Ahmad MufidPernahkah Anda mendengar istilah data science? Data science adalah ilmu yang cukup banyak diperbincangkan belakangan ini dalam berbagai industri. Jadi sebetulnya, apa itu data science?
Umumnya, ahli data science akan memakai algoritma pembelajaran mesin atau machine learning. Fungsinya adalah untuk mengolah teks, video, gambar, audio, dan sebagainya untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan atau artificial intelligence.
Pada artikel ini, Rumahweb Indonesia akan mengajak Anda untuk mempelajari lebih dalam tentang apa itu data science, pilar-pilar, beserta contohnya. Simak hingga akhir, ya!
Apa itu Data Science?
Jadi, apa itu data science? Ringkasnya, data science adalah tindakan mengawinkan sebuah kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian ilmu pemrograman, matematika, dan statistik. Hal ini dilakukan untuk menyarikan sebuah informasi maupun pengetahuan dari data.
Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, bahwa fungsi dari data science adalah untuk mengolah teks, video, gambar, audio, dan sebagainya, untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan atau artificial intelligence.
Sistem artificial intelligence ini dapat disusun untuk mengerjakan berbagai tugas yang sangat sukar bagi kecerdasan manusia.
Hasil dari data yang diolah sistem artificial intelligence bisa dipakai oleh analis dan pengguna dalam bisnis untuk menyusun strategi yang jitu agar masalah-masalah yang ada dapat diatasi dan tujuan-tujuan dapat dicapai.
BACA JUGA: Apa Itu Big Data? Arti, Konsep, Contoh, dan Manfaatnya
Mengapa Data Science itu Penting?
Semua bisnis, baik skala kecil maupun besar, pasti membutuhkan data. Apabila sebuah bisnis gagal mengelola data, maka tunggulah kehancurannya. Sudah bisa dipastikan bahwa perusahaan tersebut tidak akan punya acuan untuk membangun strategi operasi yang efisien dan efektif dalam rangka menjaring keuntungan.
Kini, hampir semua pengusaha sudah sadar tentang pentingnya data science, artificial intelligence, dan machine learning. Apabila sebuah perusahaan telah menerapkan konsep data science, bisnis tersebut sudah siap untuk tetap relevan dalam berkompetisi.
Dalam penerapannya, data science dapat digunakan untuk beragam ilmu, seperti bidang bisnis, matematika dan statistika, serta teknologi.
Pilar Data Science
Anda bisa menggunakan data science untuk berbagai ilmu. Beberapa bidang yang umumnya memakai data science adalah sebagai berikut:
1. Bisnis
Jika berhubungan dengan bisnis, seorang data scientist haruslah berpikir bagaimana caranya mengelola data menjadi informasi yang bisa dipakai untuk membantu rencana strategi bisnis.
Diharapkan data tersebut juga dapat membantu mengatasi masalah bisnis yang sedang atau berpotensi akan terjadi.
Hal di atas hanya dapat dikerjakan ketika seorang data scientist memiliki wawasan bisnis. Perkawinan keahlian itu bisa menghasilkan usulan penyelesaian yang berlandaskan data serta mampu membidik tujuan-tujuan bisnis.
2. Matematika dan Statistika
Data harus diolah secara kuantitatif, sehingga seorang data scientist sangat memerlukan ilmu matematika. Landasan pemahaman matematika yang mendalam sangat membantu dalam membuat model analitik untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam bisnis.
Anda dapat menemukan penerapan matematika tersebut dalam aplikasi ilmu data science yang di dalamnya terdapat algoritma untuk merancang machine learning. Selain matematika, seorang data scientist juga memerlukan ilmu statistika. Mulai dari pemahaman akan statistika klasik hingga statistika Bayes.
3. Teknologi
Dibutuhkan adanya perpaduan antara teknologi serta kreativitas dan kelihaian memanfaatkan keahlian teknis untuk memecahkan masalah. Mengapa demikian? Karena data science adalah ilmu yang memanfaatkan banyak data serta kerumitan algoritma.
Seorang data scientist perlu menguasai ilmu komputer secara mendalam. Termasuk di dalamnya penguasaan bahasa-bahasa pemrograman, seperti SQL, R, SAS, Phyton, Java, Julia, Scala, dan lain-lain.
Selain itu, data scientist juga dituntut untuk memiliki kemampuan berpikir layaknya suatu algoritma ketika mengatasi masalah, bahkan yang sukar sekalipun.
Proses Data Science
Setelah mengetahui pengertian hingga pilar data science, Anda juga perlu memahami proses data science. Urutan dalam proses data science adalah sebagai berikut:
1. Obtain
Mula-mula, seorang data scientist perlu melakukan proses pengumpulan data yang disebut dengan obtain. Sumber-sumber data akan membentuk data, lalu untuk memproses data, dibutuhkan kemampuan teknis seperti MySQL.
Selain MySQL, Anda juga dapat menggunakan Python atau R, yang bisa dibaca dari sumbernya secara langsung ke program data science yang dipakai. Pendek kata, dibutuhkan bermacam-macam kemampuan yang relevan dengan tipe serta ukuran file yang diperoleh untuk mengambil data dari sumber.
2. Scrub
Proses selanjutnya dari data science adalah scrubbing data. Setelah data terkumpul, harus dilakukan filter data atau pembersihan, di mana data yang tidak relevan atau tidak penting harus disingkirkan.
Untuk itu, pada tahap scrubbing data dilakukan pula standarisasi format. Jadi, berbagai format pada tahap pertama akan dikonversi atau disamakan formatnya.
Tahap scrubbing data juga meliputi pemisahan dan penyatuan kategori data. Hal ini tentu saja tergantung dari kebutuhan. Apabila ada data yang hilang atau kurang, perlu dilakukan penyesuaian agar bisa diproses.
Pendek kata, scrubbing data adalah proses mengatur, merapikan data, dan membuang apa saja yang tidak dibutuhkan, juga mengganti data yang hilang serta menstandarisasi semua formatnya.
3. Explore
Proses Explore berisi penggalian serta pemeriksaan data. Mula-mula seluruh data perlu diperiksa propertinya. Mengingat, tipe data yang berbeda membutuhkan perlakuan yang juga berbeda.
Jika sudah, statistik deskriptif perlu dihitung untuk mencari fitur serta menguji variabel yang signifikan.
Tahap terakhir adalah visualisasi data, yang dipakai untuk mengidentifikasi pola dan tren signifikan dalam data yang sudah diperoleh. Dengan demikian, Anda akan memperoleh gambaran yang lebih jernih dengan grafik. Tujuannya agar pentingnya data bisa lebih mudah dipahami.
4. Model
Proses model meliputi pembuatan model data untuk memperoleh tujuan-tujuan yang diharapkan. Proses ini menggunakan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai di saat yang akan datang, dan melakukan klasifikasi serta pengelompokan grup nilai dari data.
5. Interpret
Proses terakhir dalam data science adalah interpretasi data. Sebuah proses penting untuk melakukan interpretasi model dan data.
Sebagaimana nasihat Albert Einstein, “If you can’t explain it simply, you don’t understand it well enough”. Hasil pengolahan data yang diinterpretasi harus mudah dimengerti oleh orang awam yang tidak paham istilah teknis.
Hal tersebut karena tujuan dari presentasi data science adalah untuk menjawab persoalan bisnis yang berlandaskan data-data. Bukan justru menambah masalah hanya karena rumitnya presentasi yang diksi-diksi canggih agar terlihat intelek.
Karena itulah, dibutuhkan kemampuan komunikasi yang baik dalam proses interpretasi data, agar poin-poin penting dapat tersampaikan secara efektif. Terutama kepada orang-orang yang berkepentingan.
BACA JUGA: Teknik Pengumpulan Data: Pengertian, Proses, dan Jenisnya
Contoh Penerapan Data Science
Dalam banyaknya ketersediaan data, data science adalah bidang yang bertujuan untuk memberikan wawasan signifikan. Umumnya, data science terkoneksi dengan beragam bidang kerja. Tujuannya adalah untuk menjalankan proses perhitungan serta penerjemahan terhadap data yang akan disaring.
Anda dapat menemukan penerapan data science pada berbagai bidang industri seperti kesehatan, website recommendation, finansial, dan sebagainya. Beberapa contoh penerapan data science adalah sebagai berikut:
1. Bidang Kesehatan
Dilansir dari situs Built In, industri kesehatan adalah bidang yang pertama kali mengenal ilmu data science. Disebut-sebut, industri kesehatan menjadi sektor paling besar dalam hal pemanfaatan ilmu data science.
Pada tahun 2008 silam, Google Flu Trends dapat memetakan wabah flu secara langsung, alias saat itu juga, dengan melacak data lokasi pada pencarian terkait flu. Selain itu, pembaruan berita pada Google Flu Trends juga lebih up-to-date.
2. Website Recommendation
Penerapan data science juga lazim ditemukan pada sistem website recommendation dalam bidang e-commerce. Ketika membuka platform e-commerce, pasti Anda akan diberi saran tentang produk yang sama.
Ada milyaran produk tersedia di e-commerce. Tentu banyaknya produk akan membingungkan Anda, apabila tidak didukung dengan data science yang baik.
Kini, Anda dapat dengan mudah menemukan banyak perusahaan yang menggunakan sistem ini untuk mempromosikan produk sesuai minat dan relevansi pengguna.
3. Bidang Finansial
Saat ini, banyak bank atau perusahaan finance yang menggunakan data science untuk mengelompokkan, mengklasifikasikan, dan membuat segmentasi data yang disinyalir menunjukkan pola penipuan.
Dalam bidang finansial, contoh lain tentang penerapan data science adalah pada fraud detection. Hal ini penting untuk menghindari proses kriminalisasi berkelanjutan yang terjadi di dalam sistem perusahaan.
Kabar gembiranya, sistem pakar pada perusahaan finansial juga bisa mengodekan data yang bisa mencium gelagat penipuan dalam bentuk-bentuk yang tidak terduga.
Pekerjaan yang Berhubungan dengan Data Science
Dilansir dari California University, data science adalah bidang dengan jumlah pekerjaan yang sejak tahun 2017 lalu mengalami perkembangan yang cukup signifikan sampai saat ini. Banyak kandidat mencari profesi yang bernaung di bawah payung ilmu data science.
Digadang-gadang, tren ini akan terus meningkat hingga beberapa tahun yang akan datang. Lalu, apa saja profesi dalam bidang ilmu data science? Beberapa profesi yang bernaung di bawah payung ilmu data science adalah sebagai berikut:
1. Data Scientist
Pekerjaan pertama yang dapat Anda coba dalam ilmu data science adalah data scientist. Tugasnya adalah mengumpulkan serta menganalisis kumpulan big data terstruktur dan tidak terstruktur.
Seorang data scientist memiliki tanggung jawab untuk mengawinkan ilmu komputer, statistik, dan matematika untuk menganalisis, memproses, hingga memodelkan data.
Selain itu, untuk membuat rancangan yang bisa ditindaklanjuti dalam bisnis, seorang data scientist juga perlu menerjemahkan dan menyampaikannya dengan bahasa yang mudah dipahami oleh orang awam.
2. Data Engineer
Pekerjaan kedua yang dapat Anda coba dalam ilmu data science adalah sebagai data engineer. Sebuah pekerjaan dengan tugas merancang serta membangun sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, hingga menganalisis data dalam skala besar.
Harus diakui, keberhasilan machine learning serta deep learning hanya bisa terjadi karena ada campur tangan data engineer yang memproses dan menyalurkan data. Tak mengherankan jika hampir setiap industri menyediakan penempatan untuk profesi data engineer.
3. Data Analyst
Pekerjaan berikutnya yang dapat Anda coba dalam ilmu data science adalah sebagai data analyst. Tugas seorang data analyst adalah menghimpun, membersihkan, serta menerjemahkan kumpulan data untuk menjawab pertanyaan atau mengatasi masalah pelanggan.
Seorang data analyst harus mampu menafsirkan dan menampilkan kumpulan data milik perusahaan. Di dunia kerja, selain perusahaan, data analyst juga dibutuhkan di berbagai sektor, seperti bisnis, hukum, keuangan, sains, pemerintahan, dan kedokteran.
4. Data Storyteller
Terakhir, pekerjaan yang dapat Anda coba dalam ilmu data science adalah sebagai data storyteller. Pekerjaan ini bertugas menghimpun poin data dari berbagai sumber, umumnya menggabungkan analisis web dan data dari studi khusus, serta memahami wawasan untuk menarik konklusi.
Selain itu, data storyteller juga bertugas memvisualisasikan data. Visualisasi data dibutuhkan agar data mudah diingat serta dapat dicerna oleh pelanggan dan pemangku kepentingan dengan baik.
BACA JUGA: Tips Menjaga Keamanan Data Saat Kerja di Rumah
Kesimpulan
Apa itu data science? Data science adalah tindakan mengawinkan kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian ilmu pemrograman, matematika, dan statistik. Hal ini dilakukan untuk mencari sebuah informasi maupun pengetahuan dari data.
Dalam penerapannya, data science dapat digunakan untuk beragam ilmu, seperti bisnis, matematika dan statistika, serta teknologi. Anda juga dapat menemukan penerapan data science pada berbagai bidang industri, seperti kesehatan, website recommendation, finansial, dan sebagainya.
Jadi, dapat dikatakan bahwa data science adalah bidang ilmu yang sedang banyak dibutuhkan. Demikian artikel kami tentang apa itu data science, pilar-pilar, beserta contohnya. Semoga bermanfaat!
