Dapatkan demo sistem ERP secara GRATIS beserta demo software ERP lainnya.
Pilih Solusi:
Menurut Data Robot, data science adalah ilmu yang menggabungkan keterampilan dalam bidang ilmiah tertentu dengan keterampilan pemrograman, matematika, dan statistik. Tujuannya adalah untuk membantu memperkirakan mengekstrak pengetahuan atau informasi dari big data data. Biasanya, orang yang pandai data science menggunakan pembelajaran algoritma machine learning atau pembelajaran mesin. Sangat berguna dalam memproses teks, gambar, video, audio, dll. Untuk produksi sistem kecerdasan buatan. Sistem kecerdasan buatan ini dapat dirancang untuk memperkirakan berbagai tugas yang terlalu sulit bagi kecerdasan manusia. Data yang dihasilkan diproses oleh sistem kecerdasan buatan akan digunakan oleh analis dan pengguna bisnis untuk membantu merancang strategi yang tepat untuk memecahkan masalah atau mencapai tujuan.
Data Science adalah ilmu yang penting karena bisnis kecil dan besar sangat bergantung pada big data. Jika perusahaan tidak memiliki kemampuan untuk membantu mengolah data, perusahaan tidak akan memiliki pedoman strategi yang efektif dan efisien untuk menghasilkan keuntungan. Saat ini, bisnis di seluruh dunia semakin menyadari pentingnya menggunakan data science, kecerdasan buatan, dan machine learning. Jika sebuah perusahaan ingin bersaing dan tetap relevan, ia harus mampu menerapkan data science. Seorang ahli ekonomi Google dan dosen ilmu komputer, bisnis, dan ekonomi di UC Berkeley, mengatakan kemampuan ilmu komputer untuk mengambil, memahami, memproses, dan mengekstrak nilai dari suatu big data dan memvisualisasikan data merupakan keterampilan yang semakin penting selama dekade berikutnya. Orang dibutuhkan untuk pemahaman yang baik tentang data science tentu saja akan berharga dan banyak dicari.
Data science dapat dibutuhkan untuk berbagai ilmu. Namun, untuk memperkirakan menggunakan data science ada tiga pilar penting yang mendukungnya, yaitu: 1. Bisnis Seorang data scientist yang memproses data berdasarkan ilmu data science harus dapat menganalisis data untuk memberi informasi yang dapat dipahami untuk membantu merancang strategi untuk memecahkan masalah pemahaman bisnis. Untuk dapat melakukan ini, bahkan keterampilan data science harus disertai dengan pemahaman bisnis sehingga pemahaman bisnis dapat menerapkan solusi berbasis data yang diusulkan untuk mencapai tujuannya. 2. Matematika dan statistika Data science sangat membutuhkan ilmu matematika karena data perlu diproses secara kuantitatif. Banyak masalah bisnis dapat diselesaikan dengan membuat model analitik berbasis matematika. Untuk memperkirakan ini diperlukan pemahaman matematika yang mendalam. Misalnya, algoritma desain machine learning sebagai aplikasi data science terkait erat dengan matematika. Statistik untuk data science sama pentingnya. Selain memahami statistik klasik, seorang data scientist juga harus memahami statistika Bayes. 3. Teknologi Tentu saja, salah satu data science tidak bisa memisahkan teknologi, kreativitas, dan kecerdasan dalam menggunakan keahlian teknis untuk memecahkan suatu masalah. Data science adalah ilmu yang menggunakan big data dalam jumlah besar dan algoritma yang kompleks, sehingga membutuhkan banyak keterampilan komputer. Seorang data scientist harus fasih dalam bahasa pemrograman seperti SQL, bahasa pemrograman Python, bahasa pemrograman SAS, bahasa pemrograman Java, bahasa pemrograman Scala, bahasa pemrograman Julia dan masih banyak lagi bahasa pemrograman yang lain nya. Seorang data scientist harus bisa berpikir seperti algoritma untuk memecahkan masalah yang paling sulit sekalipun.
Menurut Towards Data Science, menjelaskan proses data science tidaklah mudah. Namun secara garis besar, proses tersebut dapat dirangkum dalam lima poin OSEMN sebagai berikut: 1. Obtain Langkah pertama untuk memulai proyek data science adalah obtain, yaitu mendapatkan atau mengumpulkan data. Data dikumpulkan dari sumber big data. Kemudian gunakan kemampuan teknis seperti MySQL untuk menganalisis data. Jika anda menggunakan Python anda dapat membaca kumpulan data dari sumbernya langsung ke program ilmu data apa pun yang akan anda gunakan. Untuk mengambil big data dari sumbernya, diperlukan keahlian yang berbeda tergantung pada jenis dan ukuran file yang dihasilkan. 2. Scrub Setelah big data terkumpul, hal selanjutnya yang harus dilakukan dalam langkah proses belajar data science adalah membersihkan data. Pembersihan data adalah proses pembersihan atau penyaringan data. Jika ada data yang tidak penting atau tidak relevan, sebaiknya dihapus. Pada titik ini, standarisasi format menganalisis data juga dilakukan. Dari format yang berbeda pada langkah pertama, semua data dikonversi ke format yang sama. Kemudian, jika ada data yang kurang atau hilang, maka harus disesuaikan untuk diproses. Proses pembersihan juga mencakup pengelompokan dan pemisahan tipe data sesuai kebutuhan. Pada dasarnya, fase pembersihan adalah proses penyortiran, merapikan data dan menghapus apa pun yang tidak perlu, mengganti data yang hilang dan menormalkan seluruh format. 3. Explore Pada tahap ini dilakukan ekstraksi dan verifikasi data. Pertama, semua data harus diperiksa propertinya, karena tipe data yang berbeda memerlukan penanganan yang berbeda. Selanjutnya, statistik deskriptif harus dihitung sehingga fitur dapat diekstraksi dan variabel diuji signifikansinya. Terakhir, visualisasi data terstruktur digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren penting dalam data anda. Dengan cara ini, gambaran yang lebih jelas dapat diperoleh dengan grafik untuk lebih memahami signifikansi data. 4. Model Setelah memastikan bahwa langkah scrub dan eksplorasi telah dilakukan secara optimal, anda dapat melanjutkan ke langkah data science berikutnya, yaitu pemodelan. Pada tahap ini, model data terstruktur dibuat untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Pada tahap ini, regresi dan prediksi digunakan untuk memperkirakan nilai masa depan dan untuk memberi peringkat dan mengelompokkan kelompok nilai dari data. 5. Interpret Salah satu langkah terakhir dalam proses data science adalah interpretasi data terstruktur. Interpretasi data terstruktur adalah proses penting di mana interpretasi model dan data dilakukan. Output pengolahan data yang diinterpretasi harus dapat dimengerti oleh mereka yang tidak mengerti istilah teknis. Presentasi dimaksudkan untuk menanggapi masalah bisnis berdasarkan data yang diperoleh. Pada tahap interpretasi data, keterampilan komunikasi yang baik juga diperlukan untuk mengkomunikasikan poin-poin penting secara efektif kepada semua pihak yang berkepentingan.
Faktanya, kumpulan Data science adalah bidang yang bertujuan untuk memberikan wawasan yang berarti tentang ketersediaan data dalam jumlah besar. Ini sering melibatkan banyak bidang pekerjaan yang berbeda, dengan tujuan melakukan perhitungan dan terjemahan data yang akan disaring. Dengan demikian, penerapan ilmu yang satu ini dapat ditemukan di berbagai sektor industri mulai dari sektor kesehatan hingga e-commerce untuk tujuan bisnis. Apa contoh penerapan data science di zaman modern ini? Berikut penjelasan nya. 1. Bidang kesehatan Salah satu contoh penerapan terbesar dari data science dapat ditemukan dalam sektor industri kesehatan. Faktanya, menurut Built In, data science pertama kali diperkenalkan ke dunia melalui industri kesehatan pada tahun 2008. Tahun itu, Google menemukan bahwa ia dapat memetakan wabah flu secara real time dengan melacak data lokasi pada pencarian terkait flu. Peta CDC (Centers for Disease Control and Prevention) yang tersedia saat ini dari kasus flu yang tercatat, FluView, diperbarui hanya sekali seminggu. Akibatnya, Google segera meluncurkan tool pesaing dengan pembaruan berita yang lebih up-to-date, yakni Google Flu Trends. 2. Bidang finansial Contoh penerapan data science berikutnya untuk keperluan fraud detection di bidang finansial. Sebagian besar bank dan perusahaan finance sekarang menggunakan data science untuk mengkategorikan, mengklasifikasikan, dan mengelompokkan data yang dapat menunjukkan bentuk penipuan. Hal ini diperlukan ilmu komputer untuk menghindari kriminalisasi yang sedang berlangsung terhadap sistem milik perusahaan. Sistem pakar perusahaan finansial juga dapat mengenkripsi data yang mampu mendeteksi penipuan dalam bentuk yang tidak terduga. 3. Bidang olahraga profesional Siapa sangka data science ternyata memberikan dampak yang cukup besar bagi dunia olahraga profesional. Ya, ilmu ini sering digunakan untuk merekrut pemain muda dengan potensi bintang. Contoh penerapannya adalah tim baseball Oakland Athletics. Mereka menggunakan statistik dalam game yang sering diabaikan oleh tim lain untuk memprediksi pemain potensial dan membangun tim yang kuat dengan biaya rendah. 4. Bidang e-commerce Contoh terakhir penerapan data science adalah di bidang e-commerce untuk memberi berbagai tujuan penetapan harga yang dinamis. Harga ini ditetapkan oleh perusahaan e-commerce untuk mengelompokkan pelanggan atau konsumen secara tepat. Penetapan harga yang dinamis juga diperlukan agar setiap kelompok pelanggan dapat ditawarkan suatu produk dengan harga yang sesuai dengan kebutuhannya. Menghitung dynamic pricing dalam bisnis biasanya mempertimbangkan berbagai kategori data, seperti lide time, review properti, dan fasilitas yang di sediakan produk.
Seiring dengan pertumbuhan data science, profesi di bidang ini kini banyak diminati oleh para kandidat. Faktanya, menurut University of California, data science telah menjadi bidang pekerjaan yang tumbuh paling cepat sejak 2017. Tren perkembangan ini juga diperkirakan akan meningkat di tahun-tahun mendatang. Sebenarnya, apa saja contoh pekerjaan data science? Berikut daftar dan penjelasannya. 1. Data scientist Salah satu pekerjaan data science yang utama dapat anda coba adalah sebagai data scientist. Ini adalah pekerja yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data besar terstruktur dan tidak terstruktur. Peran mereka adalah menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan matematika untuk menganalisis, memproses, dan memodelkan data. Data scientist juga perlu untuk memberi hasil analisis mereka untuk membuat rencana aksi untuk kebutuhan bisnis perusahaan. 2. Data engineer Data engineer adalah pekerjaan berikutnya yang dapat anda temukan di bidang data science. Data engineer bertanggung jawab untuk merancang dan membangun sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data engineer dalam skala besar. Profesi ini benar-benar bidang yang luas dengan magang tersedia di hampir setiap industri. Bidang seperti machine learning dan deep learning tidak akan berhasil tanpa data engineer yang dapat memproses dan menyalurkan data. 3. Data analyst Pekerjaan lain yang bisa anda pilih jika tertarik untuk memasuki dunia data science adalah sebagai data analyst. mengumpulkan, membersihkan, dan menafsirkan kumpulan data analyst untuk menjawab pertanyaan dan memecahkan masalah pelanggan. Pada dasarnya, pengumpulan data analyst perusahaan tidak dapat ditafsirkan dan ditampilkan tanpa salah satu layanan tersebut. Data analyst sendiri dapat bekerja di banyak industri, termasuk bisnis, keuangan, hukum, sains, kedokteran, dan pemerintahan. 4. Data storyteller Pekerjaan terakhir yang bisa kamu coba jika ingin memasuki dunia data science adalah pekerjaan seorang yang dibutuhkan untuk menganalisis data storyteller. Tugas anda adalah mengumpulkan poin data dari berbagai sumber, sering kali termasuk data dari analisis web dan dari studi khusus, dan mengidentifikasi wawasan untuk menarik kesimpulan. Anda juga perlu memutuskan bagaimana memvisualisasikan kumpulan data anda dengan benar sehingga mudah dicerna dan diingat oleh stakeholde dan pelanggan.
Inilah penjelasan tentang data science dan tahapan proses yang perlu kita ketahui. Mempelajari data science tidak mudah, tetapi keterampilan ini sangat penting untuk bisnis anda. Oleh karena itu, jika anda tertarik untuk belajar data science, maka anda perlu belajar data science dan berlatih sendiri.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..