Apa itu Ilmu Data? – Panduan Lengkap

Ilmu Data adalah kombinasi matematika, statistik, pembelajaran mesin, dan ilmu komputer. Ilmu Data mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data untuk mengumpulkan wawasan tentang data yang dapat membantu pengambil keputusan membuat keputusan yang tepat.

Ilmu Data digunakan di hampir setiap industri saat ini yang dapat memprediksi perilaku dan tren pelanggan serta mengidentifikasi peluang baru. Bisnis dapat menggunakannya untuk membuat keputusan yang tepat mengenai pengembangan produk dan pemasaran. Ini digunakan sebagai alat untuk mendeteksi penipuan dan mengoptimalkan proses. Pemerintah juga menggunakan Ilmu Data untuk meningkatkan efisiensi dalam penyampaian layanan publik.

Ilmu Data adalah bidang baru yang semakin penting seiring berjalannya waktu. Ini adalah kata kunci terbaru di dunia TI, dan permintaannya di pasar terus meningkat. Permintaan terhadap Data Scientist semakin meningkat, didorong oleh kebutuhan organisasi untuk mengubah data menjadi wawasan. Perusahaan seperti Google, Amazon, Microsoft, dan Apple termasuk di antara perekrut Ilmuwan Data terbesar. Ilmu Data juga menjadi bidang yang dicari oleh para profesional TI. 

Menurut laporan terbaru oleh Penelitian yang Diutamakan, permintaan Ilmu Data diperkirakan akan tumbuh pada CAGR (Tingkat Pertumbuhan Tahunan Majemuk) sebesar 16.43% dan mencapai nilai pasar sebesar 378.7 Miliar selama periode perkiraan tahun 2022 hingga 2030.

Secara sederhana, Ilmu Data membantu menganalisis data dan mengekstrak wawasan yang bermakna darinya dengan menggabungkan statistik & matematika, keterampilan pemrograman, dan keahlian mata pelajaran.

Pentingnya Ilmu Data

Saat ini, organisasi kewalahan dengan data. Ilmu Data akan membantu dalam mengekstraksi wawasan yang bermakna dengan menggabungkan berbagai metode, teknologi, dan alat. Di bidang e-commerce, keuangan, kedokteran, sumber daya manusia, dll, bisnis menemukan data dalam jumlah besar. Alat dan teknologi Ilmu Data membantu mereka memproses semuanya.

Sejarah Ilmu Data

Pada awal tahun 1960-an, istilah “Ilmu Data” diciptakan untuk membantu memahami dan menganalisis sejumlah besar data yang dikumpulkan pada saat itu. Ilmu data adalah disiplin ilmu yang terus berkembang, menggunakan ilmu komputer dan metode statistik untuk memperoleh wawasan dan menghasilkan prediksi berharga di berbagai industri.

Ilmu Data – Prasyarat

• statistika

Ilmu data mengandalkan statistik untuk menangkap dan mengubah pola data menjadi bukti yang dapat digunakan melalui penggunaan teknik pembelajaran mesin yang kompleks.

Beli Statistik untuk Ilmu Data untuk mempelajari konsep utama Statistika dalam Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Intelijen Bisnis.

• Pemrograman

Python, R, dan SQL adalah bahasa pemrograman yang paling umum. Agar berhasil melaksanakan proyek ilmu data, penting untuk menanamkan pengetahuan pemrograman pada tingkat tertentu. 

Lihat gratis Kursus Tutorial R Studio untuk mempelajari cara menggunakan berbagai teknik dan alat untuk memproses data mentah dan memperoleh wawasan berharga.

• Pembelajaran mesin

Pembuatan prakiraan dan estimasi yang akurat dimungkinkan oleh Machine Learning, yang merupakan komponen penting dalam ilmu data. Anda harus memiliki pemahaman yang kuat tentang pembelajaran mesin jika ingin sukses di bidang ilmu data.

Pemahaman yang jelas tentang fungsi Basis Data, dan keterampilan untuk mengelola dan mengekstrak data adalah suatu keharusan dalam domain ini. 

Anda dapat dengan cepat menghitung dan memprediksi menggunakan model matematika berdasarkan data yang sudah Anda ketahui. Pemodelan membantu menentukan algoritme mana yang paling cocok untuk menangani masalah tertentu dan cara melatih model tersebut.

Periksa juga: Matematika Ilmu Data

Untuk apa Ilmu Data digunakan?

• Analisis Deskriptif

Ini membantu dalam menampilkan titik data secara akurat untuk pola yang mungkin muncul yang memenuhi semua persyaratan data. Dengan kata lain, ini melibatkan pengorganisasian, pengurutan, dan manipulasi data untuk menghasilkan informasi yang mendalam tentang data yang disediakan. Ini juga melibatkan konversi data mentah menjadi bentuk yang mudah dipahami dan diinterpretasikan.

• Analisis Prediktif

Ini adalah proses penggunaan data historis bersama dengan berbagai teknik seperti penambangan data, pemodelan statistik, dan pembelajaran mesin untuk memperkirakan hasil di masa depan. Memanfaatkan tren dalam data ini, bisnis menggunakan analisis prediktif untuk mengenali bahaya dan peluang.

• Analisis Diagnostik

Ini adalah pemeriksaan mendalam untuk memahami mengapa sesuatu terjadi. Teknik seperti penelusuran, penemuan data, penambangan data, dan korelasi digunakan untuk mendeskripsikannya. Beberapa operasi dan transformasi data dapat dilakukan pada kumpulan data tertentu untuk menemukan pola unik di setiap teknik ini. 

• Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif memajukan penggunaan data prediktif. Ini meramalkan apa yang paling mungkin terjadi dan menawarkan tindakan terbaik untuk menghadapi akibat tersebut. Hal ini dapat menilai kemungkinan dampak dari berbagai keputusan dan menyarankan tindakan yang optimal. Itu menggunakan mesin rekomendasi pembelajaran mesin, pemrosesan peristiwa yang rumit, jaringan saraf, simulasi, analisis grafik, dan simulasi.

Apa proses Ilmu Data?

• Mendapatkan data

Langkah pertama adalah mengidentifikasi jenis data apa yang perlu dianalisis, dan data ini perlu diekspor ke file excel atau CSV.

• Menggosok data

Hal ini penting karena sebelum Anda dapat membaca data, Anda harus memastikan data tersebut dalam keadaan yang dapat dibaca dengan sempurna, tanpa kesalahan, tanpa nilai yang hilang atau salah.

• Analisis Eksplorasi

Menganalisis data dilakukan dengan memvisualisasikan data dalam berbagai cara dan mengidentifikasi pola untuk menemukan sesuatu yang tidak biasa. Untuk menganalisis data, Anda harus memiliki perhatian yang sangat baik terhadap detail untuk mengidentifikasi jika ada yang tidak pada tempatnya.

• Pemodelan atau Pembelajaran Mesin

Seorang insinyur data atau ilmuwan menuliskan instruksi yang harus diikuti oleh algoritma Pembelajaran Mesin berdasarkan Data yang harus dianalisis. Algoritme secara berulang menggunakan instruksi ini untuk menghasilkan keluaran yang benar.

• Menafsirkan data

Pada langkah ini, Anda mengungkap temuan Anda dan menyajikannya kepada organisasi. Keterampilan yang paling penting dalam hal ini adalah kemampuan Anda untuk menjelaskan hasil Anda.

Berikut beberapa contoh alat yang akan membantu Data Scientist mempermudah pekerjaannya.

• Analisis Data – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Visualisasi data – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Pergudangan Data – Apache Hadoop, Informatica/Talend, wawasan Microsoft HD
• Pemodelan Data – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Manfaat Ilmu Data dalam Bisnis

• Meningkatkan prediksi bisnis
• Interpretasi data yang kompleks
• Pengambilan keputusan yang lebih baik
• Inovasi produk 
• Meningkatkan keamanan data
• Pengembangan produk yang berpusat pada pengguna

Aplikasi Ilmu Data

• Rekomendasi Produk

Teknik rekomendasi produk dapat mempengaruhi pelanggan untuk membeli produk serupa. Misalnya, seorang tenaga penjualan di Big Bazaar mencoba meningkatkan penjualan tokonya dengan menggabungkan produk-produknya dan memberikan diskon. Jadi dia menggabungkan sampo dan kondisioner dan memberikan diskon. Selanjutnya, pelanggan akan membelinya bersama-sama dengan harga diskon.

• Peramalan Masa Depan

Ini adalah salah satu teknik yang banyak diterapkan dalam Ilmu Data. Berdasarkan berbagai jenis data yang dikumpulkan dari berbagai sumber, prakiraan cuaca dan prakiraan masa depan dilakukan. 

• Penipuan dan Deteksi Risiko

Ini adalah salah satu aplikasi Ilmu Data yang paling logis. Karena transaksi online sedang booming, data Anda bisa saja hilang. Misalnya, deteksi penipuan kartu kredit bergantung pada jumlah, pedagang, lokasi, waktu, dan variabel lainnya. Jika ada yang terlihat tidak wajar, transaksi akan otomatis dibatalkan dan kartu Anda akan diblokir selama 24 jam atau lebih.

• Mobil Mengemudi Sendiri

Mobil self-driving adalah salah satu penemuan paling sukses di dunia saat ini. Kami melatih mobil kami untuk membuat keputusan secara mandiri berdasarkan data sebelumnya. Dalam proses ini, kami dapat menghukum model kami jika tidak berkinerja baik. Mobil menjadi lebih cerdas seiring waktu ketika mulai belajar melalui semua pengalaman waktu nyata.

• Pengenalan Gambar

Saat Anda ingin mengenali beberapa gambar, ilmu data dapat mendeteksi objek dan mengklasifikasikannya. Contoh pengenalan gambar yang paling terkenal adalah pengenalan wajah – Jika Anda memberi tahu ponsel cerdas Anda untuk membuka blokirnya, itu akan memindai wajah Anda. Jadi pertama-tama, sistem akan mendeteksi wajah, kemudian mengklasifikasikan wajah Anda sebagai wajah manusia, dan setelah itu, akan memutuskan apakah ponsel itu milik pemilik sebenarnya atau bukan.

• Pidato ke teks Konversi

Pengenalan suara adalah proses memahami bahasa alami oleh komputer. Kami cukup akrab dengan asisten virtual seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant. 

• Kesehatan

Ilmu Data membantu di berbagai cabang perawatan kesehatan seperti Analisis Citra Medis, Pengembangan obat baru, Genetika dan Genomik, serta memberikan bantuan virtual kepada pasien. 

• Mesin Pencari

Google, Yahoo, Bing, Ask, dll. memberi kami banyak hasil dalam sepersekian detik. Hal ini dimungkinkan dengan menggunakan berbagai algoritma ilmu data.

Bagaimana menjadi Ilmuwan Data?

Peran Ilmuwan Data

Ketika bisnis menghasilkan lebih banyak data dibandingkan sebelumnya, menjadi jelas bahwa data adalah aset yang berharga. Namun, mengekstraksi wawasan yang bermakna dari data memerlukan analisis data, dan di situlah peran Data Scientist. Data Scientist adalah spesialis dalam mengumpulkan, mengatur, menganalisis, dan menafsirkan data untuk menemukan tren, pola, dan korelasi.

Ilmuwan Data memainkan peran penting dalam memastikan bahwa organisasi membuat keputusan yang tepat. Mereka bekerja sama dengan para pemimpin bisnis untuk mengidentifikasi tujuan spesifik, seperti mengidentifikasi segmentasi pelanggan dan mendorong peningkatan produk dan layanan. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan model statistik yang canggih, Data Scientist dapat memeriksa kumpulan data yang besar untuk mengungkap pola dan wawasan yang membantu organisasi mengambil keputusan yang tepat.

Ilmuwan Data umumnya memiliki kombinasi keterampilan teknis dan pengetahuan dalam menafsirkan dan memvisualisasikan data. Mereka harus memiliki keahlian dalam analisis statistik, bahasa pemrograman, algoritma pembelajaran mesin, dan sistem database. 

Mari kita lihat ikhtisar tanggung jawab yang ditangani oleh Data Scientist profesional.

• Mengumpulkan, membersihkan, dan mengatur data untuk digunakan dalam model prediktif dan preskriptif
• Menganalisis sejumlah besar informasi untuk menemukan tren dan pola
• Menggunakan bahasa pemrograman untuk menyusun data dan mengubahnya menjadi informasi yang dapat digunakan
• Bekerja dengan pemangku kepentingan untuk memahami masalah bisnis dan mengembangkan solusi berbasis data
• Mengembangkan model prediktif menggunakan model statistik untuk meramalkan tren masa depan
• Membangun, memelihara, dan memantau model pembelajaran mesin
• Mengembangkan dan menggunakan algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut dan metode analitis lainnya untuk menciptakan solusi berbasis data
• Mengkomunikasikan solusi berbasis data kepada pemangku kepentingan
• Temukan pola dan tren tersembunyi dalam kumpulan data besar menggunakan berbagai alat penambangan data
• Mengembangkan dan memvalidasi solusi data melalui visualisasi data, laporan, dashboard, dan presentasi

Kesimpulannya, peran Data Scientist sangat penting bagi bisnis yang ingin mengambil keputusan berdasarkan data. Ilmuwan Data bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengatur, menganalisis, dan menafsirkan data untuk mengidentifikasi tren dan korelasi. Mereka juga mengembangkan jalur pemrosesan data, merancang laporan, dan dasbor, serta mengembangkan model untuk memperkirakan tren masa depan. Agar berhasil di bidangnya, mereka perlu memahami konteks bisnis dan kebutuhan pelanggan.

Langkah-Langkah Menjadi Ilmuwan Data

Ilmu Data adalah salah satu sektor dengan pertumbuhan tercepat di industri teknologi dan merupakan bidang yang sangat membutuhkan tenaga profesional yang terampil. Anda mungkin penasaran dengan proses menjadi Data Scientist jika Anda mempertimbangkan untuk berkarir di bidang ini. Di sini, kami akan memberikan gambaran umum tentang apa yang diperlukan untuk memulai dan menjadi sukses di bidang ini.

1. Pelajari Dasar-dasarnya: Langkah pertama untuk menjadi Ilmuwan Data adalah memahami dasar-dasar Ilmu Data dan Analisis. Anda harus memahami topik manajemen data, statistik, matematika, dan pemrograman. Anda dapat menemukan banyak sumber daya dan kursus daring yang mengajarkan topik-topik ini.

2. Kembangkan Keterampilan Praktis: Setelah Anda memperoleh pemahaman dasar tentang ilmu data, Anda perlu mengembangkan keterampilan praktis yang akan berguna dalam karier Anda. Misalnya, biasakan diri Anda dengan bahasa pemrograman, seperti R dan Python, serta sistem pengkodean dan manajemen basis data. Anda mungkin juga ingin mempraktikkan pembelajaran mesin dan teknik analisis data.

3. Dapatkan Sertifikat Pascasarjana atau Gelar: Sebagian besar perusahaan lebih memilih untuk mempekerjakan ilmuwan data dengan gelar pasca sarjana atau master di bidang yang sesuai, seperti ilmu komputer atau matematika terapan. Menghasilkan gelar Ilmu Data atau Analisis dapat membantu Anda memperoleh pengetahuan, keahlian, dan keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi Ilmuwan Data yang sukses.

4. Bekerja pada Proyek: Salah satu cara terbaik untuk mengembangkan keterampilan Ilmu Data Anda adalah dengan mengerjakan proyek. Anda dapat menemukan proyek secara online atau menghubungi organisasi yang mencari Ilmuwan Data. Mengerjakan proyek akan membantu Anda mendapatkan pengalaman dalam analisis data, pembelajaran mesin, dan aktivitas Ilmu Data lainnya.

5. Tetap terkini: Untuk tetap menjadi yang terdepan, Anda harus selalu mengetahui tren Ilmu Data terkini. Pantau terus berita industri dan berlangganan publikasi Ilmu Data terkemuka.

Menjadi Ilmuwan Data dapat dicapai dengan dedikasi dan kerja keras yang tepat. Dengan mengikuti tips yang diuraikan di atas, Anda akan menuju karir Ilmu Data yang menguntungkan.

Baca lebih lanjut tentang 9 Peran Pekerjaan Teratas di Dunia Ilmu Data untuk tahun 2023

Kesimpulan

Kesimpulannya, ilmu data adalah bidang yang dinamis dan berkembang pesat yang memainkan peran penting dalam dunia berbasis data. Ini menggabungkan berbagai keterampilan, termasuk statistik, pemrograman, pengetahuan domain, dan visualisasi data, untuk mengekstraksi wawasan berharga dari kumpulan data yang luas dan kompleks. Seperti yang telah kita jelajahi di blog ini, ilmu data bukan hanya tentang menghitung angka; ini tentang mengubah data menjadi pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti yang dapat mendorong pengambilan keputusan di seluruh industri. Baik Anda seorang ilmuwan data berpengalaman atau seseorang yang baru mulai menjelajahi bidang menarik ini, peluang dan dampak ilmu data tidak terbatas, dan ilmu data menjanjikan untuk terus membentuk masa depan kita secara mendalam. Jadi, baik Anda menggunakan ilmu data untuk menganalisis tren pasar, meningkatkan hasil layanan kesehatan, atau meningkatkan pengalaman pengguna, jelas bahwa kekuatan ilmu data akan tetap ada, dan potensinya hanya dibatasi oleh imajinasi dan inovasi kita.

Pertanyaan Umum (FAQ)

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/