Data Science adalah kombinasi dari berbagai jenis pengetahuan, di mana Data Science bukanlah ilmu yang berdiri sendiri. Pengetahuan ini merupakan kombinasi dari berbagai bidang, termasuk ilmu komputer, matematika, statistik, dan strategi bisnis. Tiga komponen Data Science adalah organising, packaging dan delivering data (OPD). Organising data adalah proses penyimpanan data yang dikombinasikan dengan pengelolaan data. Packaging data adalah proses pengolahan dan penggabungan data mentah yang disajikan. 

Sepenting apa mempelajari Data Science untuk menjadi Data Scientist? Berikut penjelasan dan korelasi terkait Data Science dan Data Scientist!

Apa itu Data Science?

Data Science adalah keterampilan yang membutuhkan ilmu komputer, pemrograman, teknologi, dan statistik yang berada di luar rangkaian pelatihan standar bagi peneliti ilmu sosial dan pemahaman bisnis. Keterampilan ini mencakup teknologi dan teknik seperti komputasi cloud, analitik big data, pemrosesan natural language, pembelajaran tanpa pengawasan seperti analisis cluster, Web Scraping, teknik fuzzy, Machine Learning, dan banyak lagi.  

Data Science membantu peneliti bekerja lebih efektif dan menghasilkan informasi baru secara tepat waktu. Membawa Data Science ke dalam perusahaan Anda dapat membantu Anda membuat kebijakan yang lebih baik, menyempurnakan strategi pemasaran dan meningkatkan penjualan sesuai dengan tren masa depan. 

Menurut Chikio Hayashi dari Institut Statistika Matematika Sakuragaoka, istilah Data Science adalah ilmu interdisipliner dari metode komputasi untuk mengekstraksi wawasan yang berharga dan dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data, yang mencakup desain data, akuisisi data. Sebagai ilmu interdisipliner, Data Scienci didefinisikan secara berbeda oleh para ilmuwan dan praktisi.  

Penggunaan Data Science 

Data Science atau Ilmu Data adalah ilmu terapan baru yang menjadi sulit untuk dikembangkan karena peningkatan yang signifikan dalam penggunaan teknologi. Data Science digunakan oleh perusahaan dan lembaga pemerintah tertentu untuk melakukan analisis data yang tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan metode sederhana. Sebagai contoh, marketplace Tokopedia membutuhkan keterampilan untuk menganalisis data penjual dan pembeli pada platform tersebut. Tentu saja data yang mereka miliki berubah atau bertambah setiap detiknya. Oleh karena itu, diperlukan metode komputasi untuk mengambil data dan melakukan komputasi yang dapat menganalisis informasi dalam data tersebut. Di sinilah Data Science berperan dalam memenuhi kebutuhan perusahaan dan institusi.  

Apa itu Data Scientist?

Berdasarkan diagram tersebut, Data Science adalah ilmu yang memuat disiplin ilmu-ilmu tersebut. Dalam perkembangan selanjutnya, seseorang yang mendalami ilmu ini disebut sebagai Data Scientist. Namun ada beberapa pertimbangan antara Data Scientist dan unicorn pada diagram diatas. Pada kenyataannya sangat sulit menemukan seseorang yang ahli dalam semua ilmu tersebut. Dalam diagram, orang ini adalah definisi unicorn pada diagram di atas. Jadi unicorn adalah orang yang sempurna untuk Data Science.

Untuk memudahkan mengetahui apa itu Data Scientist, maka definisi Data Scientist didefinisikan sebagai berikut: "A Data Scientist is someone who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any statistician".

Hal ini membuat Advernesia sebagai website tutorial software komputer ikut serta mencoba memberikan informasi tentang perkembangan Data Science baik di Indonesia maupun di luar negeri.

Mengenal Profesi Data Scientist

Jika diibaratkan sebagai sebuah startup Data Scientist masuk ke dalam kasta unicorn dalam tingkatan startup. Lalu mengapa? Pasalnya, profesi Data Scientist memiliki prioritas yang sangat tinggi dan jumlahnya sangat terbatas. Banyak perusahaan dengan skalabilitas sangat tinggi membutuhkan Data Scientist. Seorang Data Scientist bekerja dengan data yang sangat besar dan kompleks. Tentu saja menghitung dengan data yang sangat kompleks juga membutuhkan waktu dan tingkat keingintahuan yang sangat tinggi, yang berujung pada teknik perhitungan yang rumit.

Apa Perbedaan antara Data Science dengan Data Scientist dan Korelasinya?

Seorang Data Scientist adalah seseorang yang memahami Data Science dan menerapkannya dalam pekerjaan mereka. Seorang Data Scientist tidak perlu memahami semua skill yang tersedia, karena Data Scientist biasanya bekerja dalam tim dengan skill dan kemampuan yang berbeda untuk saling melengkapi dengan Data Analyst dan Data Engineer. Secara umum, kompetensi inti yang paling penting bagi seorang Data Scientist adalah kemampuan memprogram minimal dalam dua bahasa pemrograman, yaitu Python dan R. Skill umum lain yang dibutuhkan oleh seorang Data Scientist adalah kemampuan organisasi yang baik, komunikasi yang jelas, dan kemampuan mengelola. Konsep dan teknologi dengan cepat memberi perusahaan keputusan yang tepat.

Disiplin Ilmu Dalam Data Science

Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, Data Science merupakan ilmu interdisipliner, artinya Data Science terdiri dari berbagai jenis informasi. Kemunculan Data Science dapat digambarkan dalam diagram Venn berikut menurut Staven Gringer Raleigh (2014).

Data Science (DS)

Data Science adalah kombinasi dari pemrosesan data statistik, pendekatan ilmiah, kecerdasan buatan (AI) dan analisis data yang memberikan informasi yang mudah dibaca dan dipahami. Orang yang bekerja di Data Science biasanya disebut Data Scientist. Selain Data Scientist, ada peran lain di ruang data, seperti Data Analyst dan Data Engineer.
 

Permintaan akan pekerjaan Data Science diperkirakan akan tumbuh 28% pada tahun 2026. Tentunya dengan perkembangan teknologi yang terus berkembang, semakin banyak perusahaan yang membutuhkan tenaga pengolah data untuk mendukung pertumbuhan bisnis. Selain Data Science, ada bidang pekerjaan lain yang mirip dengan Data Science, yaitu Business Intelligence.  

Manfaat Menggunakan Data Science  

Sekarang setelah Anda memahami dasar-dasar Data Science, Anda dapat mengetahui beberapa manfaatnya. Manfaat dari Data Science adalah:   

-Meningkatkan kualitas produk cacat untuk mencegah terulangnya produk cacat.  

-Anda dapat memprediksi produk atau strategi mana yang akan unggul/berhasil pada waktu tertentu dalam setahun.  

-Memprediksi perilaku konsumen atau pembeli produk perusahaan.  

-Membuat keputusan berdasarkan data bisnis/perusahaan yang ada.  

-Periksa data lalu lintas yang ada dari departemen logistik untuk membuat proses pengiriman lebih efisien.  

-Meningkatkan kepuasan karyawan perusahaan berdasarkan data yang dimiliki perusahaan.  

-Untuk perusahaan sekuritas, manfaat Data Science membuat keputusan investasi yang lebih efektif untuk klien.  

-Menggunakan data dari tim quality control untuk mengklasifikasikan produk berkualitas tinggi.  

Tugas Data Scientist

Sekarang setelah Anda mengetahui apa itu Data Scientist dan perbedaannya dengan pekerjaan lain, Anda perlu mengetahui tugas dari seorang Data Scientist. Berikut ini adalah tugas Data Scientist yang telah dikelompokan dalam kategori tertentu.  

Tugas Pengumpulan Data:   

-Meningkatkan efisiensi proses pengumpulan data.  

-Membangun Infrastruktur Data.  

-Penilaian Kualitas Data dan Pembersihan Data.  

-Mengevaluasi efektivitas dan akurasi sumber data baru dan teknik pengumpulan data.  

Tugas Analisis Data:   

-Menghasilkan informasi yang berguna/valid dari kumpulan data yang tersedia.  

-Pengembangan proses dan alat untuk memantau dan menganalisis kinerja, serta keakuratan data.  

-Mengembangkan model dan algoritma data khusus.  

-Mengidentifikasi sumber daya yang terkait/relevan dengan tujuan bisnis.  

-Mengatur informasi dalam format yang dapat digunakan.  

-Pengembangan, implementasi dan pemeliharaan database.  

Tugas Visualisasi Data:   

-Identifikasi peluang yang memanfaatkan data perusahaan untuk mendorong/mencari solusi bisnis.  

-Analisis data untuk mengidentifikasi/menemukan trend dan menemukan jawaban atas pertanyaan spesifik.  

-Membuat visualisasi data.  

-Perbaikan dan optimalisasi pengembangan produk, metode pemasaran dan strategi bisnis.  

Profesi Idaman Nomer 1 di Indonesia

Tahukah Anda bahwa Data Scientist adalah pekerjaan paling populer dalam tiga tahun terakhir? Memang profesi ini merupakan salah satu pekerjaan yang paling banyak dicari, terutama di era digital. Kualifikasi yang dibutuhkan tentu saja cukup kompleks. Memahami bahasa pemrograman saja tidak cukup! Anda perlu memperkuat pemahaman Anda tentang ekonomi dan statistik sehingga Anda tidak hanya dapat memproses data, tetapi juga memvisualisasikan data untuk proses data storytelling.

Data Scientist Dapat Mempengaruhi Keputusan Bisnis

Tentunya sebagai seorang Data Scientist, Anda harus rela mengemban banyak tugas menantang yang berhubungan langsung dengan perkembangan perusahaan tempat Anda bekerja. Seorang Data Scientist merupakan hal yang sangat berharga bagi perusahaan, karena hasil analisisnya memiliki pengaruh yang besar terhadap keputusan bisnis dari mereka yang berkuasa.

Data Scientist adalah orang yang tugasnya mengolah data dalam jumlah besar, atau biasa disebut big data, untuk menghasilkan informasi yang berguna. Tentu saja, pemrosesan ini membutuhkan algoritma, tools, dan pemahaman yang berbeda tentang proses kerja mesin. Untuk lebih mempertajam keterampilan seorang Data Scientist, seorang Data Scientist juga dapat menerapkan konsep Data Science dalam kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah mengelola ekonomi kemudian melihat tren dan gaya hidup serta kebiasaan manusia yang mengarah pada keputusan yang terarah dengan baik.

Kebutuhan yang Tidak Seimbang dengan Ketersediaan

Sebuah artikel Harvard Business Review menyatakan bahwa sementara profesi Data Scientist telah menjadi profesi paling hot selama 10 tahun terakhir, ironisnya kebutuhan akan Data Scientist masih belum terpenuhi karena banyaknya talenta yang tersedia. terbatas Sekalipun sebuah perusahaan memiliki infrastruktur data yang sangat baik, tanpa adanya tenaga ahli (Data Scientist) akan muncul ketidakadilan dan tidak akan dapat mencapai hasil yang maksimal.

Untuk menyeimbangkan kemampuan infrastruktur dan skill pengolahan data, tidak jarang perusahaan mengambil bola. Oleh karena itu, tidak mengherankan jika Data Scientist yang berkualifikasi tinggi di bidang ini belum pernah merasakan bagaimana rasanya mencari pekerjaan. Karena banyak perusahaan menawarkan mereka masuk ke perusahaan. Jadi, dari segi prospek ke depan, pekerjaan ini sangat menjanjikan. 

Siapa Pun Bisa Menjadi Data Scientist
 

Kabar baiknya adalah bahwa pelatihan Data Scientist tidak terikat pada pelatihan tertentu. Namun, yang paling umum berasal dari statistik, matematika, ilmu komputer, dan juga teknik. Namun, semua latar belakang pendidikan memiliki kesempatan yang sama untuk menjadi Data Scientist. Karena statistik yang digunakan oleh Data Scientist bukanlah statistik murni, melainkan statistik terapan.

Selain statistika, pemahaman coding juga suatu kewajiban bagi seorang Data Scientist. Namun jangan khawatir, kebutuhan Data Scientist yang begitu banyak juga berbanding lurus dengan banyaknya kursus online untuk mempelajari skill yang dibutuhkan Data Scientist. Membangun portofolio juga tidak kalah pentingnya. Tentu saja, mengingat pentingnya posisi ini, tidak semua perusahaan ingin memilih orang yang salah. Sehingga portofolio dapat menunjukkan bahwa seseorang benar-benar memahami Data Scientist dan dapat menambah “nilai jual” bagi perusahaan.

Kesimpulan

Data Scientist adalah profesi yang mengolah data menggunakan metode ilmiah untuk menghasilkan informasi yang akurat dan berharga yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Data Scientist harus menguasai pengetahuan interdisipliner, yaitu matematika statistik, ilmu komputer, dan pengetahuan khusus domain. Di era transformasi digital saat ini, Data Science juga dibutuhkan di bidang ritel, distribusi, kedokteran, dan banyak bidang bisnis lainnya.

Perkembangan revolusi industri 4.0. Tentu saja, itu memiliki efek positif dan negatif. Dengan berkembangnya era digital dan juga kecerdasan buatan, beberapa profesi harus siap tergantikan oleh robot. Namun, beberapa profesi baru juga muncul selama periode ini. Apalagi ketika berbagai industri membuka diri ke dunia digital. Misalnya, semua pertanyaan pelanggan yang dulu harus dijawab oleh layanan pelanggan sekarang dapat diganti dengan chatbot.