Daftar isi
Belakangan ini, data science terdengar sangat populer. Orang-orang yang menguasai bidang ini banyak diincar oleh perusahaan-perusahaan. Sebab, data science dapat diterapkan pada berbagai bidang industri. Dengan demikian, peluang kerja untuk data scientist ke depannya akan semakin terbuka lebar.
Lalu, sebenarnya apakan data science itu? Artikel ini akan membahas secara rinci tentang data science. Mulai dari pengertian, pilar, proses, contoh, hingga perbedaannya dengan data analyst.
Data science merupakan suatu bidang ilmu pengetahuan yang menggabungkan suatu keahlian pada bidang ilmu tertentu dengan kemampuan pemrograman, matematika, dan juga statistik. Penggabungan beberapa bidang ilmu ini bertujuan untuk mendapatkan sebuah informasi berdasarkan data yang ada.
Pada umumnya, seorang yang memiliki kemampuan data science memanfaatkan algoritma machine learning. Gunanya adalah untuk mengolah data yang berupa teks, gambar, video, audi0, dan lainnya supaya menghasilkan suatu sistem kecerdasan buatan. Sistem kecerdasan buatan ini akan digunakan untuk membantu mengatasi berbagai pekerjaan yang sulit apabila dikerjakan oleh manusia.
Hasil dari data yang diolah oleh sistem kecerdasan buatan tersebut akan digunakan oleh pengguna dan analis bisnis supaya dapat merancang strategi yang tepat. Strategi tersebut dibutuhkan untuk mengatasi permasalahan dan untuk mencapai tujuan bisnis.
Di bawah ini merupakan beberapa perbedaan antara data science dan data analyst:
Data adalah bagian yang sangat besar dan penting bagi berbagai industri. Oleh karena itu, data science merupakan ilmu yang sangat penting bagi setiap bisnis. Sebuah perusahaan harus mampu mengolah data untuk dijadikan sebagai pedoman dalam menyusun strategi operasional yang efektif dan efisien. Sehingga nantinya bisnis yang dijalankan dapat memperoleh keuntungan.
Data science, kecerdasan buatan, dan machine learning telah disadari menjadi hal yang penting bagi perusahaan-perusahaan di seluruh dunia. Maka seseorang yang memahami data science saat ini banyak dicari oleh berbagai perusahaan.
Terdapat 3 pilar penting dalam data science, yaitu:
Pilar data science yang pertama adalah bisnis. Data yang diolah dengan data science oleh seorang data scientist harus berupa informasi yang dapat dipahami guna membantu penyusunan strategi untuk menyelesaikan permasalahan bisnis.
Maka dari itu, keahlian data science harus dibarengi dengan pemahaman bisnis. Sehingga nantinya ide yang didapat berdasarkan pengolahan data bisa diaplikasikan oleh bisnis demi mencapai tujuan yang diinginkan.
Pilar data science yang kedua ialah ilmu matematika dan statistika. Kedua bidang ilmu ini sangat dibutuhkan, karena pengolahan data harus secara kuantitatif. Mengolah data dengan model analitik berdasarkan ilmu matematika dapat menyelesaikan banyak permasalahan bisnis. Oleh karena itulah, prosesnya memerlukan pemahaman mendalam akan ilmu matematika.
Ilmu statistika juga sangat penting bagi data science. Bagi seorang data scientist selain mengerti statistika klasik, juga harus memiliki pemahaman terhadap statistika Bayes.
Pilar data science yang ketiga yaitu teknologi. Seorang data scientist dituntut untuk memiliki keahlian teknis dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi. Teknologi, kreativitas, dan kecerdasan buatan tidak dapat dipisahkan dari data science.
Keahlian yang mumpuni akan ilmu komputer sangat dibutuhkan. Karena proses yang dilakukan dalam data science menggunakan data dalam jumlah besar, juga algoritma yang rumit.
Seorang data scientist juga harus menguasai bahasa pemrograman, misalnya SQL, Java, Phyton, dan lain-lain. Kemampuan berpikir seperti algoritma sangat dibutuhkan dalam memecahkan permasalahan. Termasuk pemecahan masalah yang rumit.
Proses data science secara garis besar dapat dirangkum dalam lima poin berikut ini:
Telah dijelaskan sebelumnya, bahwa data science dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Berikut ini beberapa contoh penerapan data science: