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. 

Pengertian Data Science

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. 

Perbedaan Data Science Dan Data Analyst

Di bawah ini merupakan beberapa perbedaan antara data science dan data analyst:

Data Science

1. Merupakan cabang ilmu untuk menganalisis, memproses, dan merancang model serta algoritma data agar dapat diinterpretasikan menjadi sebuah strategi adat tindakan yang harus diambil perusahaan.
2. Data yang diprosesnya merupakan data mentah, sehingga membutuhkan alat bantu dan metode statistika serta machine learning untuk menyesuaikan data yang dibutuhkan.
3. Akurasi data harus dipantau dan dianalisis dengan pengembangan alat bantu atau tools. 
4. Membuat visualisasi data, dashboard, dan laporan.
5. Menyajikan hasil pengolahan data pada actionable insight guna membantu pengambilan keputusan perusahaan.

Data Analyst

1. Melakukan kolaborasi dengan manajer / leader di perusahaan untuk mengidentifikasi informasi apa saja yang dibutuhkan.
2. Melakukan pengambilan data baik dari sumber primer maupun sumber sekunder
3. Membersihkan dan mengatur ulang data untuk proses analisis.
4. Menganalisis kumpulan data untuk mengetahui tren dan pola yang dapat.diterjemahkan menjadi insight atau rencana perusahaan di masa yang akan datang.
5. Menyajikan hasil yang ditemukan dengan cara yang mudah dipahami untuk memberikan informasi keputusan yang berbasiskan pada data.

Mengapa Data Science Penting?

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.

Pilar Data Science

Terdapat 3 pilar penting dalam data science, yaitu:

1. Bisnis

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.

2. Matematika dan Statistika

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.  

3. Teknologi

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

Proses data science secara garis besar dapat dirangkum dalam lima poin berikut ini:

1. Obtain, yaitu langkah untuk mendapatkan dan mengumpulkan data dari berbagai sumber.
2. Scrub, adalah proses scrubbing data dimana data yang sudah didapat dan dikumpulkan akan diatur, dirapikan, dibuang jika tidak diperlukan, diganti jika ada yang hilang, dan juga distandardisasi. 
3. Explore, merupakan proses penggalian dan pemeriksaan data.
4. Model, yaitu proses pemodelan data dengan menggunakan regresi dan prediksi supaya dapat memperkirakan nilai untuk waktu di kemudian hari, juga melakukan klasifikasi dan pengelompokan nilai data.
5. Interpret, yakni proses presentasi untuk menyampaikan poin-poin penting yang dapat digunakan sebagai penyelesaian masalah bisnis yang diperoleh berdasarkan data-data yang sudah didapatkan.

Contoh Data Science

Telah dijelaskan sebelumnya, bahwa data science dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Berikut ini beberapa contoh penerapan data science:

1. Di bidang kesehatan, pada tahun 2008, Google berhasil memetakan wabah flu secara real time berdasarkan pada pelacakan lokasi pencarian terkait flu.
2. Di bidang finansial, bank akan melakukan klasifikasi, pengelompokan, dan segmentasi data yang menandakan pola penipuan untuk menghindari tindak kriminalisasi.
3. Di bidang olahraga profesional, data science dapat digunakan untuk proses perekrutan atlet muda berdasarkan pada statistik untuk memprediksi potensi seorang atlet demi terciptanya tim yang unggul.
4. Di bidang e-commerce, data science di antaranya digunakan untuk mengklasifikasikan pelanggan untuk keperluan promosi dan penawaran produk yang sesuai dengan kebutuhan dan minat masing-masing kelompok pelanggan.

The post Data Science: Pengertian, Pilar, Proses, dan Contohnya appeared first on HaloEdukasi.com.

Namun, apakah kalian sudah memahami apa itu data science? Apa saja manfaat dan fungsi data science? Mengapa data science begitu penting? Dan apa saja perangkat lunak serta implementasi data science? Pada artikel ini kami akan menjabarkan itu semua, yuk kita simak!

Pengertian Data Science

Data science merupakan seni yang sifatnya ilmiah yang menggunakan dan memanfaatkan data yang skalanya besar atau yang biasa disebut dengan big data, baik data itu terstruktur maupun tidak yang ditujukan untuk membantu membuat keputusan agar keputusan yang diambil itu tepat.

Pada kalangan organisasi yang profesional dan terampil, biasanya memiliki fokus untuk mengumpulkan data dalam memperluas wawasan yang berguna bagi pertumbuhan bisnis. Data – data tersebut menjadi aset sebuah organisasi agar dapat berjalan secara efisien.

Fungsi Data Science

Data science memiliki fungsi penting dalam beberapa sektor yang berbeda. Pasalnya data science bersifat fleksibel dan mudah untuk ditemukan serta dikumpulkan dari mana saja. Dalam menawarkan data science, biasanya ditawarkan melalui internet. Di internet kita bisa bertemu konsumen dengan segala kebutuhannya serta terhubung secara langsung melalui platform yang tersedia.

Berikut beberapa fungsi data science dalam beberapa sektor industri :

• Hiburan

Dengan adanya data science, kita bisa dengan mudah mencari hiburan di media internet, mulai dari musik hingga video, misalnya Spotify dan Netflix.

Dengan memantau kebiasaan para konsumen, dengan melihat daftar yang sering mereka kunjungi, kita dapat menentukan dan memastikan tawaran yang cocok dan tepat untuk mereka.

• Pencarian Internet

Sama halnya dengan implementasi data science dalam sektor hiburan, kita juga bisa memanfaatkan data science dalam pencarian internet misalnya Google. Dengan melihat algoritma data science, kita dapat memenuhi segala permintaann pelanggan.

• Belanja Online

Situs e-commerce atau belanja online kini marak dijumpai dan sudah menyatu dalam kehidupan sehari – hari. Produk – produk yang ditawarkan ditujukan untuk sasaran khusus yang telah dikumpulkan datanya dengan bantuan data science. Big data dikumpulkan untuk dapat memahami pola belanja, preferensi, selera konsumen, hingga kebutuhannya.

• Kesehatan

Berkat pemanfaatan data science, industri kesehatan dapat melakukan transformasi dengan cepat. Data science mendukung dunia kesehatan melakukan inovasi terutama dalam bidang teknologi untuk melingkatkan pelayanan. Selain itu, data science juga berfungsi untuk mengatur serta merangkum catatan kesehatan pasien.

• Keuangan

Data science juga memiliki fungsi penting dalam sektor keuangan. Pasalnya, ketika perusahaan mengalami kerugian, data sciencelah yang membantu perusahaan untuk melakukan analisa di masa lalu dan masa depan dengan memahami profil para pelanggan sebagai variabel yang dianalisis.

Selain untuk memahami kebutuhan konsumen, dalam sektor ini data science juga membantu melakukan pelacakan dan pencegahan untuk penipuan misalnya kartu kredit serta aktivitas lainnya.

Manfaat Data Science

Kecanggihan data science yang berasal dari berbagai sumber ini dapat dimanfaatkan dalam berbagai sektor, mulai dari keuangan, multimedia, pemasaran, hingga sektor lainnya. berikut beberapa manfaat data science yang perlu kita ketahui :

• Data science dapat dimanfaatkan dalam melakukan analisis prediktif melalui aplikasi. Analisis prediktif di sini misalnya satelit dan radar yang kadang berguna untuk operasi kapal dan pesawat terbang dalam memprediksi cuaca hingga bencana alam dengan tingkat presisi yang tinggi. Sehingga, jika didapatkan hasil prediksi yang buruk, dapat dilakukan langkah perencanaan dan pencegahan.
• Data science bermanfaat untuk melatih model dengan tepat dan efektif. Oleh karena itu, data science seringkali dimanfaatkan untuk mengumpulkan data terkait riwayat pekerjaan maupun pembelian.
• Data science dapat membantu pengambilan keputusan yang dilakukan secara efektif. Dengan bantuan algoritma pembelajaran mesin yang canggih, perusahaan dapat memutuskan inovasi terbaru yang lebih dibutuhkan konsumen.

Mengapa Data Science Penting?

Data science saat kini menjadi kebutuhan bagi para industri maupun organisasi perusahaan yang mana berupaya untuk melakukan analisis data dan informasi. Hal tersebut dilakukan untuk dapat mengetahui peluang – peluang baru dalam melakukan bisnis atau kegiatan penting lainnya.

Dengan adanya data science, perusahaan maupun organisasi bisnis dapat mempersiapkan diri untuk menghadapi tren yang akan muncul dan booming di masa depan. Semua persiapan dapat dilakukan dengan matang terutama berbagai macam strategi. Hal tersebut menjadi hal yang sangat menguntungkan, khususnya untuk perusahaan bisnis.

Selain berperan dalam menentukan startegi dan mengambil keputusan, data science sangat penting untuk memecahkan dan menyelesaikan sebuah masalah. Dengan melakukan analisis data, perusahaan dapat menemukan problem solving kapanpun dan di manapun tanpa memerlukan waktu yang lama. Oleh karena itu, data science merupakan fondasi yang kuat dan penting dalam suatu organisasi, perusahaan, bisnis, hingga segala sektor dalam bidang manajemen.

Software Data Science

• Python

Python adalah bahasa pemrograman yang bersifat open source. Software ini berguna dalam bermacam – macam hal, contohnya dalam pengembangan situs, video game, serta perangkat lunak. Selain itu, Python juga bisa menganalisis data dengan bantuan library salah satunya Matplotlib.

• R

Bahasa pemrograman selanjutnya adalah R, yang merupakan implementasi bahasa program S dengan fokus melakukan analisis data, statistik, hingga model grafis.

Perangkat lunak ini biasa dimanfaatkan dalam melakukan analisis data yang dikerjakan khusus pada server pribadi, untuk mengeksplorasi seluruh jenis data yang dilakukan dengan mudah adaptasinya.

• Structured Query Language (SQL)

SQL adalah salah satu bahasa database yang fungsinya membuat, memelihara, hingga memilih data basis yang rasional. Dalam data science, SQL ini sangat penting terutama dalam melakukan pengelolaan data yang volumenya sangat besar dan data set yang jumlahnya besar.

Contoh Implementasi Data Science

• E-Commerce

Hampir di seluruh dunia, banyak orang memilih untuk melakukan belanja online karena kepraktisannya. Banyak sekali e-commerce atau marketplace yang menyediakan situs belanja dengan target pasar yang sesuai dengan sasaran masing – masing, dilihat dari profil data pembelinya. Produk dalam etalase dijual secara otomatis dan disesuaikan dengan penghasilan dan kebutuhan para konsumen.

• Fraud Detection

Data science dapat digunakan untuk melakukan fraud detection atau deteksi penipuan yang mana hal tersebut sangatlah penting terutama dalam perusahaan yang bergerak di bidang keuangan.

Prediksi ini akan berjalan lebih efektif dan membantu mengidentifikasi potensi terjadinya transaksi penipuan, sehingga hal yang tidak diinginkan dapat dihindari dan kerugianpun dapat dicegah.

The post Data Science: Pengertian, Manfaat dan Fungsi appeared first on HaloEdukasi.com.

Data science saat ini bisa dipelajari di universitas maupun institut sebagai bidang peminatan dalam program studi Matematika,  Teknik Informatika, Sistem Informasi, maupun Statistika.

Jika berbicara mengenai prospek kerja bagi mereka yang menguasai data science, maka kemampuan tersebut merupakan salah satu yang sangat dibutuhkan di era dunia digital saat ini. Tidak hanya dibidang industri, tenaga yang handal mengenai data science juga banyak diperlukan dalam berbagai bidang lainnya. Adapun profesi yang bisa dikembangkan oleh mereka yang mempelajari data science, antara lain:

1. Data Scientist

Data Scientist merupakan seseorang yang bertugas untuk mengumpulkan, mengolah, dan melakukan analisa terhadap big data (data dalam jumlah besar).

Seorang  data scientist bertanggung jawab untuk merancang dan menyusun sebuah proses  untuk memproduksi data dengan menggunakan analisis, prediksi, alogaritma, dan prototype tertentu guna mengungkap suatu pola dari data yang telah dikumpulkan.

Beberapa skill yang harus dikuasai oleh seorang data scientist antara lain:

• Bahasa Pemrograman R,
• Memahami Algoritma dan  Machine Learning
• Menguasai program pengolahan data, seperti SQL, Phyton.
• Ilmu Statistik
• dan berbagai ilmu lain yang menunjang tugasnya.

2. Data Analyst

Hampir serupa dengan data scientist, seorang data analyst juga bekerja dengan sekumpulan data-data. Data analyst adalah orang yang mempunyai tanggung jawab untuk menganalisa data dan menerjemahkan data tersebut sehingga diperoleh suatu kesimpulan dan pengetahuan baru.

Seorang data analyst juga harus mampu membuat dan mempresentasikan laporan mengenai data yang telah dianalisanya sehingga hasil analisa tersebut sebagai bahan untuk membuat keputusan dan menentukan strategi yang tepat.

Data analyst perlu memiliki kemampuan sebagai berikut:

• kemampuan analisa yang baik
• ilmu matematika
• Kemampuan komunikasi
• Pengetahuan bisnis
• Teknik visualisasi data
• Ilmu statistika
• Program Excel, Tableau, dan SQL.
• Perangkat pembuatan grafik

3. Data Engineer

Tugas seorang data engineer adalah untuk membangun dan mengembangkan desain infrastruktur big data, mengumpulkan dan mengambil data yang diperlukan untuk keperluan analisa data oleh data scientist maupun data analyst.

Seorang data engineer harus menguasai berbagai ilmu dan program seperti:

• Program NoSQL, Hadoop, dan Phyton
• Databases, SQL, Pipeline, ETL Tools, shell script, dan basic programming.
• Programming
•  Matematika

Ketiga profesi tersebut diatas memiliki keterkaitan satu sama lain. Ketiganya saat ini merupakan profesi yang banyak dibutuhkan di dunia kerja, baik di perusahaan swasta maupun BUMN, instansi pemerintahan, hingga instansi militer dan keamanan dengan gaji yang tentu saja sangat menjanjikan.

The post 3 Prospek Kerja Data Science yang Perlu diketahui appeared first on HaloEdukasi.com.