Apa Itu Data Science, Pilar, Proses dan Contoh Penerapannya

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!

Pengertian Data Science

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.

Pilar Data Science

Data science bisa digunakan untuk berbagai ilmu. Beberapa bidang yang umumnya menggunakan data science, diantaranya:

1. Bisnis

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.

2. Matematika dan Statistika

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.

3. Teknologi

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.

Proses Data Science

Urutan dalam proses data science adalah sebagai berikut:

1. Obtain

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.

2. Scrub

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.

3. Explore

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.

4. Model

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.

5. Interpret

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.

Contoh Penerapan Data Science

Ada banyak contoh penerapan data science, berikut ini beberapa contoh yang paling populer.

1. Bidang Kesehatan

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.

2. Bidang Finansial

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.

3. Bidang Olahraga Profesional

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.

4. Bidang e-commerce

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.

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