Data Science Adalah : Apa Itu Data Science & Penerapannya

Data Science Adalah : Apa Itu Data Science & Penerapannya – Science atau sains merupakan sebuah pengetahuan yang mempelajari bermacam-macam aspek yang asalnya dari alam, selain itu juga tersusun secara terstruktur dan sistematik sesuai metodologi berdasarkan bukti. Ruang lingkupnya sangat luas, yaitu hal-hal bersumber dari indera manusia seperti pendengaran, penglihatan, rabaan maupun sentuhan, serta indra perasa.

Sains ini menjadi langkah awal para ilmuwan untuk melakukan analisis untuk mencari tanda maupun gejala yang terlihat ataupun terasa, maka dibutuhkanlah data science sebagai tempat mengumpulkan data-data yang ada. Lalu, Apa itu data science? Mari simak penjelasannya di bawah ini ya.

Data Science Adalah ? Lalu, Apa Perannya

Apa Itu Data Science?

Data Science adalah sebuah ilmu yang sangat popular untuk saat ini, karena dibutuhkan dan juga diterapkan pada skala industri. Ilmu ini merupakan penggabungan antara dua ilmu atau lebih. Sebuah keahlian dalam ilmu tertentu akan dipadukan dengan keahlian dari ilmu pemrograman, komputer, matematika, dan juga statistik di luar pelatihan standar bagi penelitian pada ilmu sosial.

Keahlian ini juga termasuk keahlian pada ilmu teknologi dan teknik untuk memanfaatkan analisis Big Data, komputasi Cloud, Pemrosesan Natural Language, dan juga pembelajaran tanpa pengawasan khusus seperti, Web Scraping, Machine Learning, analisis Cluster, teknik Fuzzy, dan sebagainya.

Seseorang dengan keahlian ini disebut dengan Data Scientist. Biasanya seorang data scientist itu tidak diharuskan untuk mengerti ataupun memahami kemampuan yang sedang dijalankan programnya. Mereka bekerja secara tim yang mempunyai kemampuan dan keterampilan ilmu yang berbeda untuk saling melengkapi dalam bekerja.

Keterampilan dasar yang harus dimiliki seorang data scientist adalah mampu untuk membuat sandi atau kode minimal dengan dua gaya bahasa pemrograman. Salah satu bahasa pemrogramannya seperti R dan juga Python. Tentunya, orang yang mempunyai keahlian ini pasti banyak di cari dan dibutuhkan di berbagai industri.

Baca Juga : Bootcamp Data Science Tangerang

Penerapan Data Science

Data science ini memang bertujuan untuk memberikan informasi mengenai wawasan terbaru secara signifikan dalam ketersediaan data yang ada. Tentunya pekerjaan ini akan terhubung dengan berbagai bidang dan berbagai sektor hingga e-commerce dalam bisnis. Berikut daftar penerapannya.

1. Bidang Kesehatan

Bidang ini merupakan salah satu penerapan terbesar dalam menggunakan ilmu science ini. dengan menggunakan cara ini mereka dapat menggambarkan wabah flu yang saat itu terjadi secara real time menggunakan data lokasi di pencarian terkait penyakit flu ini.

2. Bidang Keuangan

Ilmu ini juga dapat diterapkan dalam bidang keuangan untuk mengklasifikasikan dan mengelompokkan data yang mungkin sebagai pola penipuan. Tujuannya untuk menghindari adanya proses kriminal yang berkelanjutan dalam suatu perusahaan.

3. Bidang Olahraga

Data Science bisa diterapkan dalam bidang teknologi, Ini berfungsi untuk mengkasifikasikan pemain muda yang berpotensi baik.

4. Bidang e-commerce

Ilmu ini digunakan dalam menentukan harga yang akan diberikan suatu perusahaan e-commerce supaya bisa membagi konsumen yang tepat sesuai produk yang dikeluarkan. Katagori datanya seperti review properti, fasilitas ataupun lead time.

3 Pilar Keahlian

Ada tiga pilar keahlian yang sangat mendukung dalam menjalankan Data Science, seperti berikut ini.

1. Matematika dan Statistika

Yang pertama adalah ilmu matematika dan statistika agar data dapat diolah dengan cara kuantitatif. Banyak permasalahan baik dalam bisnis maupun lainnya yang diselesaikan dengan model analisis secara dasar matematika. Maka dari itu, dibutuhkan seorang yang ahli dalam ilmu matematika secara mendalam contohnya seperti algoritma dalam menyusun machine learning menjadi suatu aplikasi ilmu data yang sangat berkaitan dengan matematika.

2. Bisnis

Dalam bisnis ini juga diperlukan agar data yang diolah berdasarnya ilmu science ini mampu menjadi informasi yang mudah dipahami dalam membantu penyusunan strategi untuk menyelesaikan masalah dalam bisnis. Untuk itu diperlukan pemahaman dan keahlian bisnis dalam mencapai tujuannya.

3. Teknologi

Pilar ilmu kedua adalah teknologi. Tentunya memang data science ini tidak terlepas dari kreativitas dan kecerdasan seorang scientist dalam menggunakan keahlian ini untuk dapat menyelesaikan suatu masalah. Hal ini karena, sebagian besar dari ilmu ini menggunakan data dengan jumlah yang banyak dan besar serta pemakaian algoritma yang cukup rumit, sehingga diperlukan keahlian khusus dalam menjalankan komputer.

Setidaknya perlu mahir dalam menjalankan bahasa pemrograman seperti Python, R, Java, SQL, Julia, SAS, Scala dan lainnya. Contohnya saja penggunaan data science Python yang menyediakan berbagai koleksi data untuk membantu dalam memecahkan masalah yang kompleks seputar bisnis secara mudah dengan membangun sistem serta memiliki aplikasi data yang lebih kuat. Selain itu, diperlukan kemampuan berpikir dalam memecahkan suatu masalah sesulit apa pun layaknya algoritma.

Implementasi Dalam Pekerjaan

Berikut ini adalah daftar implementasi pekerjaan yang berada satu payung dengan data science.

1. Data Scientist

Data Scientist merupakan para pekerja yang bertanggung jawab dalam mengumpulkan data untuk dianalisis baik kumpulan big data yang terstruktur maupun tidak terstruktur.

2. Data Engineer

Data engineer juga dapat kamu temukan di dalam pekerjaan ini. mereka yang akan berperan sebagai merancang dalam membangun sebuah sistem untuk mengumpulkan data, lalu menyimpannya dan dianalisis pada skala yang besar. Oleh sebab itu, profesi ini dibutuhkan dalam setiap industri.

3. Data Analyst

Pekerjaan yang ketiga adalah sebagai data analyst yang bertugas untuk mengumpulkan data, lalu membersihkannya dan menerjemahkan kumpulan data tersebut untuk mendapatkan pernyataan dalam memecahkan suatu masalah yang dihadapi klien. Tanpa kehadiran mereka tentunya banyak sektor yang kalang kabut mengerjakan data milik perusahaan, contohnya seperti pada sektor kesehatan, pemerintahan, keuangan, olahraga, hukum, sains dan industri.

Baca Juga : Cara Menjadi Data Analyst dengan Penghasilan Besar

Begitulah sekiranya gambaran mengenai data science hingga implementasinya dalam pekerjaan. Memang sedikit sulit dalam mempelajarinya, namun ilmu dalam menjalankan keahlian ini sangatlah dibutuhkan. Semoga bermanfaat.

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. Selain itu, 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.

Apa yang Dilakukan Data Scientist?

Kita sudah tahu apa itu data science, dan pasti bertanya-tanya seperti apa sebenarnya peran pekerjaan ini: inilah jawabannya. Seorang data scientist menganalisis data bisnis untuk mengekstrak wawasan yang bermakna. Dengan kata lain, seorang data scientist memecahkan masalah bisnis melalui serangkaian langkah, termasuk:

• Sebelum menangani pengumpulan dan analisis data, mereka menentukan masalahnya dengan mengajukan pertanyaan yang tepat dan memperoleh pemahaman.
• Mereka kemudian menentukan kumpulan variabel dan kumpulan data yang benar.
• Mereka mengumpulkan data terstruktur dan tidak terstruktur dari banyak sumber yang berbeda, seperti data perusahaan, data publik, dan lainnya.
• Setelah data dikumpulkan, mereka memproses data mentah dan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk analisis. Ini melibatkan pembersihan dan validasi data untuk menjamin keseragaman, kelengkapan, dan akurasi.
• Setelah data dirender menjadi bentuk yang dapat digunakan, data tersebut dimasukkan ke dalam sistem analitik: algoritma Machine Learning atau model statistik. Di sinilah para data scientist menganalisis dan mengidentifikasi pola dan tren.
• Ketika data telah sepenuhnya dirender, mereka menginterpretasikan data untuk menemukan peluang dan solusi.
• Mereka menyelesaikan tugas dengan menyiapkan hasil dan wawasan untuk dibagikan dengan pemangku kepentingan yang sesuai dan mengkomunikasikan hasilnya.

Pengawasan Data Science

Siapa kiranya yang mengawasi proses data science?

1. Manajer Bisnis

Manajer bisnis adalah orang yang bertugas mengawasi metode pelatihan data science. Tanggung jawab utama mereka adalah berkolaborasi dengan tim data science untuk mengkarakterisasi masalah dan menetapkan metode analitis.

Seorang data scientist dapat mengawasi departemen pemasaran, keuangan, atau penjualan, dan melapor kepada seorang eksekutif yang bertanggung jawab atas departemen tersebut. Tujuan mereka adalah untuk memastikan proyek selesai tepat waktu dengan berkolaborasi erat dengan data scientist dan manajer TI.

2. Manajer TI

Selanjutnya, manajer TI. Jika anggota telah lama berada di organisasi, tanggung jawab pasti akan lebih penting daripada yang lain. Mereka terutama bertanggung jawab untuk mengembangkan infrastruktur dan arsitektur untuk memungkinkan kegiatan data science.

Tim data science terus dipantau dan diberi sumber daya yang sesuai untuk memastikan bahwa mereka beroperasi secara efisien dan aman. Mereka mungkin juga bertanggung jawab untuk menciptakan dan memelihara lingkungan TI untuk tim data science.

3. Manajer Data Science

Manajer data science merupakan bagian terakhir. Mereka terutama melacak dan mengawasi prosedur kerja semua anggota tim. Mereka juga mengelola dan melacak aktivitas sehari-hari dari tiga tim data science. Selain itu, mereka adalah pembangun tim yang dapat memadukan perencanaan dan pemantauan proyek dengan pertumbuhan tim.

Mau Jadi Seorang Data Science ? Pelajari Skill Skill Dibawah ini

Data Scientist menjadi pekerjaan yang populer saat ini, Kamu bisa menjadi seorang data science dengan mengikuti beberapa kursus data science bersama Course-Net. Kamu bisa mengisi form dibawah ini untuk mengikuti pelatihan data science :

Semoga artikel ini bisa membantu anda dalam menemukan karir impian anda. Segera daftarkan diri anda di kursus pelatihan Course-Net.