dalam Ilmu Komputer, Bisnis, dan Ekonomi, kemampuan untuk mengidentifikasi, memahami, memproses, dan menyaring nilai dari suatu data, serta memvisualisasikannya, akan menjadi keahlian yang semakin penting dalam sepuluh tahun mendatang.
Orang-orang yang memiliki pemahaman yang kuat tentang ilmu data pasti akan sangat dicari dan berharga.
Pilar Data Science
Data science dapat digunakan untuk banyak ilmu lain, tetapi ada tiga pilar utama yang mendukungnya:
1. Bisnis
Data scientist yang menggunakan ilmu data science harus dapat mengolah data menjadi informasi yang dapat dipahami untuk membantu dalam membuat strategi untuk menyelesaikan masalah bisnis.
Untuk mencapai tujuan ini, keahlian data science harus dikombinasikan dengan pemahaman bisnis agar perusahaan dapat menerapkan penyelesaian yang didasarkan pada data.
2. Statistik dan Matematika
Karena data science memerlukan pengolahan kuantitatif, ilmu matematika sangat diperlukan.
Dengan membuat model analitik berdasarkan dasar matematika, banyak masalah bisnis dapat diselesaikan.
Membutuhkan pemahaman matematika yang mendalam.
Algoritma pengajaran mesin, misalnya, sangat terkait dengan matematika.
Untuk ilmu data, statistik adalah hal yang tak kalah penting.
Seorang data scientist harus memahami statistika klasik dan statistika Bayes.
3. Teknologi
Data science jelas membutuhkan kreativitas dan kecerdasan untuk menyelesaikan masalah dengan teknologi.
Data science adalah keilmuan yang menggunakan banyak data dan algoritma rumit, jadi Anda harus memiliki keahlian komputer yang mendalam.
Data scientist harus mahir dengan bahasa pemrograman seperti SQL, Phyton, R, SAS, Java, Scala, dan Julia, antara lain.
Untuk memecahkan masalah yang paling sulit sekalipun, seorang data scientist harus mampu berpikir seperti algoritma.
Data Science Process
Towards Data Science menyatakan bahwa menjelaskan proses data science adalah tantangan yang sulit.
Meskipun demikian, lima poin OSEMN berikut memberikan ringkasan singkat dari prosesnya:
1. Obtain
Langkah pertama dalam memulai proyek ilmu data adalah mendapatkan, atau mengumpulkan, data.
Setelah data dikumpulkan dari berbagai sumber, alat teknis seperti MySQL digunakan untuk memprosesnya.
Anda dapat membaca data dari sumbernya secara langsung ke program data science yang digunakan jika Anda menggunakan Python atau R.
Jenis dan ukuran file yang diambil saat mengambil data dari sumber berbeda.
2. Scrub
Setelah data dikumpulkan, tahap selanjutnya dalam proses ilmu pengetahuan data adalah mencuci data.
Proses pembersihan atau filter data dikenal sebagai scrubbing data.
Semua data yang tidak relevan atau tidak penting harus dihapus.
Pada tahap ini, format data juga distandardisasi.
Seluruh data dikonversi ke format yang sama dari format yang berbeda di tahap pertama.
Setelah itu, penyesuaian harus dilakukan agar data dapat diproses jika ada yang hilang atau kurang.
Penyatuan dan pemisahan kategori data tergantung kebutuhan juga merupakan bagian dari proses scrubbing.
Pada dasarnya, tahap pembersihan adalah proses mengatur, merapikan data, membuang apa pun yang tidak diperlukan, mengganti data yang hilang, dan menstandardisasi formatnya secara keseluruhan.
BACA JUGA : Apa itu Flowchart? Fungsi, Jenis, Simbol dan Contoh
3. Explore
Pada tahap ini, data digali dan diperiksa.
Pertama, properti setiap data harus diperiksa karena berbagai jenis data memerlukan perlakuan yang berbeda.
Selanjutnya, statistik deskriptif harus dihitung untuk mengidentifikasi karakteristik dan memeriksa variabel yang signifikan.
Terakhir, visualisasi data digunakan untuk menemukan pola dan tren penting dalam data yang telah Anda kumpulkan sebelumnya.
Dengan demikian, grafik membantu memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pentingnya data.
4. Model
Setelah tahap scrub dan explore selesai sepenuhnya, Anda dapat melanjutkan ke tahap data science selanjutnya, yaitu model.
Pada titik ini, dibuat model data untuk mencapai tujuan.
Pada tahap ini, nilai di waktu mendatang diperkirakan dengan menggunakan regresi dan prediksi. Mereka juga mengklasifikasikan dan membagi kumpulan nilai dari kumpulan data.
5. Interpret
Interpretasi data adalah langkah terakhir dalam proses data science.
Proses penting di mana model dan data diinterpretasikan adalah interpretasi data.
Orang awam yang tidak memahami istilah teknis harus dapat memahami hasil interpretasi data.
Dengan data yang dia peroleh, presentasinya bertujuan untuk menjawab pertanyaan bisnis.
Pada tahap interpretasi data, kemampuan komunikasi yang efektif juga sangat penting agar poin penting dapat disampaikan secara efektif kepada semua pihak yang berkepentingan.
Contoh Aplikasi Data Science
Data science sebenarnya adalah bidang yang bertujuan untuk mengeksplorasi ketersediaan data yang besar.
Ia biasanya terhubung ke berbagai bidang pekerjaan untuk menjalankan proses perhitungan dan penerjemahan data yang akan disaring.
Oleh karena itu, ilmu ini dapat diterapkan pada kebutuhan bisnis dalam berbagai bidang, mulai dari kesehatan hingga e-commerce.
Seperti apa contoh penggunaan data science di era kontemporer? Daftar dan pemaparannya dapat ditemukan di sini.
1. Sektor kesehatan
Industri kesehatan adalah tempat data science paling banyak digunakan.
Bahkan pada tahun 2008, industri kesehatan adalah yang pertama kali menggunakan ilmu data science, menurut laman Built In.
Pada tahun yang sama, Google menemukan kemampuan untuk melacak wabah flu secara real time dengan melacak data lokasi dalam pencarian terkait flu.
Gambar FluView, yang dimiliki CDC (Centers for Disease Control and Prevention), tidak diperbarui setiap minggu.
Hasilnya, Google dengan cepat meluncurkan alat pesaingnya, Google Flu Trends, yang menawarkan pembaruan berita terbaru.
2. Sektor keuangan
Contoh berikutnya dari penerapan data science adalah pengenalan fraud dalam industri finansial.
Data science sekarang digunakan oleh kebanyakan bank dan perusahaan finansial untuk mengklasifikasikan, mengelompokkan, dan menyegmentasikan data yang dapat menunjukkan pola penipuan.
Hal ini dilakukan untuk menghindari proses kriminalisasi terus menerus di sistem milik perusahaan.
Selain itu, sistem pakar di perusahaan keuangan memiliki kemampuan untuk mengkodekan data, yang memiliki kemampuan untuk mendeteksi bentuk penipuan yang tak terduga.
BACA JUGA : Jasa Pembuatan Website Profesional untuk Perusahaan dan Bisnis
3. Sektor olahraga profesional
Siapa yang akan membayangkan bahwa data science benar-benar memengaruhi dunia olahraga profesional?
Ya, kebutuhan untuk merekrut pemain muda yang berpotensi menjadi bintang telah dipenuhi dengan ilmu ini.
Ini diterapkan pada tim baseball Oakland Athletics.
Mereka memprediksi potensi pemain dan membentuk tim yang kuat dengan biaya rendah dengan menggunakan statistik gim yang sering diabaikan tim lain.
4. Industri e-commerce
E-commerce untuk berbagai kebutuhan dynamic pricing adalah contoh terakhir penggunaan data science.
Suatu perusahaan e-commerce menetapkan harga ini untuk menyegmentasikan pelanggan atau konsumen.
Agar setiap kelompok pelanggan dapat menerima produk dengan harga yang sesuai dengan kebutuhan mereka, diperlukan pricing yang dinamis.
Berbagai kategori data, seperti lead time, review properti, dan fasilitas yang disediakan produk, biasanya digunakan untuk menghitung harga dinamis suatu perusahaan.
Pekerjaan Berkaitan Data Science
Seiring berkembangnya data science, kandidat sekarang mencari pekerjaan di bidang ini.
Bahkan, sejak tahun 2017, data science adalah bidang pekerjaan yang paling berkembang, menurut California University.
Selain itu, diperkirakan tren ini akan terus berkembang di tahun-tahun mendatang.
Memangnya, apa jenis pekerjaan yang dikategorikan sebagai ilmu data science? Daftar dan penjelasannya dapat ditemukan di sini.
1. Data Scientist
Sebagai data scientist adalah salah satu pekerjaan utama di bidang data science yang dapat Anda ambil.
Mengumpulkan dan menganalisis kumpulan big data terstruktur dan tidak terstruktur adalah tugas mereka.
Mereka bekerja untuk menganalisis, memproses, dan memodelkan data dengan menggunakan ilmu komputer, statistik, dan matematika.
Selain itu, data scientist perlu menginterpretasikan hasil analisis untuk membuat rencana yang dapat diterapkan untuk kebutuhan bisnis perusahaan.
2. Data Engineer
Pekerjaan berikutnya dalam bidang data science adalah sebagai data engineer.
Data engineer merancang dan membangun sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data besar.
Sebenarnya, profesi ini adalah bidang yang luas dan dapat ditemukan di hampir setiap industri.
Machine learning dan deep learning tidak dapat berkembang tanpa data engineer yang dapat memproses dan mengirimkan data.
3. Data analyst
Jika Anda tertarik dalam data science, pekerjaan sebagai data analyst adalah pilihan karir tambahan yang dapat Anda pertimbangkan.
Mereka mengumpulkan, membersihkan, dan menafsirkan kumpulan data sehingga mereka dapat menjawab atau memecahkan masalah yang dimiliki pelanggan.
Pada dasarnya, tidak mungkin untuk menafsirkan dan menampilkan kumpulan data perusahaan tanpa bantuan seorang individu.
Data analyst dapat bekerja di banyak bidang, seperti keuangan, bisnis, hukum, sains, kedokteran, dan pemerintahan.
Data storyteller
Data storyteller adalah pekerjaan terakhir yang dapat Anda ambil jika Anda ingin terlibat dalam data science.
Mereka ditugaskan untuk mengumpulkan poin data dari berbagai sumber dan menemukan wawasan untuk menarik kesimpulan. Ini seringkali melibatkan data dari studi khusus dan analisis web.
Selain itu, mereka harus memutuskan cara terbaik untuk menampilkan data sehingga mudah dipahami dan mudah diingat oleh stakeholder dan konsumen.
