Alasan Pentingnya Belajar Data Science Di Tahun 2022
Data sangat penting untuk bisnis karena sangat dibutuhkan untuk membuat keputusan berdasarkan tren, angka statistik, dan fakta. Karena pentingnya data ini, data science sebagai bidang multidisiplin dikembangkan.
Data science menggunakan pendekatan ilmiah, framework, algoritma, dan prosedur untuk mengekstrak insight dari kumpulan big data. Saat ini, data science adalah tulang punggung industri dan tren saat ini menunjukkan bahwa data science akan semakin penting dalam waktu mendatang. Jika suatu bisnis ingin berhasil, maka penting bagi stakeholders perusahaan untuk mengandalkan data science.
Pada tahun 1994, berbagai organisasi mulai mengumpulkan data individu untuk upaya membuat pembaharuan. William S. Cleveland pada tahun 2001 mengajukan rencana kegiatan tentang bagaimana menciptakan pemahaman yang terfokus dan ruang lingkup data scientist dan menyoroti enam wilayah studi di berbagai perguruan tinggi dan kantor.
Pada tahun 2003, Jurnal data science diterbitkan oleh Universitas Columbia sebagai platform bagi tim data. Pada tahun 2005, kumpulan data digital diterbitkan oleh National Science Board dan pada tahun 2013, IBM mengungkapkan bahwa 90% dari data global dibuat dalam dua tahun sebelumnya.
Pada saat ini, pemahaman mengenai pentingnya data science terus meningkat terutama di bidang industri. Mengapa data science penting di hampir semua bidang? Yuk simak alasan berikut ini!
1. Role Data Scientist
Umumnya, seorang data scientist harus menangani kumpulan big data dan menganalisisnya melalui metodologi berbasis data. Setelah memahami data yang tersedia, data scientist mulai menguraikan tren dan pola melalui visualisasi dan kemudian menyampaikannya ke tim atau stakeholders terkait.
Data scientist juga memanfaatkan AI, machine learning, dan pengetahuan pemrograman seperti data mining, Hadoop big data, SQL, Python, dan Java. Data science juga memerlukan keterampilan komunikasi yang efisien untuk menerjemahkan insight yang mereka temukan secara efektif ke bisnis.
Baca juga: Algoritma Data Science & Contohnya Dalam Kehidupan Sehari-hari
2. Data Science di Bidang Transportasi
Data Science dapat dimanfaatkan di bidang Transportasi salah satu contohnya adalah Driverless Cars. Dengan bantuan Mobil Tanpa Pengemudi, jumlah Kecelakaan yang mengakibatkan korban jiwa dapat ditekan dengan mudah. Misalnya, Dalam Mobil Tanpa Pengemudi, data training dimasukkan ke dalam algoritma dan dengan bantuan data science, data dapat dianalisis seperti berapa batas kecepatan di Jalan Raya, Jalan Sibuk, Jalan Sempit, dan sebagainya serta mencari solusi bagaimana menangani situasi yang berbeda saat mengemudi.
3. Data Science di Bidang Finance
Data science memainkan peran penting dalam Industri Keuangan. Industri Keuangan selalu memiliki peluang masalah penipuan dan risiko kerugian. Oleh karena itu, Industri Keuangan perlu mengotomatisasi analisis risiko kerugian untuk dapat mengambil keputusan strategis bagi perusahaan.
Industri Keuangan menggunakan tools analisis data untuk memprediksi masa depan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memprediksi nilai seumur hidup pelanggan dan pergerakan pasar saham mereka.
4. Perencanaan Rute Pesawat
Dengan bantuan data science, sektor transportasi udara juga ikut berkembang dan mempermudah perusahaan untuk memprediksi penundaan penerbangan. Hal ini juga membantu perusahaan untuk memutuskan apakah akan langsung mendarat ke tujuan atau harus transit terlebih dahulu. Pemilihan rute yang tepat sesuai dengan kepadatan bandara juga bisa dioptimalkan dengan data science.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
Ingin mulai belajar data science namun bingung harus mulai belajar dari mana dan menggunakan sumber apa? Yuk belajar dengan modul DQLab! Modul DQLab disusun secara terstruktur mulai untuk beginner hingga penerapannya di berbagai bidang sehingga kamu bisa belajar data science dari basic hingga advanced. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE modul "Introduction to Data Science" sebagai pengenalan sebelum praktik menggunakan data asli. Selamat mencoba!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita