Data Science atau ilmu data telah menjadi bagian penting dari berbagai industri. Banyak perbincangan dan perdebatan hangat di kalangan Teknologi Informasi (TI) terkait sejumlah besar data yang dihasilkan.
Popularitas data science terus berkembang dari tahun ke tahun, dan banyak perusahaan telah mulai menciptakan teknik tertentu untuk ilmu data demi mengembangkan bisnis mereka.
Pengertian Data Science
Data science, juga dikenal sebagai ilmu data, merupakan fokus studi yang berhubungan dengan analisis volume besar data menggunakan teknik modern untuk menemukan pola-pola tak terlihat, mendapatkan informasi bermakna, serta membuat keputusan bisnis dengan data tersebut.
Ilmu data menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks untuk membangun model prediktif. Data yang digunakan untuk analisis dapat berasal dari berbagai sumber dan memiliki berbagai format.
Data science merupakan topik diskusi yang luas dan sangat subjektif. Ini bukanlah suatu ilmu yang berdiri sendiri, melainkan merupakan kombinasi dari berbagai bidang, termasuk matematika, ilmu komputer, strategi bisnis, dan statistik.
Komponen Data Science
Data science melibatkan tiga komponen utama, yaitu pengorganisasian data, pengemasan data, dan penyampaian data (The OPD of Data). Pengorganisasian data mencakup proses penyimpanan data dan manajemen data. Pengemasan data melibatkan manipulasi dan penggabungan data mentah untuk presentasi. Sedangkan penyampaian data adalah proses memastikan bahwa data dapat diakses oleh pihak yang memerlukan.
Berdasarkan penelitian pada tahun 2011, diprediksi bahwa dunia akan menghasilkan lebih banyak data pada tahun 2020. Dengan peningkatan aliran data yang drastis ini, akan muncul alat-alat baru yang memanfaatkan data mentah dengan tepat. Ilmu data mencakup alat, teknik, dan teknologi yang membantu mengelola dan menganalisis aliran data yang semakin meningkat.
Alat Atau Tools Yang Digunakan Dalam Data Science
Beberapa alat umum yang digunakan dalam data science antara lain:
- Big Data
Memungkinkan data scientist untuk memprediksi tren, perilaku pelanggan, dan analisis lainnya dengan menggunakan data dalam skala besar. - Machine Learning
Sebuah alat interdisipliner yang menggunakan teknik dari statistik, ilmu komputer, dan kecerdasan buatan untuk memperbaiki kinerja secara otomatis berdasarkan pengalaman. - Data Mining
Menggunakan algoritma khusus untuk mengekstraksi pola dari kumpulan data. - Deep Learning
Mengacu pada penggunaan teknologi jaringan saraf dan lapisan tersembunyi untuk memecahkan masalah. - Artificial Intelligence
Bidang ilmu komputer yang menciptakan mesin cerdas yang dapat bereaksi dan bekerja seperti manusia.
Siklus Data Science
Di dalam siklus Ilmu data ini ada beberapa tahapan yang harus kamu tau, diantaranya :
- Tangkap: Tahap pengumpulan data mentah, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.
- Memelihara: Menempatkan data dalam bentuk yang bisa digunakan setelah melalui pembersihan dan validasi.
- Proses: Memeriksa pola dan rentang data untuk menentukan kegunaannya dalam analisis prediktif.
- Analisis: Melakukan berbagai analisis pada data.
- Berkomunikasi: Menyiapkan analisis dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti bagan, grafik, dan laporan.
Persyaratan dalam Data Science
Beberapa persyaratan atau konsep teknis yang harus dikuasai sebelum mempelajari Ilmu data antara lain:
- Pembelajaran Mesin: Pemahaman kuat tentang bidang pembelajaran mesin dan pengetahuan dasar statistik.
- Pemodelan: Kemampuan membuat perhitungan dan prediksi berdasarkan model matematika.
- Statistik: Pemahaman tentang statistik membantu dalam mengambil wawasan dan hasil yang bermakna dari data.
- Pemrograman: Kemampuan dalam bahasa pemrograman seperti Python diperlukan untuk menjalankan proyek data science.
- Database: Memahami cara kerja dan mengelola database serta mengekstrak data dari database.
Peran Data Scientist
Seorang data scientist menganalisis data bisnis untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dan memecahkan masalah bisnis. Mereka melakukan langkah-langkah seperti menentukan masalah, mengumpulkan data dari berbagai sumber, memproses data, menganalisis data dengan menggunakan algoritma Machine Learning atau model statistik, dan menginterpretasikan hasil untuk menemukan peluang dan solusi.
Pengawasan Data Science
Proses Ilmu data dapat diawasi oleh berbagai pihak, seperti manajer bisnis, manajer TI, dan manajer data science. Setiap pihak memiliki peran dan tanggung jawabnya masing-masing dalam mengawasi tim ilmu data dan memastikan proyek berjalan efisien dan sesuai target.
Pentingnya Belajar Data Science
Ilmu Data menjadi elemen penting dalam pengambilan keputusan di berbagai industri. Di era digital ini, proses analisis data semakin kompleks karena jumlah data yang terus berkembang. Oleh karena itu, belajar ilmu data menjadi investasi yang berharga untuk menghadapi tren di masa depan. Ilmu data juga memberikan kesempatan untuk berkarir dalam berbagai bidang seperti data analyst, data scientist, dan data engineer dengan persyaratan yang sesuai untuk mengelola dan menganalisis data dengan baik.
Contoh Penerapan Data Science
Ilmu Data banyak diterapkan dalam berbagai bidang, seperti sosial, jurnalisme, dan finansial. Contohnya, pemrosesan Natural Language dan Machine Learning digunakan pada artikel berita untuk mengidentifikasi reformasi zonasi.
Sebagai contoh, Pusat Kebijakan Perumahan dan Komunitas Metropolitan Urban menggunakan Ilmu data untuk memprediksi dampak reformasi zonasi pada pasokan perumahan di wilayah metropolitan Amerika Serikat (AS). Data scientist mengumpulkan data dari sekitar 2000 sumber berita lokal dan menerapkan pemrosesan Natural Language dan Machine Learning untuk mengidentifikasi reformasi zonasi.
Seorang data scientist juga dapat mengumpulkan data melalui penelusuran daring pengadilan untuk menginformasikan kebijakan pemeriksaan latar belakang kriminal di suatu wilayah.