Data Science: Pengertian, Tujuan dan Cara Kerjanya

Berkembangnya dunia teknologi sudah luas sampai ke kegiatan termasuk pengolahan data dan data science adalah salah satu pekerjaan yang berkaitan dengan dunia pengolahan data. Data science adalah bagian yang penting di sejumlah industri. Apalagi sejumlah data yang dihasilkan ini jadi perbincangan serta perdebatan oleh kalangan TI.

Semakin hari, data science selalu berkembang dan banyak perusahaan yang menciptakan suatu teknik untuk data science agar bisa mengembangkan bisnis mereka. Data science juga jadi salah satu skill yang banyak dicari untuk ditempatkan pada bagian Information Technology di suatu perusahaan, baik perusahaan digital maupun non-digital. Nah, untuk selengkapnya Anda bisa simak penjelasan mengenai data science di bawah ini.

Pengertian Data Science Secara Umum

data science adalah

Data science adalah suatu ilmu yang mempelajari mengenai sejumlah gabungan ilmu tertentu, seperti statistic, pemrograman hingga matematika. Dilihat dari namanya saja, banyak orang yang sudah paham mengenai ilmu ini yang mana harus memiliki skill pada pembelajaran mesin maupun algoritma machine learning yang ada, seperti Support Vector Machine, Decision Tree dan K Nearest Neighbor atau KKN.

Hal ini berguna untuk mengelola teks, audio, gambar, video dan yang lainnya yang nanti akan terkompilasi di suatu sistem kecerdasan buatan di website maupun aplikasi. Sistem kecerdasan buatan ini bisa merancang untuk mengerjakan sejumlah tugas yang sulit dan tidak bisa dikerjakan dengan cara manual oleh manusia.

Baca Juga:  Mengenal SQL: Pengertian, Sejarah dan Fungsinya

Hasil dari mesin learning ini yang dimanfaatkan oleh perusahaan sebagai analisis untuk melakukan perancangan strategi yang sesuai untuk mencapai tujuan suatu perusahaan. Agar mempunyai kemampuan data science ini, Anda harus mempunyai kemampuan menganalisis big data, kemampuan komputasi cloud, kemampuan menjalankan unsupervised learning dan juga memproses natural language.

Tujuan Utama Data Science

Tujuan utama dari data science adalah menganalisis data dan juga memberikan informasi dengan tujuan lebih spesifik. Tujuan lebih spesifik tersebut adalah:

1. Deskripsi

Data deskripsi ini digunakan untuk menampilkan pola data supaya masalah ditemukan dengan mudah.

2. Prediksi

Informasi yang diperoleh akan diprediksi nilainya dan selanjutnya hasilnya jadi rekomendasi pengambilan keputusan di sebuah perusahaan.

Cara Kerja Data Science

Di dalam melakukan pekerjaannya, data science membutuhkan sejumlah teknologi maupun alat untuk mendukung supaya bisa bekerja dengan baik. Alat atau teknologi penghubung dari data science tersebut adalah:

1. Big Data

data science adalah

Big data merupakan kumpulan data perusahaan yang nanti akan Anda proses jadi data yang siap untuk dianalisis atau data yang akan ada di sistem milik Anda nantinya.

2. Machine Learning

Macchine Learning merupakan ilmu yang harus Anda pelajari sebelum mempelajari data science Hal ini sebab ilmu ini yang jadi dasar teori dari proses pengerjaan data science.

3. Data Mining

data science adalah

Data mining merupakan sebuah teknologi yang berupa penerapan dari algoritma secara khusus yang mempunyai manfaat untuk mengekstrak pola di kumpulan data jadi data tersebut bisa terkualifikasi maupun teridentifikasi.

Cara kerja data science yang wajib Anda pelajari adalah:

1. Pengumpulan data maupun Obtain Data

Yang pertama cara kerja data science adalah mengumpulkan sejumlah data. Umumnya, di proses pengumpulan data satu ini bermanfaat untuk memproses sejumlah data tersebut yang biasanya dalam table. Apabila sejumlah data perusahaan ingin dikumpulkan memakai Phyton maupun R, maka data tersebut dapat dibaca secara langsung.

2. Scrubbing maupun Pembersihan Data

Setelah proses pengumpulan data raw, Anda perlu membersihkan data tersebut terlebih dahulu. Pembersihan data tersebut yaitu menyatukan data jadi kategori-kategori maupun merapikan data yang diperlukan maupun tidak diperlukan.

Baca Juga:  Memahami Tipe Visualisasi Data dan Fungsinya

3. Pemeriksaan Data

Proses pemeriksaan data di data science adalah suatu kegiatan untuk memeriksa ada maupun tidaknya data yang salah input. Caranya adalah data tersebut melalui pemeriksaan properti terlebih dahulu dan kemudian dimasukkan ke pemeriksaan statistic deskriptif. Manfaat statistic deskriptif adalah untuk mengekstrak fitur serta menguji variabel yang akan dipakai nantinya.

Proses yang terakhir adalah data dimasukkan ke dalam pola-pola tersebut yang akan jadi hasil akhir pada pengelompokan data.

4. Buat Model Data

Model data merupakan penggunaan regresi atau prediksi yang jadi hasil akhir di mana data itu sudah sesuai dengan keperluan serta keinginan dari klien.

5. Interpretasi

Yang terakhir cara kerja di data science adalah bagian interpretasi. Bagian ini adalah bagian output yang mana data telah ter modelkan maupun terklarifikasikan harus bisa dimengerti orang awam atau orang biasa.

Itulah sebabnya, Anda perlu mempunyai skill komunikasi yang baik jadi bisa mempresentasikan analisis data dengan simpel dan juga to the point.

Nah, begitulah cara kerja data science yang perlu Anda pahami dengan baik supaya bisa mencobanya.

Contoh Penerapan Data Science

Berikut contoh-contoh penerapan data science:

1. Data Scientist

Data scientist merupakan seseorang yang memiliki tugas mengumpulkan big data dan juga menganalisis big data jadi sesuai dengan kategorinya. Pekerjaan sebagai data scientist tidak dikerjakan dengan cara manual, namun memakai kemampuan ilmu komputer yang digabungkan ke dalam ilmu matematika serta ilmu statistic.

Data sciensist dengan data analytic berbeda sekali meski bersinggungan satu dengan yang lainnya. Perbedaan data science and analytics adalah data analytics bekerja dengan data yang telah terstruktur dan data science memecahkan hal yang sifatnya tangiable jadi lebih senior dibandingkan dengan data analytic.

2. Data Analyst

Data analyst merupakan salah satu contoh penerapan data science. Profesi ini memiliki tugas menafsirkan, membersihkan dan juga mengumpulkan sejumlah data dari klien, baik itu data masalah maupun data pertanyaan. Sebagai data analyst, Anda perlu memiliki kemampuan menganalisis banyak data sekaligus dan juga memahami yang diinginkan oleh perusahaan.

Baca Juga:  Ketahui Pentingnya Proses Extract Transform Load

3. Data Engineer

Data enginer juga contoh penerapan dan data science yang memiliki tugas untuk membuat dan juga membangun sistem yang bisa menyimpan serta menganalisis data yang berskala besar. Skill yang dibutuhkan oleh data engineer adalah skill tentang deep learning serta machine learning yang telah dipelajari saat mengambil jurusan dan jurusan data science adalah Information Technology.

4. Data Stroryteller

Nah, contoh penerapan dari data science yang terakhir adalah data storyteller yang bertugas untuk mengumpulkan kesimpulan pada analisis data. Tugas yang lainnya dari seorang data stroryteller adalah membuat visualisasi supaya orang awam mengerti data dengan baik.

Manfaat-manfaat Data Science Bagi Perusahaan

Manfaat-manfaat menggunakan data science bagi perusahaan di antaranya:

1. Bisnis Lebih Berkembang

Salah satu contoh manfaat dari penggunaan data science adalah agar bisnis tersebut dapat berkembang dengan baik. Dari data yang ditemukan tersebut bisa diputuskan keadaan bisnis saat ini dan kemungkinan bisnis di masa mendatang. Itulah sebabnya perusahaan perlu menggunakan data science untuk mengembangkan bisnisnya dengan baik.

2. Bisa Mengamati Masalah Bisnis

Manfaat menggunakan data science adalah adalah dapat mengamati masalah bisnis dengan baik. Hal ini bisa melakukan penyelesaian masalah pada bisnis yang terjadi dengan cepat dan tepat.

Nah, dari penjelasan di atas bisa disimpulkan bahwa data science adalah pekerjaan yang berkaitan dengan bidang analisis data dengan cara memanfaatkan gabungan ilmu.

Tertarik mengikuti kursus Data Science, cek promonya di Coding Studio