Data Science pengertian , definisi , dan kegunaannya

Data Science merupakan sebuah kombinasi dari berbagai bidang ilmu termasuk Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, dan Strategi Bisnis. Tiga komponen dalam Data Science antara lain yaitu Organising, Packaging, dan Delivering Datat (The OPD of Data). 

Organising sendiri adalah proses penyimpanan data yang digabungkan dengan Data Management. 

Packaging merupakan proses untuk manipulasi dan penggabungan data mentah yang akan di representasikan. 

Dan Delivering merupakan proses untuk memastikan bahwa pesan data telah diakses orang yang memerlukannya.

Di dunia dengan perkembangan teknologi yang sangat pesat sekarang ini, dapat dibilang kita data berlalu lalang sangat cepat dimana peningkatan aliran data yang drastis tersebut mendorong bermunculan nya alat-alat baru yang dapat digunakan untuk memanfaatkan data tersebtu dengan baik dan tepat.

Data Science sendiri mencakup seluruh Alat, Teknik, dan Teknologi yang akan membatu kita menangani peningkatan aliran data tersebut. 

Data Science merupakan perpaduan Interdisipliner dari penurunan data, pengembangan algoritma, dan teknologi untuk memecahkan masalah analitik yang cukup kompleks.

Setelah kita mengetahui secara abstrat apa itu Data Science diatas , mari kita bahas beberapa poin penting terkait hal ini.

Apa sih Data Science dan Kegunaan nya?

Data Science adalah suatu keterampilan yang membutuhkan Ilmu Komputer, pemrograman , teknologin, dan statistik. Keterampilan ini mencakup teknologi dan teknik untuk melakukan komputasi Cloud, analisa Big Data, pemrosesan Natural Language, pembelajaran tanpa pengawasan (Unsupervised Learning) seperti analisis Cluster, Web Scraping, Teknik Fuzzy, Machine Learning, dan lain sebagainya.

Secara kegunaannya Data Science dapat membantu para peneliti agar dapat bekerja lebih efektif untuk menghasilkan informasi baru dengan tepat waktu, menemukan ataupun mendapatkan kumpulan data yang baru dengan cara yang baru pula.

Seorang yang sangat memahami tentang Data Science bisa disebut sebagai Data Scientist. Data Scientist tidak harus memahami semua kemampuan yang dibutuhkan karena biasanya Data Scientist bekerja secara tim sehingga kemampuan satu sama lainya akan saling melengkapi.

Kemampuan dasar yang mungkin seharusnya dimiliki oleh seorang Data Scientist adalah kemampuan untuk membuat kode/ koding, dan keterampilan umum lainnya antara lain adalah keterampilan organisasi, komunikasi yang jelas, dan pemahaman konsep dan teknis baru dengan cepat

Alat penunjang Data Science

1. Big Data, Menggunakan Big Data Data Scientist dapat membantu perusahaan untuk memprediksi pasar, membuat forecast, menemukan pattern demand yang akan digunakan untuk meprediksi atau pun penunjang keputusan disebuah perusahaan
2. Machine Learning, Machine Learning bersifat interdisipliner dan menggunakan teknik dari bidang ilmu komputer, statistik, dan Artificial Intelegence. Komponen utaman nya adalah algoritma yang dapat belajar secara mandiri atau otomatis dari pengalaman untuk memperbaiki pekerjaannya
3. Data Mining, yaitu penerapan algoritma khusus untuk mengekstraksi pola pada sebuah kumpulan data. Data mining berhubungan erat dengan Machine Learning. Data Mining adalah sebuah proses yang menggunakan algoritma Machine Learning untuk mengekstrak pola-pola informatif yang disimpan dalam kumpulan data.
4. Deep Learning, yaitu istilah yang relatif baru yang sedang banyak dibicarakan belakangan ini. Deep Learning adalah proses penerapan teknologi Deep Neural Network. Deep Neural Network adalah arsitektur jaringan saraf dengan beberapa lapisan tersembunyi untuk memecahkan masalah. 
5. Artificial Intelligence atau biasa disebut AI adalah bidang ilmu komputer yang menekankan pada penciptaan mesin cerdas yang bekerja dan bereaksi seperti manusia. Komponen inti dari AI adalah pemrograman komputer untuk sifat-sifat tertentu seperti pengetahuan, penalaran, pemecahan masalah, persepsi, pembelajaran, perencanaan, dan lain sebagainya

Baca Juga : Apa sih Data Analytic itu ?

Implementasi Data Science

Data Science dapat diterapkan di semua bidang mulai dari bidang jurnalisme, sosial, finansial, dan lain sebagainya. Contoh penerapan Data Science di dunia nyata adalah menggunakan pemrosesan Natural Language dan Machine Learning pada artikel berita untuk mengidentifikasi reformasi zonasi. Data Scientist di Pusat Kebijakan Perumahan dan Komunitas Metropolitan Urban ingin memperkirakan dampak reformasi zonasi pada pasokan perumahan di sejumlah wilayah metropolitan di Amerika Serikat. Data Scientist tidak mungkin mendapatkan data historis dari ribuan kotamadya di area metro ini, sehingga mereka menggunakan data dari lebih dari 2.000 sumber berita lokal untuk mengidentifikasi reformasi lokal. Dengan menerapkan pemrosesan Natural Language dan Machine Learning, mereka dapat menandai artikel yang menyebutkan reformasi besar dan menambahkan metadata yang relevan seperti apakah artikel tersebut menyebutkan parkir, batas ketinggian, atau karakteristik lainnya. Dengan menggunakan metode ini, Data Scientist dapat mengumpulkan kumpulan data berdasarkan jenisnya

Kenapa Data Science saat ini penting ?

Di era digital yang serba menggunakan teknologi seperti sekarang ini, data menjadi elemen yang penting bagi industri manapun sebagai alat dalam pengambilan keputusan. Namun untuk menjadikan data sebagai sebuah informasi diperlukan proses analisis seperti mengumpulkan, merapikan hingga melakukan analisa. Proses tersebut tentu tidak mudah karena jumlah data yang harus dikumpulkan dan dianalisis banyak dan terus berkembang. Hal tersebut menjadi alasan mengapa kini terdapat berbagai jenis pekerjaan di bidang Data Science yang semakin diperlukan oleh perusahaan hingga Start-Up. Bahkan pemerintah pun memerlukan Data Science untuk mengatur kebijakan yang akurat.

Untuk menghadapi tren di era digital, belajar Data Science menjadi salah satu investasi yang bernilai cukup tinggi. Dengan kompetensi Data Science yang dimiliki, kita akan mampu menganalisis data dimanapun berada, memiliki kemampuan Problem Solving yang baik, serta keterampilan di berbagai bidang ilmu lainnya. Sebagai contoh, Data Scientist, salah satu profesi yang bergerak di bidang data dituntut untuk selalu bisa beradaptasi dengan tren yang terus berubah-ubah. Dengan bekal ilmu yang dimiliki, Data Scientist diharapkan mampu untuk mengikuti arus perubahan

Ains Saling berbagi wawasan itu indah

Share :