Data science dikenal sebagai salah satu ilmu yang saat ini populer dan dapat diterapkan di berbagai macam industri. Tentu saja, kebutuhan akan orang yang mahir di bidang ini semakin diperlukan oleh banyak bisnis, khususnya perusahaan besar.
Baca juga : Pengertian Endorse serta Manfaatnya dalam Bisnis
Apabila kalian tertarik mempelajari tentang data sains, mulai dari dasar-dasarnya maka sangat mudah. Informasi kali ini akan membahas tentang data sains.
Mengenal Apa Itu Data Science
Bidang ini dikenal sebagai salah satu ilmu yang menggabungkan kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian matematika, pemrograman, serta statistik. Tujuannya yaitu untuk mengekstrak suatu pengetahuan maupun informasi dari data.
Biasanya, orang yang mahir di bidang ilmu data telah menggunakan pembelajaran mesin algoritma maupun pembelajaran mesin. Hal ini tentunya sangat berguna sekali dalam mengolah teks, video, gambar, audio, dan lainnya untuk bisa menghasilkan sistem kecerdasan buatan.
Sistem kecerdasan buatan ini bisa dirancang untuk melakukan berbagai jenis tugas yang sulit untuk kecerdasan manusia. Hasil data yang biasanya diolah sistem kecerdasan buatan akan bisa dimanfaatkan oleh analis.
Bahkan, para pengguna dalam bisnis bisa merancang strategi yang tepat. Hal ini tentunya untuk bisa menyelesaikan suatu masalah atau mencapai suatu tujuan.
Ketahui Tentang Ilmu Data Pilar Terbaik
Data science ini bisa langsung digunakan langsung untuk berbagai jenis ilmu. Akan tetapi, sudah ada tiga pilar penting yang mendukungnya, antara lain:
-
Bisnis
Seorang data scientist yang biasanya mengolah data berdasarkan ilmu data scientist harus bisa mengolah data menjadi informasi. Hal ini tentunya harus bisa dipahami untuk membantu perancangan strategi guna menyelesaikan masalah bisnis.
Agar bisa melakukan hal ini, keahlian ilmu data juga harus menyertakan pemahaman bisnis. Jadi penyelesaian yang diusulkan berdasarkan data mungkin bisa dilakukan untuk mencapai tujuan bisnis.
-
Matematika dan Statistika
Data science sangat memerlukan ilmu matematika, karena data harus bisa diolah secara kuantitatif. Banyak sekali permasalahan dalam bisnis yang bisa diselesaikan hanya dengan membuat model analitik dengan dasar matematika.
Untuk membuatnya, diperlukan sekali pemahaman matematika yang mendalam. Misalnya saja, algoritma untuk merancang pembelajaran mesin sebagai salah satu aplikasi ilmu data yang lebih cocok dengan matematika.
Statistik untuk ilmu data sebenarnya merupakan hal yang tidak kalah penting. Tidak hanya mengerti soal statistika klasik, namun seorang data scientist juga harus bisa memahami statistika Bayes.
-
Teknologi
Tentu saja, ilmu data tidak sebenarnya dapat lepas dari teknologi dan kreativitas. Bahkan, sudah ada kecerdasan dalam menggunakan keahlian teknis untuk bisa menyelesaikan suatu permasalahan.
Ilmu data dikenal sebagai salah satu keilmuan yang menggunakan data dalam jumlah besar dan algoritma paling rumit. Jadi kalian perlu keahlian ilmu komputer yang mendalam.
Seorang data scientist juga harus bisa menguasai bahasa pemrograman, misalnya saja seperti Phyton, R, SAS, SQL, Java, dan masih banyak lainnya. Seorang data scientist harus selalu berpikir layaknya algoritma dalam memecahkan permasalahan yang paling sulit.
Contoh dari Penerapan Data Scientist
Pada umumnya, data scientist dikenal sebagai bidang yang bertujuan untuk bisa memberikan insight signifikan dalam ketersediaan data yang banyak. Bahkan, biasanya terhubung pada berbagai macam bidang pekerjaan.
Hal ini bertujuan untuk bisa melakukan proses perhitungan dan penerjemahan akan data yang ingin disaring. Oleh karena itu, ilmu satu ini bisa ditemukan penerapannya pada berbagai sektor industri.
Mulai dari bidang kesehatan sampai e-commerce untuk kebutuhan suatu bisnis. Berikut ini sudah ada beberapa daftar dan pemaparan tentang penerapan data scientist.
-
Bidang Kesehatan
Salah satu contoh untuk melakukan penerapan terbesar data scientist, yaitu pada sektor industri kesehatan. Bahkan, ilmu data science pertama kali diperkenalkan pada dunia melalui industri kesehatan sejak tahun 2008.
Pada tahun tersebut, Google juga berhasil menemukan bahwa bisa memetakan wabah flu secara real time. Biasanya, hanya dengan melacak data lokasi pada pencarian terkait flu.
-
Bidang Finansial
Contoh dari penerapan data science selanjutnya adalah untuk kebutuhan fraud detection di bidang finansial. Sebagian besar bank dan perusahaan berbasis finance saat ini telah menggunakan data scientist.
Hal ini tentunya untuk mengklasifikasikan, mengelompokkan, serya menyegmentasikan data yang mungkin menandakan pola penipuan. Hal ini dibutuhkan juga untuk menghindari terjadinya proses kriminalisasi berkelanjutan di perusahaan.
Sistem pakar dalam sebuah perusahaan finansial juga dapat mengkodekan data. Jadi bisa langsung mendeteksi penipuan dalam bentuk-bentuk yang tidak terduga.
-
Bidang Olahraga Profesional
Siapa sangkah bahwa ternyata data science ini mempunyai imbas yang cukup besar bagi dunia olahraga paling profesional. Bahkan, ilmu satu ini ternyata seringkali digunakan untuk kebutuhan rekrutmen pemain muda.
Hal ini tentunya sangat berpotensi menjadi bintang. Salah satu contoh dari penerapannya yaitu pada tim baseball Oakland Athletics.
Bahkan, sudah menggunakan statistik dalam gim yang seringkali diabaikan tim lain. Hal ini tentunya agar bisa memprediksi potensi pemain dan membentuk tim yang kuat dengan harga murah.
-
Bidang E-Commerce
Contoh terakhir dari penerapan data science yaitu pada bidang e-commerce untuk berbagai kebutuhan dynamic pricing. Penetapan harga ini sebenarnya dibentuk oleh sebuah perusahaan e-commerce untuk mensegmentasikan pelanggan atau konsumen secara tepat.
Dynamic pricing ini juga dibutuhkan agar setiap kelompok pelanggan bisa langsung ditawari produk. Jadi harga tersebut harus sesuai dengan kebutuhan.
Biasanya, penghitungan dynamic pricing pada suatu perusahaan melihat dari berbagai jenis kategori data. Misalnya saja seperti review properti, lead time, dan fasilitas yang disediakan produk.
Pekerjaan yang Berhubungan dengan Data Scientist
Seiring dengan berkembangnya data science, bidang profesi yang bernaung di bidang tersebut saat ini sedang dicari-cari oleh kandidat. Bahkan, data scientist merupakan salah satu bidang pekerjaan yang paling berkembang sejak tahun 2017 lalu.
Tren perkembangan ini sebenarnya dipercaya akan semakin meningkat untuk tahun-tahun yang mendatang. Berikut ini sudah ada beberapa daftar pekerjaan dan penjelasannya.
-
Data Scientist
Salah satu pekerjaan utama di bidang data science yang bisa kalian gunakan sebagai data scientist. Data scientist ini merupakan salah satu para pekerja yang bertanggung jawab.
Hal ini tentunya untuk mengumpulkan serta menganalisis kumpulan big data terstruktur dan tidak terstruktur. Peran data scientist bisa langsung menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan matematika.
Hal ini tentunya untuk bisa menganalisis, memproses, serta memodelkan data. Data scientist ini juga harus bisa menginterpretasikan hasil analisis untuk membuat rencana yang bisa ditindaklanjuti dalam keperluan bisnis perusahaan.
-
Data Engineer
Data engineer merupakan salah satu pekerjaan berikutnya yang bisa kalian jumpai pada bidang data science. Data engineer yang bekerja sebagai data engineer berperan penting untuk merancang dan membangun sistem.
Hal ini berguna mengumpulkan, menyimpan, serta menganalisis data dalam skala besar. Profesi yang satu ini sejatinya termasuk ke dalam bidang luas dengan penempatan yang telah tersedia di hampir setiap industri.
Bidang seperti machine learning serta deep learning tidak akan langsung berhasil tanpa data engineer. Jadi bisa langsung memproses serta menyalurkan data.
-
Data Analyst
Pekerjaan lainnya yang bisa di sebagai opsi apabila tertarik untuk terjun ke dunia data science yaitu sebagai data analyst. Data analyst akan mengumpulkan, membersihkan, serta menafsirkan kumpulan data.
Hal ini tentunya untuk bisa menjawab pertanyaan atau memecahkan masalah pelanggan. Intinya, tanpa adanya jasa seorang data analyst, kumpulan data milik perusahaan tidak akan mampu ditafsirkan dan ditampilkan.
Data analyst sendiri bisa langsung bekerja di banyak sektor industri. Khususnya, di bidang bisnis, keuangan, hukum, sains, kedokteran, serta pemerintahan.
-
Data Storyteller
Pekerjaan terakhir yang bisa dicoba apabila ingin berkecimpung di dunia data science yaitu sebagai data storyteller. Tugas data storyteller yaitu mengumpulkan poin data dari berbagai macam sumber (Seringkali mengintegrasikan analisis web, data dari studi khusus).
Selain itu, juga akan mengidentifikasi wawasan untuk menarik kesimpulan. Data storyteller ini juga harus menentukan cara memvisualisasikan data dengan baik.
Hal ini agar dapat dicerna dan mudah untuk diingat oleh stakeholder dan pelanggan. Jadi itu saja gambaran ilmu data scientist dan tahapan prosesnya yang perlu diketahui.
Baca juga : 12 Skill Sangat Dibutuhkan 2023 dan Bersaing di Era Digital
Bidang ini memang tidak terlalu mudah dipelajari, namun keahlian ini sangat penting bagi bisnis. Jadi, apabila tertarik mempelajari data scientist lebih lanjut, maka harus bisa berkomitmen menempuh studinya dan berlatih secara mandiri.
Kalian sendiri bisa, juga bisa pelajari istilah, tools, serta serba-serbi lainnya seputar data scientist blog. Caranya cukup mudah hanya tinggal kunjungi kanal data science di website.
