Apa Itu Data Science? – Menurut Urban Institute, data science merupakan sebuah keterampilan yang membutuhkan pengetahuan / ilmu komputer, pemrograman, teknologi, maupun statistik, di mana berada di luar rangkaian pelatihan dasar bagi peneliti ilmu sosial.
Keterampilan yang dimaksud disini mencakup teknologi dan teknik seperti memanfaatkan komputasi cloud, analisis big data, pembelajaran tanpa pengawasan atau biasa disebut dengan unsupervised learning, pemrosesan natural language. Pembelajaran tanpa pengawasan ini bisa dicontohkan seperti analisis cluster, web scraping, teknik fuzzy, machine learning, dan lain sebagainya.
Apa Itu Data Science ? Yuk Belajar Data Science
Data science merupakan pilihan yang paling tepat karena data science dikatakan dapat sangat membantu peneliti agar dapat bekerja secara efektif untuk menghasilkan informasi terbaru yang tepat waktu, menjelajahi kumpulan data yang masih benar-benar baru dan dilengkapi dengan cara yang baru, mengubah pemodelan simulasi, serta kegiatan sejenis ini lainnya yang bertujuan untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas bukti yang diperlukan.
Bukti ini nantinya akan dibuat untuk membuat kebijakan yang lebih baik lagi, memperkuat komunitas, dan meningkatkan kehidupan masyarakat.
Alat yang Digunakan
Sudah paham tentang apa itu data science? Selanjutnya, kita perlu memahami pula alat-alat yang digunakan dalam data science secara umum. Mereka, tak lain tak bukan, ialah Big Data, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, sampai Artificial Intelligence.
Berikut pembahasannya masing-masing:
1. Big Data
Big Data adalah alat pertama yang harus kita bahas. Seorang data scientist baru dapat membantu memprediksi produk yang akan dijual, memprediksi waktu dan alasan pelanggannya mengganti operator, sampai memahami seberapa paik pelanggan mereka mengemudi, penyebaran unit, dan lain sebagainya bagi perusahaan produk, telekomunikasi, sampai asuransi mobil, hanya jika Big Data digunakan.
2. Machine Learning
Machine Learning adalah alat kedua. Alat ini punya sifat interdisipliner serta menggunakan teknik dari bidang statistik, ilmu komputer, serta Artificial Intelligence. Komponen utama dari Machine Learning adalah algoritma yang secara otomatis bisa belajar dari pengalaman untuk memperbaiki kinerjanya. Dalam berbagai bidang, algoritma sendiri memang digunakan.
3. Data Mining
Data Mining sebagai alat selanjutnya yang dibahas, merupakan penerapan algoritma khusus untuk mengekstraksi pola suatu kumpulan data. Data Mining ini erat hubungannya dengan Machine Learning dalam hal mengekstrak pola informatif yang tersimpan dalam kumpulan data.
4. Deep Learning
Selanjutnya, terdapat alat Deep Learning. Bukan sekadar “belajar dengan dalam atau serius” seperti yang bisa kita lakukan kala akan menempuh ujian, istilah baru yang sering digunakan dan dibicarakan ini mengacu pada proses penerapan teknologi Deep Neural Network yang merupakan arsitektur jaringan saraf dan lapisan tersembunyi demi memecahkan masalah.
5. Artificial Intelligence
Alat data science yang terakhir ialah Artificial Intelligence. Istilah yang umum disebut AI itu merupakan bidang ilmu komputer yang menekankan penciptaan mesin cerdas yang dapat bereaksi dan bekerja layaknya manusia. Adapun, AI punya komponen inti berupa pemrograman komputer untuk sifat tertentu, misalnya penalaran, pengetahuan, persepsi, pemecahan masalah, pembelajaran, perencanaan, dan lain sebagainya.
Mengapa Data Science Penting?
Salah satu ilmu penting yang perlu dikuasai adalah data science, karena semua yang berhubungan dengan bisnis, baik kecil maupun besar sangat bergantung pada data. Jika perusahaan tidak memiliki kemampuan untuk mengolah data. Maka bisnis tidak memiliki pilar dan pedoman untuk strategi operasi yang efisien dan efektif dalam mengambil keuntungan.
Saat ini, perusahaan-perusahaan terbesar yang ada di seluruh dunia sudah menyadari pentingnya dari data science, kecerdasan buatan, machine learning, bahkan AI. Jika sebuah bisnis ingin tetap relevan dan mampu berkompetisi, maka harus mampu untuk menerapkan data science. Seorang ahli ekonom google, serta dosen bisnis, ilmu komputer, dan ekonomi dari UC Berkelet, menyatakan bahwa kemampuan seseorang untuk melakukan proses mengambil, pemahaman, proses, dan menyaring nilai ari suatu data hingga melakukan visualisasi adalah keahlian yang paling penting di dekade yang mendatang. Pastinya, orang yang memiliki keahlian data science yang handal akan menjadi berharga hingga dicari oleh orang banyak.
3 komponen yang terlibat dalam data science adalah?
Data science sudah sering dibicarakan di berbagai kegiatan baik dalam diskusi kelompok, seminar, pelatihan, maupun acara sejenis ini lainnya. Namun, apakah Anda sudah mengetahui 3 komponen yang terlibat dalam data science? Berikut 3 komponen yang terlibat dalam data science:
- Organizing data, komponen ini memiliki arti proses penyimpanan data yang dikombinasikan dengan manajemen data.
- Packaging data, komponen ini memiliki arti proses manipulasi dan penggabungan data yang mentah dan nantinya akan direpresentasikan.
- Delivering data, komponen ini memiliki arti proses untuk memastikan bahwa pesan data sudah diakses oleh orang-orang atau individu masing-masing yang memang memerlukannya.
Dengan peningkatan aliran data yang drastis, akan membuahkan alat-alat baru yang dapat digunakan untuk memanfaatkan data mentah dengan tepat.
Apa Itu Data Science ? Dan Apa Saja Alatnya
Untuk mempelajari data science secara rinci, Anda juga perlu mengetahui dengan jelas tentang alat-alat yang umum digunakan dalam data science. Berikut daftar lengkap alat-alat yang umum digunakan dalam data science:
1. Big data
Alat yang paling utama dalam penggunaan data science ialah big data. Dengan menggunakan big data, maka seseorang yang memahami data science (data scientist) akan dapat membantu sebuah perusahaan untuk memprediksi produk apa yang akan dijual, membantu perusahaan telekomunikasi untuk memprediksi waktu yang tepat dan alasan pelanggan mengganti operator, serta membantu perusahaan asuransi mobil untuk memahami seberapa baik pelanggan pada saat mengemudi.
2. Machine learning
Setelah big data, alat yang kedua adalah machine learning. Alat ini sedikit berbeda karena memiliki sifat interdisipliner dan menggunakan teknik dari bidang ilmu komputer, statistik, dan artificial intelligence.
Komponen paling utama yang dimiliki alat ini ialah algoritma yang dapat belajar secara otomatis dari pengalaman yang sudah ada untuk memperbaiki kinerjanya.
Algoritma pada machine learning dapat diterapkan di berbagai bidang.
3. Data mining
Yang dimaksud dengan data mining adalah penerapan algoritma khusus untuk mengekstraksi pola pada sebuah kumpulan data. Alat ini berhubungan erat dengan machine learning. Mengapa begitu? Karena data mining merupakan sebuah proses yang menggunakan algoritma machine learning untuk mengekstrak pola-pola informatif yang telah disimpan dalam kumpulan data.
4. Deep learning
Alat yang biasa digunakan dalam data science selanjutnya adalah deep learning. Deep learning merupakan istilah yang terbilang relatif baru dan sedang banyak dibicarakan. Jika deep learning ialah proses penerapan teknologi deep neural network, sedangkan untuk deep neural network ialah arsitektur jaringan saraf dengan beberapa lapisan yang tersembunyi untuk memecahkan suatu masalah.
5. Artificial Intelligence (AI)
Saat ini sepertinya sudah banyak orang yang mengenal apa itu Artificial Intelligence (AI). Artificial Intelligence (AI) adalah pengetahuan dalam bidang ilmu komputer yang menekankan pada penciptaan mesin cerdas yang bekerja dan bereaksi seperti layaknya manusia.
Komponen inti dari alat yang satu ini adalah pemrograman komputer untuk sifat-sifat tertentu seperti misalnya pengetahuan, penalaran, pemecahan masalah, persepsi, pembelajaran, perencanaan, dan lain sebagainya. Bagaimana, apakah sampai disini Anda sudah lebih mengenal tentang data science secara lebih rinci lagi? Anda bisa mengikuti kelas data science baik secara offline maupun online di Course-Net Indonesia. Anda akan belajar data science dari dasar hingga paham bagaimana mengelola data dengan benar. Di Course-Net Anda juga mendapatkan jaminan recoaching gratis dalam kurun waktu selamanya.
Dapatkan juga sertifikasi internasional dari Wiley, jika Anda lulus dalam ujian dari Wiley. Sertifikasi ini menjadi modal besar Anda untuk menjadi data scientist andal dengan gaji puluhan juta rupiah.
5 Proses Data Science
1. Obtain
Hal pertama yang dilakukan dalam memulai sebuah project data science adalah obtain yaitu mendapatkan dan mengumpulkan data. Data yang telah dikumpulan akan digunakan untuk memproses data seperti MySQL.
Jika Anda Memakai Python atau R, Anda dapat langsung melihat dan membaca data langsung dari sumbernya ke program data science yang digunakan. Anda dapat mengambil data dari sumber dengan tipe dan ukuran file yang bermacam-macam.
2. Scrub
Setelah seluruh data telah dikumpulan, maka akan dilakukannya scrubbing data. Scrubbing data adalah proses untuk melakukan filter atau pembersihan data. Biasanya, terdapat banyak data yang tidak relevan yang harus disingkirkan.
Pada tahap ini, akan dilakukan standardisasi format data. Ditahap pertama, akan dilakukan standarisasi format data.
Dari format yang banyak jenisnya di tahap pertama, seluruh data akan dikonversi pada satu buah format yang sama. Kemudian, jika terdapat data yang hilang maupun kurang, maka perlu dilakukan penyesuain kembali. Proses scrubbing melipuri penyatuan dan pemisahan data tergantung pada kebutuhan.
Pada dasarnya, tahap ini menjadi proses untuk merapikan data, mengatur data, dan membuang data yang tidak perlukan, serta menstandardisasi seluruh formatnya.
3. Explore
Tahap keempat dilakukannya pemeriksaan data. Pertama, semua data dilakukan pengecekan propertinya, karena tipe data yang berbeda diperlukan perlakukan yang berbeda. Kemudian, statistik deskriptif harus dihitung agar dapat mengekstrak fitur dan menguji variabel yang signifikan. Terakhir, perlu dilakukannya visualisasi data untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data yang sudah diperoleh
Sehingga, bisa dilihat gambaran yang lebih jelas, dengan grafik agar data dapat mudah dipahami.
4. Model
Setelah dilakukannya tahap scrub dan explore sudah dilakukan maksimal, maka dapat dilakukan tahap selanjutnya yaitu, model. Tahap ini, dibuat model data untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Kemudian dilakukan regeresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang dan melakukan klasifikasi serta pengelompokan grup nilai dari data.
5. Interpret
Pada tahap terakhir dalam proses data science dilakukannya interpretasi data. Interpretasi data merupakan proses yang melakukan interpretasi model dan data. output dari pengolahan data yang diinterpretasi harus dapat dipahami oleh orang awam yang tidak mengerti malasah teknis.
Presentasinya memiliki tujuan untuk menjawab persoalan bisnis berdasarkan data yang diperoleh. Tahap ini, diperlukan kemampuan komunikasi yang baik sehingga dapat dengan mudah menyampaikan poin-poin penting secara efektif kepada semua orang yang berkepentingan.
Contoh Implementasi Data Science
Data Science menjadi salah satu bidang yang bertujuan dalam memberikan insight yang signifikan dalam ketersediaan data yang banyak. Biasanya hal ini dilakukan dengan tujuan untuk memproses perhitungan dan penerjemahan dari sebuah data yang akan disaring.
Maka dari itu, keterampilan satu ini dapat ditemukan penerapannya hampir pada seluruh sektor industri hingga e-commerce untuk keperluan bisnis.
Berikut adalah daftar dan contoh implementasi dari data science.
1. Bidang Kesehatan
Salah satu penerapan terbesar data science adalah pada sektor industri keseharan. Bahakan, menurut Built In data science pertama kali dikenalkan melalui industri kesehatan pada tahun 2008. Pada masa iru, terdapat wabah flu, sehingga google menemukan bahwa mereka dapat melihat wabah flu secara real time.
Peta dari CDC (Centers for Disease Control and Prevention) didokumentasikan, FluView, dan diperbarui hanya sekali seminggu. Hasilnya, Google meluncurkan alat pesaing dengan pembaruan berita up-to-date, yakni Google Flu Trends.
2. Bidang Finansial
Penerapan data science pada bidang finansial adalah untuk keperluan draud detection. Kebanyakan bank dan perusahaan kini sudah menggunakan data science untuk mengklasifikasikan, mengelompokan, dan menyegmentasukan data yang mungkin menandakan adanya penipuan.
Hal ini berfungsi untuk menghindari proses kriminalisasi berkelanjutan di dalam sistem milik perusahaan.
3. Bidang E-commerce
Pada bidang e-commerce penerapan data science sebagai keperluan dynamic pricing. Penetapan harga ini dibentuk oleh perusahaan e-commerce untuk menyegmentasikan pelanggan maupun konsumen secara tepat.
Dynamic pricing ini juga diperlukan agar setiap kelompok pelanggan dapat mendapatkan produk sesuai harga dengan kebutuhan mereka.
Perhitungan dynamic pricing dilihat dari katergori data, seperti lead time, review properti, dan fasilitas yang disediakan produk.
Contoh Penerapan Data Science
Data science memang menjadi salah satu bidang keilmuan yang dapat diterapkan hampir di semua sektor. Ada banyak contoh penerapan data science, dan berikut ini adalah beberapa yang paling populer. Mari jelajahi ulasannya di bawah ini.
1. Website Recommendation
Penerapan data science yang paling populer datang dari industri e-commerce yaitu sistem website recommendation. Ketika user membuka platform e-commerce pasti mereka terbiasa dengan saran tentang produk serupa. Saran tersebut tidak hanya membantu user menemukan produk yang relevan dari miliaran produk yang tersedia, tetapi juga menambahkan banyak hal pada pengalaman user. Banyak perusahaan yang telah menggunakan sistem ini untuk mempromosikan produk mereka sesuai dengan minat user dan relevansi informasi.
2. Medical Image Analysis
Selain dari industri e-commerce, ternyata penerapan data science juga sangat populer di industri kesehatan. Salah satu penerapan yang populer di industri kesehatan adalah medical image analysis, di mana dengan sistem tersebut data science digunakan untuk mendeteksi tumor, stenosis arteri, CT scan. Caranya adalah menerapkan metode MapReduce agar dapat menemukan parameter optimal untuk tugas-tugas seperti klasifikasi kondisi paru-paru dengan menerapkan metode machine learning atau deep learning.
Sebelumnya, dokter serta pemeriksa medis harus mencari petunjuk dalam citra medis secara manual. Namun berkat kemajuan teknologi komputasi dan lonjakan data, maka dimungkinkan untuk membuat mesin yang dapat secara otomatis mendeteksi kekurangan pada citra. Sehingga terciptalah sebuah sistem otomatis yang mampu mendeteksi citra. Seorang data scientist dapat membuat alat pengenalan gambar yang kuat, yang memungkinkan dokter dan juga pemeriksa medis memiliki pemahaman mendalam tentang citra medis yang kompleks.
3. Fraud and Risk Detection
Kemudian, data science juga merambah industri finance atau keuangan, yaitu penerapannya digunakan untuk fraud and risk detection. Sama halnya dengan bank yang memiliki analisis resiko otomatis, industri keuangan juga menggunakan data science untuk tugas ini. Industri keuangan akan mengotomatiskan analisis risiko untuk menjalankan keputusan strategis bagi perusahaan. Dengan menggunakan machine learning, maka mereka mengidentifikasi, memantau, dan memprioritaskan risiko.
Algoritma machine learning ini juga akan meningkatkan efisiensi biaya dan keberlanjutan model melalui data training pelanggan yang tersedia secara masif. Demikian pula, lembaga keuangan perlu menggunakan pembelajaran mesin untuk analitik prediktif. Tentunya ini memungkinkan perusahaan untuk memprediksi nilai umur pelanggan dan pergerakan pasar saham mereka. Selain itu, hal tersebut juga dapat membantu mereka dalam mendorong produk perbankannya berdasarkan daya beli nasabah.
Persebaran data yang begitu mudah sekarang ini, memaksa para pelaku bisnis termasuk industri keuangan untuk menaruh perhatian yang lebih pada keamanan data penggunanya supaya terhindar dari kejahatan yang mungkin dilakukan dengan data-data tersebut. Kehadiran data science dan machine learning akan membantu melindungi data-data user serta mendeteksi kemungkinan risiko bagi perusahaan.
