Kamu tau ga sih kalau belakangan ini kata data science sering muncul? Namun, data science  itu apa dan fungsinya untuk apa sih? Kalau kamu belum tau, jangan khawatir, karena pada artikel ini, Filemagz akan menjelaskan apa itu data science dan fungsinya. Jadi, baca sampai habis ya!

Apa itu Ilmu Data/Data Science? 

Data science atau ilmu data adalah aspek dari pengumpulan data yang berhubungan dengan besarnya volume data dengan menggunakan teknik modern demi menemukan atau mendapatkan informasi yang bermakna, serta membuat bisnis dengan informasi tersebut. 

Fungsi Data Science 

Data science memiliki fungsi dalam bisnis, yaitu untuk menentukan keputusan bisnis perusahaan. Perusahaan mengolah data yang terdiri dari data konsumen, kompetitor, dan tren terkini untuk dijadikan sebagai bahan pertimbangan dalam membuat strategi bisnis. 

Aspek yang Digunakan di Dunia Data Science 

1. Big Data 

Big Data adalah aspek utama dalam dunia data science. Seorang data scientist baru bisa membantu perusahaan dalam mengambil keputusan, memprediksi waktu, penyebaran unit, dan lain sebagainya, hanya jika Big Data tersedia dan dapat digunakan.

2. Machine Learning 

Pembelajaran mesin adalah aspek kedua. Aspek ini bersifat interdisipliner dan menggunakan teknik dari bidang statistik, ilmu komputer, dan kecerdasan buatan. Komponen utama machine learning adalah algoritma yang secara otomatis dapat belajar dari pengalaman untuk meningkatkan kinerjanya. 

3. Data Mining 

Data mining adalah proses mengumpulkan dan memproses data untuk tujuan mengekstraksi wawasan penting dari data. Proses pengumpulan dan penggalian informasi ini dapat dilakukan dengan perangkat lunak yang menggunakan komputasi statistik, matematika, atau teknologi kecerdasan buatan (AI). Data mining umumnya dikenal sebagai Knowledge Discovery in Databases (KDD). 

4. Deep Learning 

Deep learning dapat diartikan sebagai salah satu teknik dalam machine learning yang mengarahkan sebuah sistem komputer maupun mesin untuk bekerja layaknya manusia secara natural, yakni dengan mempelajari situasi dengan pembelajaran atau pemrograman tertentu. Deep learning juga merupakan kunci dari pengembangan teknologi yang mengandalkan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Dalam deep learning, sebuah komputer akan mempelajari berbagai model dan mengklasifikasikan tugas-tugasnya melalui data yang dikumpulkan. Data tersebut bisa berupa gambar, teks, hingga suara. Bahkan, tingkat akurasinya pun lebih tinggi dalam mengolah data-data berjumlah besar. 

5. Artificial Intelligence 

Artificial intelligence adalah simulasi proses kecerdasan manusia oleh mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia dan meniru tindakan mereka. Istilah ini juga dapat diterapkan pada mesin apa pun yang menunjukkan ciri-ciri yang terkait dengan pikiran manusia seperti pembelajaran dan pemecahan masalah. Karakteristik ideal dari artificial intelligence adalah kemampuannya untuk merasionalisasi dan mengambil tindakan yang memiliki peluang terbaik untuk mencapai tujuan tertentu.

Siklus Data Science 

1. Pengumpulan Data/Discovery 

Pengumpulan data adalah proses dimana akuisisi data, entri data, penerimaan sinyal, dan ekstraksi data dilakukan. Tahapan ini melibatkan pengumpulan data mentah, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. 

2. Persiapan Data/Data Preparation 

Tahap ini meliputi beberapa hal, yaitu data warehousing, pembersihan data, pementasan data, pemrosesan data, dan arsitektur data. Tahap ini juga mencakup pengambilan data mentah dan meletakkannya dalam bentuk yang bisa kita gunakan. 

3. Model Planning 

Model planning adalah tahap di mana menentukan metode, teknik, dan alur kerja yang bertujuan untuk mengikuti fase pembangunan model berikutnya. 

4. Model Building 

Di tahap ini, diperlukan pengembangan kumpulan data untuk tujuan pelatihan, pengujian, dan produksi. Kumpulan data ini memungkinkan ilmuwan data untuk mengembangkan metode analitik dan melatihnya, sambil menyisihkan sebagian data untuk menguji model.

5. Operation 

Fase ini adalah fase di mana sebuah tim data science mengomunikasikan manfaat proyek secara lebih luas dan menyiapkan proyek percontohan untuk menyebarkan pekerjaan dengan cara yang terkendali sebelum memperluas pekerjaan ke perusahaan. 

6. Communicate Results 

Di fase ini, tim data perlu membandingkan hasil pemodelan dengan kriteria yang ditetapkan untuk persentase keberhasilan dan kegagalan. Tim data mempertimbangkan cara terbaik untuk mengartikulasikan temuan dan hasil ke berbagai anggota tim dan pemangku kepentingan, dengan mempertimbangkan peringatan dan asumsi. Tim data juga harus mengidentifikasi temuan kunci, mengukur nilai bisnis, dan mengembangkan narasi untuk meringkas dan menyampaikan temuan kepada pemangku kepentingan.Lalu, tim data science memberikan informasi-informasi yang berguna bagi perusahaan. 

Pentingnya Belajar Data Science 

Belajar data science pun menjadi salah satu investasi yang bernilai cukup tinggi untuk menghadapi tren di era digital ini. Dengan data science, kita bakal mampu menganalisis data di mana pun, mempunyai kemampuan problem solving yang baik, dan keterampilan di bidang ilmu lainnya dengan kompetensi data science yang dimiliki. Contohnya, salah satu profesi yang bergerak di bidang data dituntut untuk selalu beradaptasi dengan tren yang terus-terusan berubah adalah data scientist. Dengan mempelajarinya, kita diharapkan mampu mengikuti arus perubahan yang ada.

Nah sobat Filemagz, itulah sekilas tentang datascience. Sangat menarik yaa, apa lagi kalo kamu ngerti tentang datascience, pasti gampang nih kalo pengen cari kerja hehehe. Kalo kamu gimana nih, setelah baca artikel tentang datascience, kamu berminat gak untuk belajar lebih dalam lagi? Tulis di kolom komentar, ya! Dan jangan lupa untuk follow Instagram Filemagz dan Filetechno untuk informasi menarik lainnya, ya! Sampai jumpa di artikel berikutnya!