Oleh Universitas Cakrawala
•
21 November 2023
Data science merupakan sebuah ilmu yang saat ini banyak diperbincangkan dalam berbagai industri. Pasalnya, data science telah menjadi bagian penting dari berbagai industri dan terus mengalami perkembangan sehingga mulai menciptakan teknik tertentu dalam mengembangkan bisnis mereka.
Data science semakin dibutuhkan oleh berbagai perusahaan, mulai dari perusahaan teknologi, perbankan, pendidikan, kesehatan, hingga transportasi. Bahkan tidak sedikit perusahaan yang rela membayar gaji besar untuk profesi ini.
Lantas apa sih data science itu? Mengapa banyak perusahaan dari berbagai macam industri membutuhkan data science? Dalam artikel ini kita akan mempelajari lebih dalam mengenai data science. Simak informasi selengkapnya di bawah ini ya!
Ilmu data atau data science merupakan sebuah ilmu yang menggabungkan kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian pemrograman, matematika, dan statistik. Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk menjadikan sebuah informasi maupun pengetahuan dari data.
Umumnya orang-orang yang mahir dalam data science , selain mengetahui dasar-dasarnya, mereka juga menggunakan algoritma machine learning atau pembelajaran mesin. Fungsi dari data science untuk mengolah teks, gambar, audio, video, dan lain-lain, untuk menghasilkan sebuah sistem kecerdasan buatan atau yang lebih dikenal dengan artificial intelligence.
Nantinya, hasil dari data yang diolah oleh sistem artificial intelligence bisa digunakan oleh analis dan para penggunanya untuk menyusun strategi yang mumpuni agar berbagai masalah tersebut bisa diatasi dengan mencapai sebuah tujuan tertentu.
Data science bisa digunakan untuk berbagai ilmu. Beberapa bidang yang umumnya menggunakan data science, diantaranya:
Seorang data scientist yang berhubungan dengan bisnis harus bisa mengolah data menjadi sebuah informasi yang dipahami untuk membantu perencanaan strategi baru dengan tujuan menyelesaikan berbagai masalah pada bisnis.
Untuk bisa melakukan hal tersebut, seorang data scientist harus disertai dengan wawasan bisnis sehingga penyelesaian yang diusulkan dapat berdasarkan data yang mungkin dilakukan untuk membidik tujuan-tujuan bisnis.
Data science sangat membutuhkan ilmu matematika untuk pengolahan data secara kuantitatif. Dasar pemahaman matematika akan sangat membantu dalam membuat jenis atau model analitik untuk menyelesaikan masalah.
Sebagai contoh, algoritma untuk merancang machine learning menjadi salah satu aplikasi ilmu data science yang sangat berkaitan dengan matematika. Selain matematika, seorang data scientist juga membutuhkan ilmu statistika. Dimulai dari pemahaman statistika klasik hingga statistika Bayes.
Sudah tentu data science tidak bisa lepas dari teknologi dan kecerdasan dalam menggunakan keahlian teknis untuk menyelesaikan masalah bisnis. Mengapa demikian? Karena data science merupakan ilmu yang memanfaatkan banyak data serta kerumitan algoritma.
Seorang data scientist harus memahami dan menguasai bahasa pemrograman seperti SQL, Python, R, SAS, Java, Julia, Scala, dan lain-lain. Data scientist perlu berpikir layaknya algoritma dalam memecahkan sebuah masalah yang sulit sekalipun.
Urutan dalam proses data science adalah sebagai berikut:
Proses pertama untuk memulai sebuah proyek data science adalah obtain, yaitu mendapatkan atau mengumpulkan data. Sumber-sumber data akan membentuk sebuah data lalu untuk memproses data yang membutuhkan kemampuan teknis seperti MySQL.
Langkah selanjutnya yaitu scrubbing data. Setelah data berhasil terkumpul, harus dilakukan filter data atau pembersihan di mana data yang tidak relevan harus disingkirkan. Pada tahapan ini juga dilakukan standarisasi format data.
Pada proses explore akan berisi penggalian serta pemeriksaan data. Semulanya seluruh data perlu diperiksa propertinya. Mengingat tipe data yang berbeda-beda, tentu membutuhkan perlakuan yang berbeda juga.
Baca juga: Kuliah Jurusan Data Science? Wajib Asah Skill ini!
Pada tahapan ini meliputi pembuatan model data untuk memperoleh tujuan-tujuan yang diharapkan. Proses ini menggunakan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang serta melakukan klasifikasi dan pengelompokan grup nilai dari data.
Proses terakhir dalam data science yaitu interpretasi data. Sebuah proses yang cukup penting untuk melakukan interpretasi model dan data. Output dari pengolahan sebuah data yang diinterpretasikan harus bisa dipahami oleh orang awam yang tidak mengerti istilah teknis. Presentasinya bertujuan untuk menjawab persoalan bisnis berdasarkan data yang diperoleh.
Baca juga: Kuliah Jurusan Data Science? Wajib Asah Skill ini!
Ada banyak contoh penerapan data science, berikut ini beberapa contoh yang paling populer.
Dilansir dari laman Built In, industri kesehatan merupakan bidang yang pertama kali mengenal ilmu data science. Bidang kesehatan menjadi sektor paling besar dalam memanfaatkan ilmu data science. Pada tahun 2008 lalu, Google Flu trends dapat memetakan wabah flu dengan cara melacak data lokasi pada pencarian terkait flu. Selain itu, pembaruan berita pada Google Flu Trends juga disinyalir lebih up-to-date.
Saat ini sudah banyak perusahaan finance atau bank yang menggunakan data science untuk mengelompokkan, mengklasifikasikan, serta membuat segmentasi data yang menunjukan pola penipuan. Hal ini dilakukan oleh bidang finansial untuk menghindari terjadinya proses kriminalisasi berkelanjutan di dalam sistem.
Ilmu data ini juga digunakan oleh bidang olahraga profesional untuk keperluan rekrutmen pemain muda yang berpotensi menjadi bintang. Mereka juga menggunakan statistik dalam gim untuk memprediksi potensi pemain dan membentuk tim yang kuat dengan harga yang relatif lebih murah.
Penerapan data science pada bidang e-commerce digunakan untuk keperluan dynamic pricing. Penetapan harga ini dibentuk oleh sebuah perusahaan e-commerce untuk mensegmentasikan pelanggan secara tepat sasaran. Perhitungan dynamic pricing bisa dilihat dari berbagai macam kategori data seperti, lead time, review, dan fasilitas yang disediakan produk.
Baca juga: Contoh Penerapan Penelitian Data Science di Kehidupan Sehari-hari
Mempelajari data science di era digital ini menjadi salah satu ilmu yang menarik karena nantinya profesi sebagai data scientist paling banyak dicari. Di masa yang akan datang, seorang data scientist dibutuhkan di berbagai industri, mulai dari industri teknologi, keuangan, hingga kesehatan.
Bergabung dengan jurusan Data Science Cakrawala University akan membuka peluang besar untuk mendapatkan pekerjaan yang sesuai dengan minat dan bakatmu. Jadi tunggu apa lagi? Ayo segera daftarkan dirimu segera di jurusan Data Science Cakrawala University!
Info lebih lanjut, kunjungi website kami di cakrawala.ac.id
Berita Terkait
Simak di Sini Apa Saja Mata Kuliah Bisnis Digital
Universitas Cakrawala
•
01 November 2023
Mengenal Lebih Dekat Jurusan Sistem Informasi dan Prospek Kerjanya
Universitas Cakrawala
•
07 November 2023
Kuliah Kelas Karyawan: Definisi, Jadwal, Biaya, dan Jurusan
Universitas Cakrawala
•
07 November 2023
Bisnis Digital : Definisi, Konsep, Contoh, dan Peluangnya
07 November 2023
Kuliah Kelas Karyawan di Jakarta - Cakrawala University
Universitas Cakrawala
•
13 November 2023
Ini Perbedaan Institut, Universitas, Sekolah Tinggi dan Politeknik Agar Tidak Tertukar
Universitas Cakrawala
•
13 November 2023
10 Prospek Karier Ilmu Komputer, Gajinya Menjanjikan
Universitas Cakrawala
•
05 March 2025
Jurusan Manajemen Keuangan: Mata Kuliah, Prospek Kerja, Gaji
Universitas Cakrawala
•
12 March 2025
10 Prospek Kerja Jurusan Sains Data dengan Gaji Tinggi!
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Hard Skill dan Soft Skill : Perbedaan, Contoh dan Tips Meningkatkannya
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Brainstorming : Pengertian, Tujuan, Contoh serta Cara Melakukannya
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
10 Prospek Kerja dan Gaji Lulusan Bisnis Digital
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023
Daftar Mata Kuliah S1 Sistem Informasi Universitas Cakrawala? Cek Disini!
Rahmawati
•
27 February 2025
Teknologi Digital : Pengertian, Jenis, dan Contohnya dalam Kehidupan Sehari-hari
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023
Blended Learning : Pengertian, Manfaat dan Tahapannya
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
Apa Itu Marketing Analysis, Tugas hingga Jenjang Karirnya dan Gajinya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Digital Literacy : Pengertian, Contoh, dan Cara Meningkatkannya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Apa Itu Transformasi Digital, Fungsi dan Contoh Penerapannya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Apa Itu Analis Keuangan, Tugas, Gaji dan Skill yang Harus Dimiliki
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Apa Itu Manajemen Keuangan, Prinsip dan Fungsinya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
10 Prospek Kerja Manajemen Keuangan dengan Gaji Menjanjikan!
Rahmawati
•
17 November 2023
Apa Itu Digital Marketing? Ini Definisi, Manfaat, hingga Toolsnya
Alifia Kamila
•
14 November 2023
Digital Marketer : Tugas, Prospek Kerja, Jenjang Karir, dan Gaji
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
Auditor Adalah: Pengertian, Kode Etik, Jenis-jenis dan Tugasnya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Wajib Tahu, Ini Dia Manfaat Teknologi Informasi dalam Kehidupan Sehari-hari
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023