Belajar Data Science, Salah Satu Kiat untuk Menghadapi Revolusi Industri 4.0

Data Science kini menjadi salah satu bentuk revolusioner yang sudah banyak dibicarakan terutama di kalangan data enthusiast. Selain manfaat yang diberikan dari Data Science, selain itu bekerja menjadi praktisi data menjadi salah satu karir yang kini peminatnya semakin banyak. Tuntutan memiliki latar belakang pendidikan yang formal terkadang menjadi salah satu kendala untuk kamu bisa mendapatkan kesempatan berharga ini. Memasuki era digital saat ini, sangat memungkinkan untuk kamu bisa belajar Data Science secara otodidak lho sahabat data DQLab! Pada artikel DQLab kali ini akan membantu kamu memahami ilmu Data Science terutama untuk bersiap menghadapi revolusi industri 4.0. Yuk, langsung saja kita simak pembahasannya berikut!

1. Apa itu Data Science?

Data Science merupakan sebuah ilmu data dengan pendekatan multidisiplin untuk mengekstraksi agar mendapatkan sebuah wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari volume data yang besar. Data sendiri setiap harinya akan terus meningkat, sehingga membutuhkan seorang praktisi data yang ahli dan terampil dalam bidangnya. Dalam prosesnya, Data Science akan melakukan persiapan data yaitu mengumpulkan data untuk dianalisis, kemudian pada tingkat lanjutnya data akan mengungkapkan sebuah pola dan trend. Dari hasil tersebut maka akan ditarik kesimpulan dengan menggunakan visualisasi data agar pemangku kepentingan dapat mengambil keputusan dengan tepat dan strategis. Pada persiapan data yang akan dianalisis akan melibatkan data cleaning, penggabungan, dan manipulasi agar pada proses analisis dapat bekerja dengan baik dan maksimal. Untuk pengembangan pada analisis juga dibutuhkan beberapa tools yang digunakan oleh Data Scientist seperti model AI, algoritma dan lainnya untuk membantu memprediksi pada pola atau trend.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Cara Kerja Data Science

Setelah sahabat data DQLab mengenal Data Science, adapun cara kerja atau pipeline Data Science secara umumnya.

• Mengumpulkan data, pada dasarnya data yang didapatkan tidaklah sama atau seragam adanya data terstruktur dan tidak terstruktur sehingga pentingnya untuk mengumpulkan terlebih dahulu sebelum dianalisis secara real-time

• Mempersiapkan dan memelihara kumpulan data, dataset merupakan salah satu aset penting terutama bagi perusahaan. Pada tahapan ini melibatkan data mentah kedalam format yang konsisten untuk bisa dianalisis secara mendalam. Pada proses ini mulai dari membersihkan, duplikasi, format ulang data hingga mentransformasi ke dalam data warehouse atau penyimpanan lainnya untuk dianalisis lebih lanjut.

• Proses analisis, tahap ini praktisi data akan memeriksa pola atau tren pada data untuk menentukan kesesuaian yang nantinya digunakan untuk analisis prediktif, machine learning atau program analitik lainnya secara mendalam. Dalam analisis untuk mengekstrak data yang telah disiapkan, praktisi data akan juga menggunakan beberapa ilmu pengetahuan matematika, statistik, regresi.

• Mempresentasikan hasil, tahap ini sangatlah penting karena data yang telah didapatkan perlu diolah menjadi pemahaman yang lebih sederhana agar pemangku kepentingan dapat merumuskan strategi yang tepat berdasarkan data. 

3. Data Science dalam Industri

Mengaplikasikan Data Science sendiri, menjadi salah satu peluang yang sangat bersar terutama dalam berinovasi. Manfaatnya sendiri sangatlah "unlimited" dalam berbagai sektor adapun beberapa case yang hampir setiap harinya kita jumpai, yaitu seperti:

• Dalam sektor finance atau perbankan, dapat membantu mencegah terjadinya penipuan pada kartu kredit.

• Dalam kesehatan, membantu pasien mengetahui penyakit dan juga cara pengobatannya dengan bantuan teknologi dan mengkombinasikan machine learning, analytics dan tools Data Science lainnya

• Dalam industri entertainment, membantu pengguna untuk puas akan kebutuhan layanan maka menerapkan machine learning dengan memberikan berbagai jenis genre yang diinginkan pelanggan.

4. Mengaplikasikan Data-Driven di Era Digital

Memasuki dunia yang serba digital, terjadinya kompetisi dan juga peningkatan penerapan data-driven baik dalam menjalankan bisnis hingga pembuatan sebuah strategi. Manfaat dalam mengaplikasikan data-driven sendiri dapat membantu dalam menekan biaya dan efisiensi yang dikeluarkan oleh perusahaan, selain itu membantu dalam peningkatan produktivitas pekerja karena data yang didapatkan bersifat real-time. Tidak hanya berkontribusi dan inovasi pada produk atau layanan saja, namun juga membantu membuka peluang calon talenta data berkarir menjadi praktisi data di perusahaan yang mereka impikan.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Ingin Memulai Pembelajaran Data Science? DQLab Solusinya!

Perlu diketahui untuk sahabat data DQLab, belajar Data Science kini sangatlah mudah dan fleksibel karena kini medium dalam pembelajarannya kamu dapat memilihnya sesuai dengan kebutuhanmu. Mulai dari yang gratis yang bersifat open source atau berbayar dengan pembelajaran yang terstruktur sekalipun salah satunya seperti kursus online DQLab. Di DQLab terdapat module Premium dan module Platinum, tentunya kamu bisa lho memilih diantara kedua module tersebut. Jika kamu ingin mencoba pembelajarannya atau ingin memulai belajar Data Science, caranya kamu bisa langsung daftarkan diri kamu dengan signup di DQLab.id dan jangan lewatkan module GRATIS œIntroduction to Data Science with R atau œœIntroduction to Data Science with Python.

Selamat mencoba sahabat data DQLab!