Kamu pasti pernah mendengar tentang data science, bukan? Ilmu yang satu ini kian populer diperbincangkan dan diterapkan dalam berbagai industri. Data science bisa dibilang sebagai ilmu terapan yang tidak berdiri sendiri, melainkan merupakan gabungan dari Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, dan Strategi Bisnis. Hal tersebut menjadi salah satu daya tarik tersendiri bagi data science untuk menjadi topik dan bahan diskusi yang seru.
Yuk, kenali lebih jauh tentang data science dengan mempelajari pengertian, proses, penerapan, dan algoritmanya! Biar makin paham, stay tuned to this article, ya!
Apa Itu Data Science?
Data science adalah ilmu yang menggabungkan sebuah kemahiran di bidang tertentu, seperti Matematika, Pemrograman, Statistik yang berada di luar rangkaian standar bagi peneliti Ilmu Sosial. Selain dikenal sebagai ilmu yang terdiri dari beberapa gabungan ilmu lain, data science juga dikenal sebagai keterampilan yang mencakup teknologi dan teknik pemanfaatan komputasi Cloud, analisis Big Data, dan pemrosesan Natural Language. Nah, kalau kamu pernah dengar tentang kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence, ini juga ada kaitannya dengan penggunaan algoritma machine learning dalam data science, lho.
Pentingnya Data Science
Seperti ilmu-ilmu pengetahuan lainnya, data science juga merupakan ilmu yang sangat penting, lho. Mengapa tidak? Di zaman sekarang, baik perusahaan berskala kecil, maupun perusahaan berskala besar, semuanya bergantung pada data. Kemampuan mengolah, mengambil, menyaring, dan mengimplementasi data science merupakan kunci yang harus kamu miliki jika ingin bisnismu dapat berkompetisi dan tetap relevan.
Data science juga dapat membantu para peneliti agar dapat bekerja lebih efektif dalam menghasilkan informasi yang tepat waktu, menjelajahi kumpulan data, dan sebagainya untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas dalam menentukan kebijakan selanjutnya.
Tugas Data Scientist
Seseorang yang ahli dalam bidang data science disebut data scientist. Perlu diketahui bahwa seorang data scientist tidak harus mengetahui dan memahami semua kemampuan yang dibutuhkan, karena biasanya mereka bekerja bersama tim yang masing-masing memiliki job desc yang sudah dibagi. Namun, secara garis besar, seorang data scientist memiliki beberapa tugas utama, yaitu:
- Menganalisa database perusahaan dengan tujuan untuk meningkatkan pengembangan produk, marketing, dan strategi bisnis.
- Tugas data scientist selanjutnya adalah memantau dan menganalisis kinerja model.
- Mendapatkan insight dari hasil analisisnya yang mampu membantu mengembangkan perusahaan.
Algoritma Data Science yang Populer di Dunia Data
Apa sih yang dimaksud dengan algoritma data science? Algoritma data science adalah logika atau prosedur yang digunakan ketika menerapkan data science. Dalam pengolahan data yang banyak dan beragam, tentu diperlukan algoritma. Yuk, kenalan dengan algoritma data science yang populer digunakan di dunia data!
Algoritma Python
Python merupakan bahasa pemrograman yang dibuat oleh Guido van Rossum yang dirilis pada tahun 1991. Bahasa pemrograman ini bersifat open source yang dapat memudahkan siapa saja untuk mengakses dan menggunakannya untuk mengembangkan program. Fitur yang terdapat dalam algoritma ini meliputi, pengumpulan data, manipulasi data, hingga visualisasi data. Algoritma Python ini cocok digunakan untuk para pemula, lho.
Algoritma R
Dilihat dari namanya yang super singkat, algoritma ini sangat mudah dikenal bukan? Sama halnya dengan algoritma Python, algoritma R juga bersifat open source. R merupakan bahasa pemrograman yang dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentlemen yang digunakan untuk komputasi statistik. Fitur yang tersedia dalam algoritma R ini cukup beragam, sehingga dapat memudahkan proses membaca data, melakukan komputasi, dan visualisasi data.
Proses Data Science
Menjelaskan proses dari sebuah ilmu bukanlah hal yang mudah. Untuk data science sendiri, proses-prosesnya dapat dirangkum dalam lima poin. Poin-poin tersebut bisa kamu hafal dengan mudah melalui singkatan OSEMN.
Obtain
O untuk Obtain. Obtain merupakan proses mendapatkan atau mengumpulkan data. Data -data tersebut dapat dikumpulkan melalui sumber data, lalu kamu bisa memproses datanya menggunakan MySQL.
Scurb
S untuk Scrub. Scrubbing merupakan proses data science selanjutnya. Dalam proses ini, kamu bisa melakukan pembersihan atau filter data. Di sinilah tempat untuk mengatur dan membuang data yang tidak diperlukan atau tidak relevan.
Explore
E untuk Explore. Pada proses ini, dilakukan pemeriksaan data. Perlu diingat bahwa data yang berbeda memerlukan penanganan yang berbeda pula. Setelah proses pemeriksaan properti data, langkah selanjutnya adalah menghitung statistik deskriptif, kemudian mengidentifikasi pola dan trend signifikan dalam data menggunakan visualisasi data.
Model
M untuk Model. Tahap model merupakan tahap yang dibuat untuk mencapai hasil dan tujuan yang diinginkan. Kamu bisa menggunakan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang.
Interpret
Dan yang terakhir, N untuk Interpret. Interpret atau interpretasi merupakan tahap output di mana data harus ditafsirkan agar dapat dipahami oleh orang-orang awam. Pada tahap interpretasi, kemampuan komunikasi sangatlah penting untuk menyampaikan poin-poin secara efektif.
Penerapan Data Science
Data science dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Untuk menjawab rasa penasaran kamu, berikut beberapa contoh penerapan data science dalam berbagai bidang industri.
Bidang E-Commerce
E-Commerce atau juga dikenal dengan marketplace merupakan salah satu industri yang sedang gencar dan ramai diperbincangkan di Indonesia. Ternyata, bidang ini membutuhkan penerapan data science untuk keperluan dynamic pricing, lho. Dynamic pricing merupakan sesuatu yang dibentuk untuk menyegmentasikan pelanggan secara tepat. Tidak hanya itu dynamic pricing juga digunakan untuk memastikan bahwa setiap kelompok pelanggan mendapatkan harga yang relevan.
Bidang Finansial
Bidang finansial merupakan salah satu bidang industri yang sangat membutuhkan penerapan data science. Kok bisa, ya? Jelas bisa, dalam hal ini data science digunakan untuk mengklasifikasi, mengelompokkan, dan menyegmentasikan data yang memungkinkan adanya pola penipuan.
Bidang Olahraga
Penerapan data science selanjutnya bisa kamu temukan dalam bidang olahraga profesional. Tahukah kamu bahwa dalam hal ini, data science digunakan untuk keperluan rekrutmen para pemain olahraga muda yang berpotensi menjadi bintang. Wah keren banget, ya!
Prospek Kerja dan Gaji Data Scientist di Indonesia
Melihat fakta bahwa kebutuhan data science yang semakin meningkat, prospek kerja data scientist tentu tidak dapat dikhawatirkan. Menurut IBM, kebutuhan akan data scientist melonjak hingga sebanyak 28%. Tidak hanya itu, data science juga masuk ke dalam 20 pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat.
Berbicara mengenai gaji, di Indonesia sendiri gaji data scientist sangat menjanjikan. Bagaimana tidak, berdasarkan laporan “Trend dan Gaji Pekerja Digital Indonesia 2021” yang disusun oleh Glints, memaparkan bahwa gaji data scientist berkisar pada angka 10 hingga 20 juta. Wah sangat menggiurkan, bukan?
Gimana Sobat Cakap? Dari pemaparan di atas, kamu makin tertarik dong jadi seorang data scientist?
Untuk mewujudkan mimpimu, saatnya menambah dan menggali skill yang kamu miliki! Yuk, ikuti berbagai webinar menarik di Cakap Upskill. Ada banyak tema webinar menarik yang bisa mengasah skill-mu!
Baca Juga:
