Data Science – Dewasa ini, data science adalah bagian penting dari berbagai industri. Pasalnya, sejumlah besar data yang dihasilkan menjadi perbincangan dan perdebatan hangat di kalangan TI. Selama bertahun-tahun, popularitas dari data science berkembang dan banyak perusahaan yang mulai menciptakan teknik tertentu untuk data science demi mengembangkan bisnis mereka.
Grameds, dalam artikel Gramedia kali ini, kita akan mempelajari dasar-dasar dari data science. Mari kita pelajari juga apa yang harus dilakukan untuk menjadi seorang data scientist di masa depan!
Daftar Isi
Pengertian Data Science
unsplash.com
Ilmu data alias data science merupakan fokus studi yang berhubungan dengan besarnya volume data menggunakan teknik modern demi menemukan pola-pola tak terlihat, mendapat informasi bermakna, serta membuat keputusan bisnis dengan informasi tersebut.
Algoritma pembelajaran mesin yang kompleks digunakan dalam data science untuk membangun model yang prediktif. Adapun, data yang digunakan untuk analisis bisa berasal dari bermacam sumber dan tampak dalam berbagai format.
Data science termasuk topik diskusi yang benar-benar luas dan dengan subjektivitas yang kental. Data science sendiri, menurut definisinya, bukanlah suatu ilmu yang berdiri sendiri. Ia merupakan kombinasi dari berbagai bidang, khususnya matematika, ilmu komputer, strategi bisnis, sampai statistik.
Terdapat tiga komponen yang terlibat dalam data science, yakni organising, packaging, dan delivering data atau The OPD of Data. Untuk organising data sendiri ialah proses penyimpanan data yang kemudian digabungkan dengan manajemen data.
Sementara itu, packaging data adalah proses manipulasi dan penggabungan berbagai data mentah yang nantinya dipresentasikan. Selanjutnya, delivering data merupakan proses memastikan pesan dalam data sudah diakses oleh pihak yang memerlukan.
Pada 2011, terdapat penelitian yang menghasilkan prediksi bahwa dunia akan menghasilkan data lebih banyak pada tahun 2020. Sekarang, bagaimana menurut Grameds?
Dengan adanya peningkatan aliran data yang drastis ini, alat-alat baru yang bisa digunakan untuk memanfaatkan data mentah dengan tepat akan muncul. Cakupan dari data science sendiri ialah alat, teknik, sampai teknologi yang bakal membantu kita menangani meningkatnya aliran data itu sendiri.
Ini adalah perpaduan interdisipliner antara penurunan data, pengembangan algoritma, serta teknologi demi memecahkan masalah analitik yang sangat-sangat kompleks.
Alat yang Digunakan
unsplash.com
Sudah paham tentang apa itu data science? Selanjutnya, kita perlu memahami pula alat-alat yang digunakan dalam data science secara umum. Mereka, tak lain tak bukan, ialah Big Data, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, sampai Artificial Intelligence.
Berikut pembahasannya masing-masing:
1. Big Data
Big Data adalah alat pertama yang harus kita bahas. Seorang data scientist baru dapat membantu memprediksi produk yang akan dijual, memprediksi waktu dan alasan pelanggannya mengganti operator, sampai memahami seberapa paik pelanggan mereka mengemudi, penyebaran unit, dan lain sebagainya bagi perusahaan produk, telekomunikasi, sampai asuransi mobil, hanya jika Big Data digunakan.
2. Machine Learning
Machine Learning adalah alat kedua. Alat ini punya sifat interdisipliner serta menggunakan teknik dari bidang statistik, ilmu komputer, serta Artificial Intelligence. Komponen utama dari Machine Learning adalah algoritma yang secara otomatis bisa belajar dari pengalaman untuk memperbaiki kinerjanya. Dalam berbagai bidang, algoritma sendiri memang digunakan.
3. Data Mining
Data Mining sebagai alat selanjutnya yang dibahas, merupakan penerapan algoritma khusus untuk mengekstraksi pola suatu kumpulan data. Data Mining ini erat hubungannya dengan Machine Learning dalam hal mengekstrak pola informatif yang tersimpan dalam kumpulan data.
4. Deep Learning
Selanjutnya, terdapat alat Deep Learning. Bukan sekadar “belajar dengan dalam atau serius” seperti yang bisa kita lakukan kala akan menempuh ujian, istilah baru yang sering digunakan dan dibicarakan ini mengacu pada proses penerapan teknologi Deep Neural Network yang merupakan arsitektur jaringan saraf dan lapisan tersembunyi demi memecahkan masalah.
5. Artificial Intelligence
Alat data science yang terakhir ialah Artificial Intelligence. Istilah yang umum disebut AI itu merupakan bidang ilmu komputer yang menekankan penciptaan mesin cerdas yang dapat bereaksi dan bekerja layaknya manusia. Adapun, AI punya komponen inti berupa pemrograman komputer untuk sifat tertentu, misalnya penalaran, pengetahuan, persepsi, pemecahan masalah, pembelajaran, perencanaan, dan lain sebagainya.
Siklus Hidup Data Science
Setelah akhirnya mengetahui alat-alat yang umum dipakai dalam data science, mari kita fokus terhadap siklus hidup dari ilmu data itu sendiri. Siklus ini terdiri atas lima tahap berbeda yang masing-masing punya tugas tersendiri.
1. Tangkap
Akuisisi Data, Entri Data, Penerimaan Sinyal, dan Ekstraksi Data. Tahapan ini melibatkan pengumpulan data mentah, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.
2. Memelihara
Data Warehousing, Pembersihan Data, Pementasan Data, Pemrosesan Data, dan Arsitektur Data. Tahap yang satu ini mencakup pengambilan data mentah dan meletakkannya dalam bentuk yang bisa kita gunakan.
3. Proses
Data Mining, Clustering/Classification, Data Modeling, dan Data Summarization. Data scientist akan mengambil data yang disiapkan dan memeriksa pola, rentang, dan biasanya demi menentukan kegunaan data tersebut dalam analisis prediktif.
4. Analisis
Eksplorasi/Konfirmatori, Analisis Prediktif, Regresi, Penambangan Teks, serta Analisis Kualitatif. Inilah inti dari siklus hidup data science sebenarnya. Tahap ini melibatkan pemberlakuan berbagai analisis pada data yang ada.
5. Berkomunikasi
Pelaporan Data, Visualisasi Data, Intelijen Bisnis, sampai Pengambilan Keputusan. Pada langkah ini, analis akan menyiapkan analisis dalam bentuk yang mudah dibaca. Contohnya, seperti bagan, grafik, dan laporan.
Persyaratan dalam Data Science
pexels.com
Dalam subbab ini, kita akan mempelajari beberapa syarat atau konsep teknis yang harus diketahui sebelum mulai mempelajari data science itu sendiri. Mari simak!
1. Pembelajaran Mesin
Seperti halnya Machine Learning dalam alat-alat data science, pembelajaran mesin sendiri memanglah tulang punggung bagi seorang data scientist. Pasalnya, ia harus punya pemahaman yang kuat tentang bidang ini, di samping pengetahuan dasar statistik.
2. Pemodelan
Kita dapat membuat perhitungan dan prediksi dengan cepat dan tepat berdasarkan hal yang telah diketahui tentang data, itu berkat model matematika. Pemodelan sendiri juga merupakan bagian dari Machine Learning dan melibatkan identifikasi algoritma yang paling cocok demi memecahkan masalah yang ada dan melatih model itu sendiri.
3. Statistik
Inti dari data science ialah statistik. Kita akan terbantu dalam mengekstrak lebih banyak pengetahuan dan mendapatkan hasil yang lebih bermakna dengan statistik yang kokoh.
4. Pemrograman
Diperlukan beberapa tingkat pemrograman demi menjalankan proyek data science yang berhasil. Umumnya, bahasa pemrograman ialah Python, dan ia sangat populer karena mudah dipelajari dan mendukung banyak literatur data science dan Machine Learning.
5. Database
Perlu memahami cara kerja database, pengelolaan, dan cara mengekstrak data dari database untuk menjadi seorang data scientist yang cakap.
Contoh Penerapan Data Science
Kita perlu mengenal lebih jauh data science, khususnya setelah memahami alat, siklus, dan berbagai persyaratan untuk mempelajarinya. Berbagai bidang: seperti sosial, jurnalisme, finansial, dan lainnya menggunakan atau menerapkan data science. Contoh penerapannya pun terlihat pada pemrosesan Natural Language dan Machine Learning pada artikel berita demi mengidentifikasi reformasi zonasi.
Pusat Kebijakan Perumahan dan Komunitas Metropolitan Urban pun punya data scientist yang hendak memperkirakan dampak reformasi zonasi dalam pasokan perumahan di wilayah metropolitan Amerika Serikat (AS). Dalam hal ini, data scientist menggunakan data dari sekitar 2000 sumber berita lokal untuk mengidentifikasi reformasi lokal karena mereka tak mungkin mendapat data historis dari ribuan kotamadya di area metro tersebut.
Mereka pun bisa menandai artikel yang menyebutkan reformasi besar dan menambahkan metadata relevan serupa apakah artikel tersebut menyebutkan parkir, batas ketinggian, atau karakteristik lainnya dengan penerapan pemrosesan Natural Language dan Machine Learning.
Data scientist pun mengumpulkan data berdasarkan jenis dengan memakai metode ini. Menyalin catatan pengadilan untuk menginformasikan kebijakan pemeriksaan latar belakang kriminal pun menjadi contoh penerapan data science lainnya. Para data scientist dari Pusat Kebijakan Kehakiman ingin mengetahui perkiraan jumlah orang yang kemungkinan punya catatan kriminal di Washington D.C.
Mereka pun bekerja sama dengan tim Researcher demi mengumpulkan data melalui penelusuran daring Pengadilan Tinggi Washington. Data tersebut kemudian dipakai oleh data scientist tersebut untuk menciptakan statistik latar belakang kriminal masyarakat di wilayah tersebut.
Apa yang Dilakukan Data Scientist?
Kita sudah tahu apa itu data science, dan pasti bertanya-tanya seperti apa sebenarnya peran pekerjaan ini: inilah jawabannya. Seorang data scientist menganalisis data bisnis untuk mengekstrak wawasan yang bermakna. Dengan kata lain, seorang data scientist memecahkan masalah bisnis melalui serangkaian langkah, termasuk:
- Sebelum menangani pengumpulan dan analisis data, mereka menentukan masalahnya dengan mengajukan pertanyaan yang tepat dan memperoleh pemahaman.
- Mereka kemudian menentukan kumpulan variabel dan kumpulan data yang benar.
- Mereka mengumpulkan data terstruktur dan tidak terstruktur dari banyak sumber yang berbeda, seperti data perusahaan, data publik, dan lainnya.
- Setelah data dikumpulkan, mereka memproses data mentah dan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk analisis. Ini melibatkan pembersihan dan validasi data untuk menjamin keseragaman, kelengkapan, dan akurasi.
- Setelah data dirender menjadi bentuk yang dapat digunakan, data tersebut dimasukkan ke dalam sistem analitik: algoritma Machine Learning atau model statistik. Di sinilah para data scientist menganalisis dan mengidentifikasi pola dan tren.
- Ketika data telah sepenuhnya dirender, mereka menginterpretasikan data untuk menemukan peluang dan solusi.
- Mereka menyelesaikan tugas dengan menyiapkan hasil dan wawasan untuk dibagikan dengan pemangku kepentingan yang sesuai dan mengkomunikasikan hasilnya.
Pengawasan Data Science
Siapa kiranya yang mengawasi proses data science?
1. Manajer Bisnis
Manajer bisnis adalah orang yang bertugas mengawasi metode pelatihan data science. Tanggung jawab utama mereka adalah berkolaborasi dengan tim data science untuk mengkarakterisasi masalah dan menetapkan metode analitis.
Seorang data scientist dapat mengawasi departemen pemasaran, keuangan, atau penjualan, dan melapor kepada seorang eksekutif yang bertanggung jawab atas departemen tersebut. Tujuan mereka adalah untuk memastikan proyek selesai tepat waktu dengan berkolaborasi erat dengan data scientist dan manajer TI.
2. Manajer TI
Selanjutnya, manajer TI. Jika anggota telah lama berada di organisasi, tanggung jawab pasti akan lebih penting daripada yang lain. Mereka terutama bertanggung jawab untuk mengembangkan infrastruktur dan arsitektur untuk memungkinkan kegiatan data science.
Tim data science terus dipantau dan diberi sumber daya yang sesuai untuk memastikan bahwa mereka beroperasi secara efisien dan aman. Mereka mungkin juga bertanggung jawab untuk menciptakan dan memelihara lingkungan TI untuk tim data science.
3. Manajer Data Science
Manajer data science merupakan bagian terakhir. Mereka terutama melacak dan mengawasi prosedur kerja semua anggota tim. Mereka juga mengelola dan melacak aktivitas sehari-hari dari tiga tim data science. Mereka adalah pembangun tim yang dapat memadukan perencanaan dan pemantauan proyek dengan pertumbuhan tim.
Pentingnya Belajar Data Science
Data merupakan elemen penting bagi industri manapun untuk mengambil keputusan. Terlebih, di era serba digital alias serba teknologi seperti sekarang. Meski begitu, diperlukan proses analisis semacam mengumpulkan, merapikan, sampai menganalisa untuk menjadikan data sebagai suatu informasi yang berguna.
Tentunya, proses tersebut tidaklah mudah karena banyak dan terus berkembangnya jumlah data yang harus dikumpulkan dan dianalisis. Itulah alasan berkembangnya pekerjaan di bidang data science yang semakin diperlukan, terutama oleh perusahaan start-up. Bahkan, jangan kaget bila pemerintahan pun perlu data science demi mengatur kebijakan yang akurat.
Belajar data science pun menjadi salah satu investasi bernilai cukup tinggi untuk menghadapi tren di era digital ini. Kita bakal menjadi mampu menganalisis data di mana pun, punya kemampuan problem solving yang baik, sampai keterampilan di bidang ilmu lainnya dengan kompetensi data science yang dimiliki.
Contohnya, salah satu profesi yang bergerak di bidang data dituntut untuk selalu beradaptasi dengan tren yang terus-terusan berubah adalah data scientist. Dengan mempelajarinya, kita diharapkan mampu mengikuti arus perubahan yang ada.
Bila Grameds berminat fokus mengejar karir di bidang ini, seperti menjadi data analyst, data scientist, sampai data engineer, sebenarnya terdapat beberapa hal yang mesti dipersiapkan demi menjadi seorang ahli data yang andal. Hal tersebut, salah satunya pemrograman yang menjadi hal utama dalam mengelola data.
Selain itu, kita juga wajib bisa menggunakan software tertentu, seperti Microsoft Excel, SPSS, dan sebagainya untuk melakukan analisis data. Bukan cuma memakai software-nya, Grameds juga mesti paham bahasa pemrograman semacam bahasa R dan Phyton yang pasti akan menjadi nilai plus jika Grameds hendak berkarir di bidang ini.
Dikarenakan data science sangat erat berhubungan dengan data (seperti yang disebutkan di atas), pemahaman terkait statistik dan matematika juga haruslah dikuasai dengan baik. Pasalnya, hasil dari data yang berhasil diolah tentunya akan dipresentasikan kepada pihak lain, yang mana tak semuanya mengerti istilah-istilah dalam data science.
Sebab itulah, kemampuan tersebut akan sangat berguna dalam hal ini, termasuk melakukan komunikasi dan visualisasi yang baik agar presentasi kita dapat lebih mudah dipahami dan oleh orang awam.
Buku-Buku Terkait
Jika Grameds tertarik mempelajari terkait data science lebih dalam, tak ada salahnya mencoba membaca beberapa buku terkait bidang tersebut, berikut adalah beberapa rekomendasi buku yang bisa Grameds dapatkan di Gramedia.com.
1. Pengantar Data Science
2. Ai and Data Science: Technology, Innovation & Use Cases In I
3. From Data Science To Ai : Technology Augmented Human Capability
Kesimpulan
Grameds, bagaimana rasanya dapat mempelajari hal-hal mendasar yang diperlukan dalam bidang data science? Tentunya, kita mendapat insight baru terhadap salah satu profesi yang populer di era ini, sekaligus wawasan bahwa bidang tersebut tidaklah mudah dan tidak bisa diremehkan.
Meski begitu, pada dasarnya, tak ada satu jenis pun profesi yang layak direndahkan. Sebab, mereka memiliki tempat tersendiri dalam masyarakat dan berperan di bidangnya masing-masing.
Grameds bisa menemukan berbagai macam buku yang berkaitan dengan data science di gramedia.com. Untuk mendukung Grameds dalam menambah wawasan, Gramedia selalu menyediakan buku-buku berkualitas dan original agar Grameds memiliki informasi #LebihDenganMembaca.
Penulis: Sevilla Nouval Evanda
BACA JUGA:
