hostmysaas.net – Apa itu data science? Data science telah menjadi salah satu keterampilan yang populer dalam beberapa tahun terakhir. Secara umum, data science adalah cara baru untuk menghemat waktu saat menganalisis data yang sangat besar.
Penggunaan ilmu data science telah membantu banyak perusahaan, organisasi, dan lembaga pemerintahan untuk menghasilkan data yang digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Untuk memahaminya dengan lebih baik, silakan baca artikel ini hingga akhir.
Apa itu Data Science?
Data science adalah penggabungan ilmu pemrograman, matematika, dan statistik yang digunakan untuk mengolah data. Proses pengolahan data ini tidak hanya terbatas pada analisis.
Pengolahan data dimulai dari pengumpulan, analisis, hingga menghasilkan model yang dapat dipahami oleh pihak-pihak yang berkepentingan (stakeholder).
Data science memiliki manfaat dalam mencari solusi untuk tantangan yang dihadapi oleh perusahaan, organisasi, dan lembaga terkait. Oleh karena itu, data science bukan hanya berguna dalam dunia bisnis, tetapi juga dalam berbagai industri lainnya.
Kemampuan Apa Saja yang Dibutuhkan untuk Menjadi Seorang Data Scientist?
Apakah Anda tertarik untuk menjadi seorang yang mahir dalam ilmu data? Jika ya, maka beberapa kemampuan di bawah ini perlu Anda miliki.
1. Statistik
Ketika mendengar kata “statistics,” yang mungkin pertama kali terlintas dalam pikiran Anda adalah rumus matematika seperti yang diajarkan di sekolah. Pemikiran ini benar, tetapi dalam konteks data science, konsep sampel dan populasi sangat penting.
Jadi, pastikan Anda memiliki pemahaman yang kuat tentang kedua konsep ini. Namun, ini tidak berarti bahwa konsep dasar statistik lainnya tidak relevan. Anda tetap perlu mempelajarinya dan memahaminya agar dapat melakukan pemrosesan data dengan lebih akurat.
2. Pemrograman
Keahlian dalam pemrograman menjadi esensial agar Anda dapat mengolah data dengan efisien. Pengolahan data dengan menggunakan pemrograman serupa dengan penerapan rumus matematika.
Misalnya, ketika Anda dihadapkan dengan perhitungan yang melibatkan banyak angka, rumus matematika dapat memberikan hasil secara instan tanpa perlu menghitung satu per satu.
Data mentah yang telah tersedia akan diolah melalui berbagai kode pemrograman untuk menghasilkan data akhir yang dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Beberapa keterampilan pemrograman yang diperlukan termasuk JavaScript dan Python.
3. Database, Query, dan Pengelolaan Data
Keterampilan berikutnya yang menjadi sangat penting adalah pemahaman tentang database, query atau SQL, dan pengelolaan data. Semua ini bermanfaat dalam memproses data yang tersimpan dalam basis data dengan lebih efisien.
4. Pemahaman Terhadap Bisnis Tempat Anda Bekerja
Keterampilan terakhir yang harus Anda miliki adalah kemampuan untuk memahami bisnis tempat Anda bekerja. Sebelum memproses data, Anda harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang operasi bisnis. Anda perlu memahami masalah yang sedang dihadapi oleh bisnis tersebut.
Misalnya, masalah terkait penjualan, pelanggan, kualitas produk, dan sebagainya. Pemahaman yang komprehensif tentang aspek bisnis ini akan membantu Anda dalam mengelola data dengan lebih efektif. Pada akhirnya, Anda akan tahu data mana yang perlu diolah untuk menghasilkan solusi yang tepat.
Menjadi seorang ahli dalam bidang tertentu memang tidak mudah. Memperoleh empat keterampilan yang baru saja dijelaskan memerlukan waktu yang cukup lama. Namun, jika Anda benar-benar tertarik untuk menjadi seorang ahli dalam ilmu data, maka usaha keras ini harus ditempuh.
Contoh Penerapan Data Science
Pada dasarnya, data science adalah disiplin yang bertujuan untuk memberikan wawasan yang signifikan dari data yang melimpah.
Biasanya, ini terkait dengan beragam domain pekerjaan, dengan fokus pada perhitungan dan interpretasi data yang perlu disaring.
Karena itu, bidang ini menemukan berbagai aplikasinya di berbagai sektor industri, mulai dari industri kesehatan hingga e-commerce untuk keperluan bisnis.
Jadi, bagaimana data science diterapkan dalam era modern ini? Berikut adalah daftar dan penjelasannya.
1. Bidang Kesehatan
Salah satu contoh aplikasi utama data science adalah dalam industri kesehatan.
Bahkan, menurut sumber Built In, data science pertama kali diperkenalkan ke dunia melalui industri kesehatan pada tahun 2008.
Pada tahun tersebut, Google menemukan bahwa mereka dapat melacak wabah flu secara real time dengan menggunakan data lokasi yang terkait dengan pencarian tentang flu.
Sementara Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit (CDC) hanya memperbarui peta kasus flu yang didokumentasikan, yang dikenal sebagai FluView, sekali seminggu.
Sebagai hasilnya, Google dengan cepat meluncurkan alat yang bersaing, yaitu Google Flu Trends, yang memberikan pembaruan berita yang lebih up-to-date.
2. Bidang Keuangan
Contoh aplikasi data science selanjutnya adalah untuk mendeteksi penipuan (fraud detection) di sektor keuangan.
Sebagian besar bank dan perusahaan yang bergerak di bidang keuangan saat ini memanfaatkan data science untuk mengklasifikasikan, mengelompokkan, dan membagi data yang mungkin mengindikasikan pola penipuan.
Ini diperlukan untuk mencegah adanya tindakan kriminal yang berkelanjutan dalam sistem perusahaan.
Sistem kecerdasan buatan di perusahaan keuangan juga dapat mengkodekan data untuk mendeteksi penipuan dalam bentuk yang tidak terduga.
3. Bidang Olahraga Profesional
Tidak banyak yang menyadari bahwa data science memiliki dampak yang signifikan dalam dunia olahraga profesional.
Benar, disiplin ini sering digunakan dalam rangka merekrut pemain muda berbakat yang memiliki potensi menjadi bintang.
Salah satu contoh penerapannya terlihat pada tim baseball Oakland Athletics.
Mereka memanfaatkan statistik dalam permainan yang sering diabaikan oleh tim lain untuk meramalkan potensi pemain dan membentuk tim yang kompetitif dengan biaya yang lebih terjangkau.
4. Bidang E-commerce
Contoh terakhir dari penerapan data science terletak dalam dunia e-commerce untuk berbagai keperluan dynamic pricing.
Penentuan harga ini dilakukan oleh perusahaan e-commerce untuk membagi pelanggan atau konsumen menjadi segmen yang sesuai.
Pricing dinamis ini juga penting untuk memastikan bahwa setiap kelompok pelanggan menerima penawaran produk dengan harga yang cocok dengan preferensi mereka.
Perhitungan dynamic pricing di perusahaan umumnya mempertimbangkan berbagai kategori data, seperti lead time, review produk, dan fitur yang tersedia pada produk tersebut.