Bidang ilmu yang menyangkut teknologi dan digital memang sedang populer pada kalangan pencari kerja dan mahasiswa. Data Science adalah salah satu skills yang banyak dicari untuk menempati bagian dari information technology oleh suatu perusahaan, baik itu perusahaan digital maupun non-digital.
Lalu, apa itu pengertian dari data science, manfaat, cara kerja, dan contohnya ini? Berikut penjelasannya.
Apa Itu Data Science?
Sebelum mengetahui lebih lanjut tentang skill yang satu ini, Anda harus tahu terlebih dahulu pengertian dari data science. Data Science adalah sebuah ilmu yang mempelajari berbagai gabungan ilmu tertentu seperti pemrograman, statistic, maupun matematika.
Dari namanya, orang-orang yang paham dan cakap akan ilmu ini memiliki keterampilan pada pembelajaran mesin ataupun algoritma-algoritma machine learning yang ada seperti Decision Tree, Support Vector Machine dan K Nearest Neighbor (KNN).
Hal-hal tersebut berguna dalam mengelola teks, gambar, audio, video, dan sebagainya yang nantinya akan terkompilasi pada sistem kecerdasan buatan sebuah aplikasi ataupun website.
Sistem kecerdasan buatan tersebut tentunya terancang untuk mengerjakan tugas-tugas yang sulit yang tidak dapat dikerjakan secara manual oleh manusia. Nantinya, hasil dari mesin learning inilah yang akan perusahaan manfaatkan sebagai analisis untuk merancang strategi yang tepat untuk mencapai tujuan perusahaan
Untuk memiliki kemampuan data science ini, Anda harus memiliki kemampuan untuk menganalisis big data (data yang jumlahnya banyak dan besar), kemampuan menjalankan unsupervised learning, kemampuan komputasi cloud dan memproses natural language.
Manfaat Menggunakan Data Science
Setelah mengetahui mengenai pengertian garis besar data science, Anda dapat mengetahui beberapa manfaat data science. Manfaat data science adalah :
- Untuk meningkatkan kualitas produk yang gagal agar tidak terulang kembali.
- Dapat memprediksi produk atau strategi yang baik pada musim-musim tertentu
- Memprediksi perilaku konsumen atau pembeli pada produk perusahaan
- Mengambil keputusan berdasarkan data-data yang ada pada perusahaan.
- Membuat proses pengiriman menjadi lebih efisien dengan mengecek data yang ada pada traffic dari bagian logistic.
- Meningkatkan tingkat kepuasan para karyawan suatu perusahaan berdasarkan data feedback yang perusahaan miliki.
- Untuk perusahaan sekuritas, manfaat data science adalah agar membuat keputusan investasi yang lebih efektif untuk para nasabahnya.
- Melakukan klasifikasi suatu produk yang bermutu tinggi menggunakan data dari tim quality control.
Cara Kerja Data Science
Dalam melakukan pekerjaannya, data science memerlukan beberapa teknologi maupun alat yang mendukungnya agar dapat bekerja dengan baik. Alat ataupun teknologi penghubung data science tersebut adalah sebagai berikut :
- Machine Learning
Seperti yang telah terjelaskan sebelumnya, ilmu machine learning adalah ilmu yang harus Anda miliki sebelum mempelajari Data Science. Hal ini karena ilmu inilah yang menjadi dasar teori dari pengerjaan data science.
- Big Data
Kumpulan data perusahaan yang akan Anda proses menjadi data yang siap dianalisis maupun data yang akan ada pada sistem milikmu nantinya.
- Data Mining
Teknologi yang satu ini berupa penerapan dari algoritma khusus yang memiliki manfaat dalam mengekstrak pola pada kumpulan data sehingga data tersebut dapat terkualifikasi ataupun teridentifikasi.
Nah, sebelum belajar data science, Anda harus mengerti bagaimana cara kerja data science ini. Berikut ini adalah langkah-langkahnya:
1. Pengumpulan atau Obtain Data
Cara kerja pertama dari data science adalah mengumpulkan data-data. Biasanya, dalam proses pengumpulan data ini, SQL akan sangat berguna untuk memproses data-data tersebut (dalam table). Namun, jika data-data perusahaan yang ingin Anda kumpulkan menggunakan Python atau R, biasanya data tersebut sudah dapat Anda baca secara langsung.
2. Scrubbing atau Pembersihan Data
Setelah pengumpulan data yang masih raw tersebut, Anda tentunya harus membersihkan data tersebut. Pembersihan data maksudnya adalah menyatukan data tersebut menjadi kategori-kategori ataupun merapikan data yang masih perlu atau tidak perlu.
3. Pemeriksaan Data
Pemeriksaan data pada data science adalah suatu aktivitas untuk memeriksa ada atau tidaknya data yang salah input atau tidak. Langkah pertama, data tersebut harus melalui pemeriksaan properti lalu masuk ke pemeriksaan statistic deskriptif.
Kegunaan dari statistika deskriptif ini agar mengekstrak fitur dan menguji variabel yang akan Anda gunakan nantinya. Langkah terakhir data akan masuk ke tahap identifikasi pola. Dimana pola-pola tersebutlah yang akan menjadi hasil akhir dalam pengelompokan data.
4. Membuat Model Data
Mode data adalah penggunaan regresi maupun prediksi yang menjadi hasil akhir dimana data tersebut sesuai dengan keperluan dan keinginan klien.
5. Interprestasi
Cara kerja terakhir pada data science adalah bagian interpretasi. Bagian yang satu ini adalah bagian output yang mana data yang sudah termodelkan atau terklasifikasikan, haruslah dapat dimengerti oleh orang awam.
Maka dari itu, Anda harus memiliki skill komunikasi yang tinggi sehingga dapat mempresentasikan analisis data secara simple dan to the point.
Contoh Penerapan Data Science
sebagai skill maupun bidang ilmu yang sedang banyak dipelajari, tentunya data science ini memiliki banyak sekali contoh yang ada pada sekitarmu. Contoh penerapan data science adalah berikut ini:
1. Data Analyst
Profesi pertama yang menjadi contoh dari penerapan data science yaitu profesi data analyst. Pada profesi ini, seorang data analyst memiliki tugas untuk membersihkan, menafsirkan dan mengumpulkan data-data yang berasal dari klien baik itu data pertanyaan atau data masalah.
Sebagai seorang data analyst, Anda harus memiliki kemampuan untuk menganalisis banyak data dalam sekaligus dan mengerti apa yang perusahaan inginkan.
2. Data Scientist
Selanjutnya, ada profesi data scientist. Sesuai namanya, data scientist ini memiliki fungsi sebagai orang yang mengumpulkan big data sekaligus menganalisis big data tersebut sehingga sesuai dengan kategori-kategorinya.
Pekerjaan data scientist ini tentunya tidak dikerjakan secara manual, melainkan menggunakan kemampuan ilmu komputer yang bergabung ke dalam ilmu matematika dan ilmu statistic. Contoh dari pekerjaan data scientist adalah membuat model, dan menganalisis serta memproses data.
3. Data Engineer
Untuk profesi data science satu ini, Anda bertugas untuk membuat dan membangun sistem yang dapat menyimpan dan menganalisis data dari skala yang besar.
Skill yang paling Anda butuhkan dalam profesi data engineer ini adalah skill deep learning dan machine learning yang sudah Anda pelajari jika Anda mengambil jurusan information technology
4. Data Storyteller
Contoh terakhir dari data science adalah data storyteller. Profesi inilah yang akan mengumpulkan kesimpulan dari analisis data. Tugas lain dari profesi yang satu ini juga untuk membuat visualisasi agar orang awam dapat mengerti data dengan baik.
Kesimpulan
Itulah beberapa pengertian dari Data Science yang perlu Anda ketahui. Tentunya, untuk memiliki profesi pada bidang ini, perbanyak mencoba dan latihlah terus skill Anda. Setelah mengetahui manfaat dan prospek kerjanya, apakah Anda berniat berkutat pada profesi data science ini?
I’m an experienced SEO Specialist who can grow a website through organic channel. I’m also passionate about digital marketing and web development