Merdeka.com - Data science adalah bagian penting dari banyak industri saat ini, mengingat sejumlah besar data yang dihasilkan, dan merupakan salah satu topik yang paling diperdebatkan di kalangan TI.

Popularitasnya telah berkembang selama bertahun-tahun, dan perusahaan telah mulai menerapkan teknik data science untuk mengembangkan bisnis mereka dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Data science menggabungkan berbagai bidang, yang meliputi ilmu statistik, metode ilmiah, kecerdasan buatan (AI), dan analisis data, untuk mengekstrak nilai dari data.

Mereka yang mempraktikkan data science disebut data scientist, dan mereka menggabungkan berbagai keterampilan untuk menganalisis data yang dikumpulkan dari web, ponsel cerdas, pelanggan, sensor, dan sumber lain untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Berikut selengkapnya merdeka.com rangkum definisi data science, fungsi, cara kerja, dan ilmu terkait.

Mendefinisikan Data Science dan Fungsinya

Data science adalah bidang studi yang menggabungkan keahlian domain, keterampilan pemrograman, dan pengetahuan matematika dan statistik untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari data. 

Praktisi data science menerapkan algoritme pembelajaran mesin ke angka, teks, gambar, video, audio, dan lainnya untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan (AI) untuk melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Pada gilirannya, sistem ini menghasilkan wawasan yang dapat diterjemahkan oleh analis dan pengguna bisnis ke dalam nilai bisnis yang nyata.

Karena data tumbuh pada tingkat yang mengkhawatirkan, perlombaan dimulai bagi perusahaan untuk memanfaatkan wawasan dalam data mereka. 

Namun, sebagian besar organisasi dihadapkan pada kekurangan ahli untuk menganalisis data besar mereka untuk menemukan wawasan dan mengeksplorasi masalah yang bahkan tidak diketahui perusahaan.

Untuk mewujudkan dan memonetisasi nilai ilmu data, organisasi harus memasukkan wawasan prediktif, perkiraan, dan strategi pengoptimalan ke dalam sistem bisnis dan operasional.

Mampu mengekstrak tren dan peluang dalam sejumlah besar data yang dimasukkan ke dalam bisnis, akan memberikan keunggulan kompetitif bagi organisasi.

Data science mencakup kemampuan deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Ini berarti bahwa dengan data science, organisasi dapat menggunakan data untuk mencari tahu apa yang terjadi, mengapa hal itu terjadi, apa yang akan terjadi, dan apa yang harus mereka lakukan terhadap hasil yang diantisipasi.

Apa itu Data scientist?

Sebagai spesialisasi, data science masih cukup muda. Bidang tersebut tumbuh dari bidang analisis statistik dan penambangan data. Data Science Journal memulai debutnya pada tahun 2002, diterbitkan oleh International Council for Science: Committee on Data for Science and Technology. 

Pada tahun 2008 gelar data scientist telah muncul, dan bidangnya dengan cepat lepas landas. Sejak saat itu, ada kekurangan data scientist, meskipun semakin banyak perguruan tinggi dan universitas mulai menawarkan gelar data science.

Tugas seorang data scientist dapat mencakup pengembangan strategi untuk menganalisis data, menyiapkan data untuk analisis, menjelajahi, menganalisis, dan memvisualisasikan data, membangun model dengan data menggunakan bahasa pemrograman, seperti Python dan R, dan menerapkan model ke dalam aplikasi.

Data scientist tidak bekerja sendirian. Faktanya, data scientist paling efektif dilakukan dalam tim. Selain data scientist, tim ini mungkin termasuk analis bisnis yang mendefinisikan masalah, insinyur data yang menyiapkan data dan cara mengaksesnya, arsitek TI yang mengawasi proses dan infrastruktur yang mendasarinya, dan pengembang aplikasi yang menyebarkan model atau keluaran analisis ke dalam aplikasi dan produk.

Cara Kerja Data Science

Proses menganalisis dan bertindak berdasarkan data bersifat iteratif dan bukan linier, tetapi beginilah siklus hidup data science, biasanya mengalir untuk proyek pemodelan data:

Perencanaan:   Mendefinisikan sebuah proyek dan output potensialnya.

Membangun model data: Data scientist sering menggunakan berbagai perpustakaan sumber terbuka atau alat dalam database untuk membangun model pembelajaran mesin. 

Seringkali, pengguna menginginkan API untuk membantu penyerapan data, pembuatan profil dan visualisasi data, atau rekayasa fitur. Mereka akan membutuhkan alat yang tepat serta akses ke data yang tepat dan sumber daya lainnya, seperti daya komputasi.

Mengevaluasi model:   Data scientist harus mencapai persentase akurasi yang tinggi untuk model mereka sebelum mereka merasa percaya diri untuk menerapkannya. 

Evaluasi model biasanya akan menghasilkan rangkaian metrik evaluasi dan visualisasi yang komprehensif untuk mengukur kinerja model terhadap data baru, dan juga memeringkatnya dari waktu ke waktu untuk memungkinkan perilaku optimal dalam produksi. Evaluasi model melampaui kinerja mentah untuk memperhitungkan perilaku dasar yang diharapkan.

Menjelaskan model:   Mampu menjelaskan mekanika internal hasil model pembelajaran mesin dalam istilah manusia tidak selalu mungkin, tetapi ini menjadi semakin penting. 

Data scientist menginginkan penjelasan otomatis tentang bobot relatif dan pentingnya faktor-faktor yang digunakan untuk menghasilkan prediksi, dan detail penjelasan khusus model pada prediksi model.

Menerapkan model:   Mengambil model pembelajaran mesin yang terlatih dan memasukkannya ke dalam sistem yang tepat seringkali merupakan proses yang sulit dan melelahkan. 

Ini dapat dibuat lebih mudah dengan mengoperasionalkan model sebagai API yang skalabel dan aman, atau dengan menggunakan model pembelajaran mesin dalam database.

Model pemantauan:   Sayangnya, menerapkan model bukanlah akhir dari segalanya. Model harus selalu dipantau setelah penerapan untuk memastikan bahwa mereka bekerja dengan benar. 

Data model yang dilatih mungkin tidak lagi relevan untuk prediksi masa depan setelah jangka waktu tertentu. Misalnya, dalam deteksi penipuan, penjahat selalu menemukan cara baru untuk meretas akun.

Alat untuk data science

Membangun, mengevaluasi, menerapkan, dan memantau model pembelajaran mesin bisa menjadi proses yang kompleks. Itulah mengapa ada peningkatan jumlah alat data science. 

Data scientist menggunakan banyak jenis alat, tetapi salah satu yang paling umum adalah buku catatan sumber terbuka, yang merupakan aplikasi web untuk menulis dan menjalankan kode, memvisualisasikan data, dan melihat hasilnya, semua dalam lingkungan yang sama.

Beberapa notebook paling populer adalah Jupyter, RStudio, dan Zeppelin. Notebook sangat berguna untuk melakukan analisis, tetapi memiliki keterbatasan saat Data scientist perlu bekerja sebagai tim. Platform ilmu data dibangun untuk memecahkan masalah ini.

Untuk menentukan alat data science mana yang tepat untuk Anda, penting untuk mengajukan pertanyaan berikut: Bahasa apa yang digunakan Data scientist Anda? Metode kerja seperti apa yang mereka sukai? Jenis sumber data apa yang mereka gunakan?

Misalnya, beberapa pengguna lebih suka memiliki layanan datasource-agnostic yang menggunakan pustaka sumber terbuka atau open source libraries. Yang lain lebih suka kecepatan dalam database, algoritma pembelajaran mesin.

Keterampilan Dasar yang Anda Butuhkan untuk Menjadi Data Scientist

Keahlian Matematika

Ada meme yang umum beredar tentang orang dewasa yang menyadari bahwa belajar aljabar tidak ada gunanya karena tidak ada kesempatan untuk menggunakannya dalam kehidupan sehari-hari. Padahal, data scientist perlu memahami aljabar linier, serta teknik kuantitatif.

Ketajaman Bisnis yang Kuat

Data scientist seharusnya mendapatkan informasi yang berguna untuk bisnis dan membagikannya dengan individu dan tim yang sesuai. Jadi, data scientist perlu memiliki pemahaman bisnis yang kuat sehingga mereka dapat memiliki perspektif yang benar saat membuat penentuan ini.

Keterampilan Teknologi

Data scientist bekerja dengan alat canggih dan algoritme kompleks. Mereka juga dapat dipanggil untuk membuat kode dan mengembangkan prototipe solusi dengan cepat. Harapan ini berarti data scientist harus memiliki kemahiran dalam bahasa seperti SQL, R, Python, dan SAS, dan terkadang di Java, Scala, dan Julia.

Manajemen Proyek

Data scientist harus mengawasi proyek yang sangat bergantung pada data yang mereka kumpulkan dan proses. Terserah para data scientist untuk memastikan bahwa segala sesuatunya bergerak maju dan semua orang berkomunikasi satu sama lain.

(mdk/amd)