Update . 23 December 2021

Apa Itu Data Science : Pengertian, Tujuan, Langkah Prosesnya

Majapahit Teknologi - Perkembangan teknologi telah merambah luas ke berbagai kegiatan termasuk pada pengolahan data. Sehingga, terbitlah berbagai pekerjaan yang menggambarkan tentang pengolahan data tersebut. Salah satu pekerjaan yang berkecimpung di dunia pengolahan data adalah data science.

Melalui artikel ini akan dijelaskan berbagai penjelasan mengenai apa itu data science yang perlu Anda ketahui.

Pengertian Data Science

Data science adalah pekerjaan yang berkecimpung di bidang Analisa data dengan memanfaatkan gabungan ilmu. Adapun ilmu – ilmu yang terdapat pada data science tersebut adalah ilmu matematika, statitiska, dan ilmu computer.

Pengolahan data oleh data scence tersebut memiliki andil penting suatu perusahaan dalam menentukan sebuah keputusan.

Tujuan Data Science

Tujuan yang dimiliki oleh seorang data science adalah menganalisis data dan memberikan informasi dengan tujuan spesifik.

Adapun tujuan spesifik yang dimaksud adalah sebagai berikut:

  • Deskripsi: Dimana data dideskripsikan untuk menampilkan pola data agar masalah ditemukan secara mudah.
  • Prediksi: Dimana informasi yang didapatkan akan diprediksikan nilainya yang selanjutnya hasilnya menjadi rekomendasi pengambilan keputusan sebuah perusahaan.

Manfaat Data Science untuk Bisnis

Terdapat sejumlah manfaat dari data science yang bertujuan untuk mempermudah dunia bisnis. Adapun manfaat yang dimaksud tersebut adalah sebagai berikut:

Memudahkan bisnis untuk berkembang, sebab dari data yang ditemukan dapat diputuskan keadaan bisnis sekarang dan kemungkinan bisnis kedepannya.

Dapat mengamati masalah apa yang terdapat pada suatu bisnis, sehingga dapat menyelesaikannya dengan cepat dan tepat.

Jenis Pembelajaran Data Science

Terdapat jenis – jenis pembelajaran data science yang dilakukan untuk meningkatkan kemampuan.

Adapun jenis – jenis pembelajaran data science tersebut adalah sebagai berikut:

Supervised Learning (Prediksi)

Supervised learning ini memungkinkan terjadinya training dan data fakta (labelled training).

Dimana, sistem yang akan ditraining tersebut akan membentuk pola data yang kemudian digunakan untuk memprediksi keputusan yang tepat pada sebuah perusahaan.

Unsupervised Learning (Deskripsi)

Pembelajaran selanjutnya dalam data science dinamakan dengan unsupervised learning. Dimana, pembelajaran ini tidak membutuhkan training sehingga pembentukan pola datanya tidak bersifat prediksi tetapi deskripsi.

Reinforced dan Deep Learning (Prediksi)

Reinforced dan Deep Learning dilakukan secara berulang – ulang memanfaatkan algoritma neural.

Hasil yang didapatkan dari jenis pembelajaran ini hampir sama dengan supervised learning yaitu berupa prediksi, atau dikenal dengan sebutan sistem coba – coba (trial and error) hingga mendapatkan hasil yang optimal.

Skill yang Dibutuhkan

Beberapa skill ini kerap dibutuhkan untuk dapat melahirkan seorang data science yang sukses dan cerdas. Adapun skill – skill yang dibutuhkan tersebut adalah:

Pemahaman Bisnis

Skill pertama yang dibutuhkan oleh seorang data science adalah pemahaman bisnis.

Sebab, dari data – data yang ditampilkan tentu saja akan berkecimpung pada dunia bisnis yang selanjutnya membutuhkan rekomendasi solusi dari data yang ditampilkan.

Menganalisis Data

Tentu saja skill selanjutnya yang dibutuhkan oleh seorang data science adalah menganalisis data.

Hal ini disebabkan oleh pekerjaan utama seorang data science adalah menganalisis data dan memproses data tersebut agar dapat digunakan sesuai dengan tujuannya masing – masing.

Kemampuan Pemograman

Sebab dari aplikasi – aplikasi yang digunakan oleh data science cukup kompleks, sehingga seorang data science sangat diwajibkan memiliki kemampuan mendalam mengenai pemograman.

Hal ini tentu saja mempermudah aksi pekerjaan data science tersebut.

Kemampuan Database, Query, dan Pengolahan Data

Kemampuan mengelola database, queory, dan melakukan pengolahan data tersebut wajib dimiliki oleh seorang data science. Sebab, posisi tersebut akan sering bertemu dengan berbagai komponen ini.

Kemampuan Statistik

Kemampuan statistic adalah kemampuan dasar yang diperlukan oleh data science agar dapat melakukan pengolahan data. Sebab, data science tidak akan jauh dari komponen awalnya yaitu matematika, statistic, dan ilmu computer.

Pilar Utama Data Science

Data science memiliki beberapa pilar utama yang wajib Anda pahami dengan baik. Adapun pilar – pilar utama data science yang dimaksud tersebut adalah sebagai berikut:

Bisnis

Bisnis dijadikan sebagai pilar utama data science sebab bisnis tidak akan jauh dari penggunaan data science.

Apa yang terjadi pada suatu bisnis, seperti masalah, keuntungan, perkembangan, penurunan, peningkatan, dan berbagai hal lainnya akan tercermin melalui data science.

Oleh sebab itu, bisnis menjadi pilar utama kehadiran data science agar dapat digunakan dalam mengatasi problematikan tersebut.

Data – data yang digambarkan melalui data science tersebut tentunya akan membantu perkembangan bisnis menjadi lebih baik. Sehingga, sangat disarankan pengolahan data science tersebut harus dilakukan secara baik.

Matematika dan Statitiska

Matematika dan statitiskan tentu saja tidak menjadi hal yang dilewatkan dalam data science.

Sebab, pengolahan data menggunakan data science tersebut tidak akan terlepas dari kehadiran matematika dan statitiska.

Oleh sebab itu, pemahaman mengenai matematika dan statitiska harus dimiliki oleh seorang data scientist.

Selain itu, komponen dari matematika dan statitiska kiat menjadi solusi dari pengolahan data tersebut.

Sehingga visualisasi masalah berserta rekomendasi solusinya akan tergambar secara jelas apabila data science dapat mengolah kedua ilmu tersebut dengan baik.

Teknologi

Seperti namanya, tentu saja data science ini tidak akan terlepas dari yang namanya teknologi.

Sehingga, tidak perlu dipungkiri bahwa kehadiran data science harus dibarengi dengan teknologi agar hasilnya baik dan terarah secara tepat. Selain itu, aplikasi – aplikasi dari data science tentu saja memanfaatkan kehadiran teknologi.

Langkah Proses Data Science

Baca: Big Data Analytics Tools Terbaik | Sesuai Kebutuhan Bisnis Anda !

Terdapat sejumlah langkah proses data science yang wajib Anda ketahui. Adapun langkah – langkah proses data science tersebut adalah:

Obtain

Obtain memiliki artian berupa proses pengumpulan data atau informasi yang selanjutnya akan diproses menggunakan MySQL atau software – software pengolah data lainnya.

Scrub

Proses scrub ini dilakukan tepat setelah obtain, dimana data – data yang telah dikumpulkan dari berbagai sumber akan difilter dan diseleksi berdasarkan kegunaannya masing – masing.

Explore

Setelah proses scrub tersebut, maka dilakukan analisis lebih lanjut mengenai data yang telah diperoleh.

Data – data akan diproses, diperiksa, dan divisualisasikan dalam berbagai bentuk agar intisari dari data tersebut dapat tersampaikan dengan jelas.

Model

Model merupakan kegiatan memprediksikan nilai pada waktu mendatang yang didapat dari proses exploring data dengan metode regresi. Dengan model, tentu saja dapat ditemukan status bisnis apakah berkembang atau tidak.

Interpret

Langkah terakhir yang dilakukan dalam proses data science adalah interpret. Dimana, pada interpret ini merupakan tahapan interpretasi data untuk menyampaikan intisari yang didapat dari pengolahan data tersebut.

Gaji Data Science

Dengan ilmu, skil, dan job deskripsi yang cukup rumit tentu saja data scientist ini tidak sembarangan dalam memberikan tarif.

Dimana, posisi data scientist ini memiliki besaran bayaran mulai dari 7,5 – 90 juta perbulannya. Sangat menggiurkan tentunya?

Kesimpulan

Dari berbagai informasi di atas tentu saja Anda semakin paham mengenai apa itu data science, baik dari pengertian, tujuan, hingga gajinya yang sangat menggiurkan.

Tentunya dengan memahami penjelasan di atas Anda bisa menentukan bahkan menggiurkan mengenai keinginan menjadi seorang data scientist tersebut!

Bagikan artikel ini: