Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

Data Science adalah topik diskusi yang sangat luas dan subyektif. Menurut definisinya, Data Science bukanlah sebuah ilmu yang berdiri sendiri. Melainkan merupakan kombinasi dari berbagai bidang termasuk Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, dan Strategi Bisnis. Tiga komponen yang terlibat dalam Data Science yaitu Organising, Packaging, dan Delivering Data (The OPD of Data). Organising data adalah proses penyimpanan data yang digabungkan dengan manajemen data. Packaging data merupakan proses manipulasi dan penggabungan data mentah yang akan direpresentasikan. Delivering data merupakan proses untuk memastikan bahwa pesan data telah diakses oleh mereka yang memerlukannya. Menurut penelitian tahun 2011, diperkirakan pada tahun 2020 dunia akan menghasilkan 50 kali lipat data dibandingkan tahun 2011. 

Jadi dengan peningkatan aliran data yang drastis tersebut, akan muncul alat-alat baru yang dapat digunakan untuk memanfaatkan data mentah dengan tepat. Data Science mencakup semua alat, teknik, dan teknologi yang akan membantu kita menangani peningkatan aliran data tersebut. Data Science merupakan perpaduan interdisipliner dari penurunan data, pengembangan algoritma, dan teknologi untuk memecahkan masalah analitik yang kompleks.

Alhasil saat ini, Data Science telah banyak dibicarakan di berbagai kegiatan baik diskusi kelompok, seminar, pelatihan, dan acara lain. Namun apakah kamu tahu apa itu Data Science sebenarnya? Apa yang dilakukan oleh Data Science? Dan apa contoh nyatanya? Kali ini DQLab akan menjawab pertanyaan tersebut. Penasaran? baca artikelnya sampai selesai ya!

1. Apa Sih Data Science Itu?

Menurut Urban Institute, Data Science merupakan keterampilan yang membutuhkan ilmu komputer, pemrograman, teknologi, dan statistik yang berada di luar rangkaian pelatihan standar bagi peneliti ilmu sosial. Keterampilan ini mencakup teknologi dan teknik seperti memanfaatkan komputasi Cloud, analisis Big Data, pemrosesan Natural Language, pembelajaran tanpa pengawasan (Unsupervised Learning) seperti analisis Cluster, Web Scraping, teknik Fuzzy, Machine Learning, dan lain sebagainya. 

Data Science dapat membantu peneliti agar dapat bekerja lebih efektif untuk menghasilkan informasi baru yang tepat waktu, menjelajahi kumpulan data yang benar-benar baru dengan cara baru, mengubah pemodelan simulasi, dan lain sebagainya dengan tujuan untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas bukti yang diperlukan untuk membuat kebijakan yang lebih baik, memperkuat komunitas, dan meningkatkan kehidupan masyarakat. 

Seseorang yang memahami Data Science disebut Data Scientist. Seorang Data Scientist tidak harus memahami semua kemampuan yang dibutuhkan karena biasanya Data Scientist bekerja pada tim yang memiliki kemampuan dan keterampilan yang berbeda-beda sehingga dapat saling melengkapi. Secara umum, keterampilan dasar terpenting untuk Data Scientist adalah kemampuan untuk membuat kode dalam setidaknya dua bahasa pemrograman yaitu Python dan R. Keterampilan umum lainnya yang diperlukan oleh seorang Data Scientist adalah keterampilan organisasi yang baik, komunikasi yang jelas, dan kemampuan untuk menguasai konsep dan teknik baru dengan cepat.

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

2. Alat yang Digunakan Data Science

Setelah memahami pengertian Data Science, kita wajib memahami alat yang umum digunakan dalam Data Science. Alat tersebut antara lain Big Data, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, dan Artificial Intelligence. Kali ini kita akan membahasnya satu persatu.

• Alat pertama yang akan kita bahas adalah Big Data. Dengan menggunakan Big Data, Data Scientist dapat membantu perusahaan untuk memprediksi produk apa yang akan dijual, membantu perusahaan telekomunikasi untuk memprediksi kapan dan mengapa pelanggan mengganti operator, dan membantu perusahaan asuransi mobil untuk memahami seberapa baik pelanggan mereka mengemudi, memprediksi penyebaran dan lain sebagainya.

• Alat yang kedua adalah Machine Learning. Machine Learning bersifat interdisipliner dan menggunakan teknik dari bidang ilmu komputer, statistik, dan Artificial Intelligence. Komponen utama Machine Learning adalah algoritma yang dapat belajar secara otomatis dari pengalaman untuk memperbaiki kinerjanya. Algoritma ini dapat diterapkan di berbagai bidang.

• Alat selanjutnya adalah Data Mining. Data Mining adalah penerapan algoritma khusus untuk mengekstraksi pola pada sebuah kumpulan data. Data mining berhubungan erat dengan Machine Learning. Data Mining adalah sebuah proses yang menggunakan algoritma Machine Learning untuk mengekstrak pola-pola informatif yang disimpan dalam kumpulan data.

• Alat berikutnya adalah Deep Learning. Deep Learning adalah istilah yang relatif baru yang sedang banyak dibicarakan belakangan ini. Deep Learning adalah proses penerapan teknologi Deep Neural Network. Deep Neural Network adalah arsitektur jaringan saraf dengan beberapa lapisan tersembunyi untuk memecahkan masalah. 

• Alat terakhir untuk Data Science adalah Artificial Intelligence. Artificial Intelligence atau biasa disebut AI adalah bidang ilmu komputer yang menekankan pada penciptaan mesin cerdas yang bekerja dan bereaksi seperti manusia. Komponen inti dari AI adalah pemrograman komputer untuk sifat-sifat tertentu seperti pengetahuan, penalaran, pemecahan masalah, persepsi, pembelajaran, perencanaan, dan lain sebagainya.

3. Contoh Implementasi Data Science

Setelah memahami definisi dan alat yang digunakan dalam Data Science, saatnya kita mengenal lebih jauh ilmu data ini. Data Science dapat diterapkan di semua bidang mulai dari bidang jurnalisme, sosial, finansial, dan lain sebagainya. Contoh penerapan Data Science di dunia nyata adalah menggunakan pemrosesan Natural Language dan Machine Learning pada artikel berita untuk mengidentifikasi reformasi zonasi. Data Scientist di Pusat Kebijakan Perumahan dan Komunitas Metropolitan Urban ingin memperkirakan dampak reformasi zonasi pada pasokan perumahan di sejumlah wilayah metropolitan di Amerika Serikat. Data Scientist tidak mungkin mendapatkan data historis dari ribuan kotamadya di area metro ini, sehingga mereka menggunakan data dari lebih dari 2.000 sumber berita lokal untuk mengidentifikasi reformasi lokal. Dengan menerapkan pemrosesan Natural Language dan Machine Learning, mereka dapat menandai artikel yang menyebutkan reformasi besar dan menambahkan metadata yang relevan seperti apakah artikel tersebut menyebutkan parkir, batas ketinggian, atau karakteristik lainnya. Dengan menggunakan metode ini, Data Scientist dapat mengumpulkan kumpulan data berdasarkan jenisnya. 

Contoh implementasi lainnya yaitu ketika menyalin catatan pengadilan untuk menginformasikan kebijakan pemeriksaan latar belakang kriminal. Para Data Scientist di Pusat Kebijakan Kehakiman ingin membuat perkiraan jumlah orang di Washington DC yang mungkin memiliki catatan kriminal. Tim Data Scientist bekerja sama dengan tim Researcher untuk mengumpulkan data dari alat penelusuran online Pengadilan Tinggi Washington yang digunakan oleh para Data Scientist untuk membuat statistik mengenai latar belakang kriminal masyarakat di Washington DC.

4. Alasan Pentingnya Belajar Data Science di Era Digital

Di era digital yang serba menggunakan teknologi seperti sekarang ini, data menjadi elemen yang penting bagi industri manapun sebagai alat dalam pengambilan keputusan. Namun untuk menjadikan data sebagai sebuah informasi diperlukan proses analisis seperti mengumpulkan, merapikan hingga melakukan analisa. Proses tersebut tentu tidak mudah karena jumlah data yang harus dikumpulkan dan dianalisis banyak dan terus berkembang. Hal tersebut menjadi alasan mengapa kini terdapat berbagai jenis pekerjaan di bidang Data Science yang semakin diperlukan oleh perusahaan hingga Start-Up. Bahkan pemerintah pun memerlukan Data Science untuk mengatur kebijakan yang akurat.

Untuk menghadapi tren di era digital, belajar Data Science menjadi salah satu investasi yang bernilai cukup tinggi. Dengan kompetensi Data Science yang dimiliki, kita akan mampu menganalisis data dimanapun berada, memiliki kemampuan Problem Solving yang baik, serta keterampilan di berbagai bidang ilmu lainnya. Sebagai contoh, Data Scientist, salah satu profesi yang bergerak di bidang data dituntut untuk selalu bisa beradaptasi dengan tren yang terus berubah-ubah. Dengan bekal ilmu yang dimiliki, Data Scientist diharapkan mampu untuk mengikuti arus perubahan.

Jika kamu berminat mengejar karir di bidang data, seperti menjadi Data Scientist, Data Analyst hingga Data Engineer, ada beberapa hal yang harus kamu persiapkan untuk bisa menjadi seorang ahli data yang handal.

• Kemampuan menggunakan pemrograman menjadi hal utama yang harus kamu kuasai dalam mengelola data. Untuk melakukan analisis data kamu harus mampu menggunakan software seperti SPSS, Microsoft Excel, dan sejenisnya. Tidak hanya menggunakan softwarenya, memahami bahasa pemrograman seperti Python dan bahasa R akan menjadi nilai plus untuk kamu dalam berkarir di bidang Data Science.

• Seperti yang telah disebutkan di atas, bahwa Data Science sangat erat kaitannya dengan data. Oleh karena itu, pemahaman akan matematika dan statistik harus lah kamu kuasai dengan baik. 

• Setelah data berhasil diolah, pasti hasilnya akan dipresentasikan kepada orang lain. Perlu diingat bahwa tidak semua orang memahami istilah-istilah yang ada di Data Science. Maka kemampuan yang sangat berguna untuk permasalahan ini adalah mampu melakukan komunikasi dan visualisasi agar lebih mudah dipahami dan dimengerti oleh orang awam.

Baca juga: Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu

5. Siapa Saja Bisa Belajar Data Science Bersama DQLab

Prospek kerja yang menjanjikan serta pentingnya penerapan di era digital menyebabkan Data Science menjadi ilmu yang wajib kamu kuasai sebagai seorang praktisi data. Bagi sahabat data DQLab yang tidak memiliki latar belakang pendidikan Science, Technology, Engineering, Math (STEM) tidak perlu takut untuk belajar ilmu Data Science karena terdapat program DQLab yang bisa kamu ikuti. Jadi, kamu tetap bisa belajar dan bersaing dengan mereka yang lebih dulu memiliki background atau memiliki bekal Data Science.

Yuk belajar Data Science bersama DQLab dengan cara sign up di DQLab.id. Kamu bisa langsung nikmati pengalaman belajar Data Science dengan modul gratis secara praktis dan fleksibel. Tunggu apa lagi? Persiapkan diri kamu menjadi praktisi data handal dengan DQLab!

Tags