Arti, Proses, dan Contoh Penerapan Belajar Data Science

Penerapan Belajar Data Science merupakan sebuah ilmu yang saat ini bisa dibilang sangat populer dan juga bisa diterapkan dalam berbagai macam industri dan bisnis. Kebutuhan orang-orang yang mahir akan keilmuan ini akan semakin dicari oleh banyak bisnis dan juga perusahaan-perusahaan besar. Mari simak penjelasan kami mengenai keilmuan ini yang akan menjadi kebutuhan yang besar di masa mendatang.

Apa Itu Data Science dan Penerapan Belajar Data Science

Pertama-tama tentunya kita perlu tahu dulu arti dari keilmuan ini sebenarnya apa, supaya tahu dan memahami betul keilmuan ini. Jadi ini adalah sebuah keilmuan yang menggabungkan berbagai kemahiran di bidang tertentu dengan keahlian pemrograman, matematika, dan juga statistika. Tujuannya itu adalah untuk bisa mengekstrak pengetahuan dari sebuah data yang sudah dikumpulkan dan juga diolah.

Orang yang sudah mahir dalam keilmuan ini pastinya akan mempergunakan pembelajaran mesin algoritma yang nantinya akan menjadi kecerdasan buatan. Mesin algoritma tersebut akan sangat berguna untuk membantu mengolah mulai dari gambar, teks, audio, sampai ke video untuk membuat kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan ini nantinya akan bisa mengerjakan berbagai tugas yang sulit untuk dilakukan oleh kecerdasan manusia.

Hasil data yang sudah diolah oleh kecerdasan buatan ini akan bisa dipergunakan oleh manusia untuk berbagai macam hal dan juga berbagai bidang. Seperti misalnya dalam bidang bisnis, hasil data tersebut akan bisa menjadi sebuah masukan untuk membuat rencana bisnis dan juga strategi. Manfaat ini menjelaskan kalau penerapan belajar Data Science itu memang sangat penting dan juga memiliki kegunaan yang besar.

Alasan Data Science Penting

Keilmuan penerapan belajar data science ini bisa dibilang sangat penting untuk dikuasai, karena baik itu bisnis yang kecil atau besar membutuhkan pengolahan data. Jika tidak ada pengolahan data yang tepat, maka bisnis tidak akan memiliki strategi dan rencana yang tepat dan juga efektif serta efisien. Jadi apabila sebuah perusahaan ingin tetap relevan dan mengikuti perkembangan jaman, maka sangat harus menerapkan keilmuan data ini.

Sudah banyak juga sebenarnya perusahaan yang memiliki pandangan bahwa keilmuan data dan pembelajaran mesin itu sangat penting. Keilmuan ini akan bisa membuat perusahaan berkompetisi dengan baik dan bisa menjalankan operasional perusahaan dengan baik. Menurut beberapa ahli ekonomi dan bisnis menjelaskan bahwa kemampuan mengambil, memahami, menyaring, dan memproses data dan memvisualisasikan hasilnya adalah kemampuan yang penting.

Kondisi ini pun membuat akhirnya orang-orang dengan kemampuan keilmuan data ini akan sangat banyak dicari dan juga dibutuhkan.

Penerapan Belajar Data Science

Keilmuan data ini memang sudah diterapkan di berbagai bidang ilmu yang ada saat ini, karena memang secara konsep sangat membantu sekali. Tapi sebenarnya dalam keilmuan data ini ada beberapa pilar penting yang bisa mendukungnya dengan sangat baik. Berikut ini 3 pilar dalam sebuah penerapan belajar Data Science yang tentunya harus kalian pahami.

• Bisnis

Keilmuan data ini memang sangat bisa mengolah data menjadi informasi yang mudah dipahami dalam bidang bisnis ini. Informasi yang dikeluarkan dari keilmuan itu akan menjadi alat untuk membantu merancang strategi bisnis yang akan menyelesaikan masalah bisnis. Tentunya diperlukan juga pemahaman bisnis yang baik untuk menghasilkan informasi yang relevan untuk menyelesaikan masalah bisnis.

• Teknologi

Pilar yang kedua adalah teknologi, karena untuk keilmuan data ini sangat membutuhkan kreativitas dan juga teknologi cerdas dalam menyelesaikan masalah. Keilmuan ini akan menggunakan data dalam jumlah yang sangat besar dan juga algoritma yang bisa dibilang cukup rumit. Jadi sudah pasti sangat dibutuhkan adanya ilmu komputer yang mendalam di dalamnya untuk memanfaatkan teknologi dalam proses pembuatannya.

Orang yang membuat data ini harus mampu menguasai bahasa pemrograman seperti SQL, Python, SAS, Jawa, R, dan masih banyak lagi. Bahkan orang yang membuatnya itu harus bisa memiliki alur berpikir seperti algoritma dalam memecahkan berbagai masalah sulit.

• Matematika Dan Statistik

Untuk membuat pengolahan data ini pun sudah pasti membutuhkan ilmu matematika dan juga statistik, karena data diolah secara kuantitatif. Banyak juga sebenarnya masalah dalam bisnis yang bisa dipecahkan dengan membuat model analitik yang didasarkan pada matematika. Untuk bisa membuat model analitik tersebut sudah pasti kalian akan membutuhkan ilmu matematika yang cukup baik.

Algoritma dalam merancang sebuah mesin pembelajaran atau learning machine sebagai salah satu aplikasi penerapan belajar Data Science itu lekat dengan matematika. Ilmu statistika pun sangatlah penting dalam membuat sebuah olahan data ini mulai dari statistika klasik sampai statistika Bayes.

Proses Pembuatan Penerapan Belajar Data Science

Setelah sudah tahu apa artinya, memahami pentingnya olahan data ini, maka saatnya untuk mengetahui bagaimana proses pembuatannya. Proses pembuatannya itu menurut beberapa pakar memang bukan hal yang mudah, pembuatannya itu bisa dibilang sangat rumit. Proses pembuatannya bisa dirangkum dalam 5 poin penting yakni OSEMN, berikut ini penjelasan dari 5 poin pada proses pembuatannya ini.

• Obtain

Proses yang paling pertama itu adalah kalian harus mendapatkan data dengan mencari dan mengumpulkan semua data yang dibutuhkan. Untuk mengambil data dari sumbernya itu membutuhkan kemampuan yang bermacam-macam sesuai dengan tipe file dan juga ukuran file. Data yang sudah dikumpulkan dari sumber data itu kemudian akan diproses dengan kemampuan teknis seperti MySQL untuk pemrosesannya.

Kalau kalian menggunakan Python atau R, kalian bisa secara langsung membaca datanya dari sumber ke olahan data.

• Scrub

Proses yang selanjutnya adalah scrub yang merupakan proses pembersihan atau filter data untuk memastikan semua data yang diproses relevan. Jadi proses penerapan belajar Data Science ini akan memisahkan data yang akan digunakan dan juga data yang mungkin tidak penting dan tidak relevan. Bisa dibilang juga kalau proses ini adalah untuk bisa merapikan data yang sudah dikumpulkan sebelum ke prosesnya.

Selain dari melakukan filter dan pembersihan, proses ini juga melakukan standarisasi format data yang sudah terkumpul. Jadi nantinya semua data yang sudah dikumpulkan itu akan dikonversi ke satu format yang sama sesuai standar yang ditentukan. Selain itu apabila ada data yang hilang maka akan disesuaikan kembali supaya bisa diproses dengan baik.

• Explore

Tahap selanjutnya adalah explore yakni pemeriksaan dan juga penggalian data, karena setiap tipe data itu memerlukan perlakuan yang berbeda. Setelah itu akan dilakukan perhitungan statistik deskriptif untuk mengeluarkan fitur dan juga menguji variabel dari data. Lalu proses terakhir adalah visualisasi untuk identifikasi pola dan juga tren pada kumpulan data yang sudah dikumpulkan.

• Model

Tahap yang selanjutnya adalah pembuatan model untuk bisa mencapai tujuan yang diinginkan. Pembuatan model ini dibuat berdasarkan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai masa mendatang dan melakukan klasifikasi dari nilai data.

• Interpretasi

Tahap terakhir dalam penerapan belajar Data Science adalah interpretasi supaya output data bisa dipahami oleh orang-orang awam.

Tertarik mempelajari penerapan belajar data science dengan lengkap? cek link ini ya!