Pengertian Data Science

Ilmu data alias data science merupakan fokus studi yang berhubungan dengan besarnya volume data menggunakan teknik modern demi menemukan pola-pola tak terlihat, mendapat informasi bermakna, serta membuat keputusan bisnis dengan informasi tersebut.

Algoritma pembelajaran mesin yang kompleks digunakan dalam data science untuk membangun model yang prediktif. Adapun, data yang digunakan untuk analisis bisa berasal dari bermacam sumber dan tampak dalam berbagai format.

Data science termasuk topik diskusi yang benar-benar luas dan dengan subjektivitas yang kental. Data science sendiri, menurut definisinya, bukanlah suatu ilmu yang berdiri sendiri. Ia merupakan kombinasi dari berbagai bidang, khususnya matematika, ilmu komputer, strategi bisnis, sampai statistik.

Terdapat tiga komponen yang terlibat dalam data science, yakni organising, packaging, dan delivering data atau The OPD of Data. Untuk organising data sendiri ialah proses penyimpanan data yang kemudian digabungkan dengan manajemen data.

Sementara itu, packaging data adalah proses manipulasi dan penggabungan berbagai data mentah yang nantinya dipresentasikan. Selanjutnya, delivering data merupakan proses memastikan pesan dalam data sudah diakses oleh pihak yang memerlukan.

Pada 2021, terdapat penelitian yang menghasilkan prediksi bahwa dunia akan menghasilkan data lebih banyak pada tahun 2027.

Dengan adanya peningkatan aliran data yang drastis ini, alat-alat baru yang bisa digunakan untuk memanfaatkan data mentah dengan tepat akan muncul. Cakupan dari data science sendiri ialah alat, teknik, sampai teknologi yang bakal membantu kita menangani meningkatnya aliran data itu sendiri.

1. Big Data

Big Data adalah alat pertama yang harus kita bahas. Seorang data scientist baru dapat membantu memprediksi produk yang akan dijual, memprediksi waktu dan alasan pelanggannya mengganti operator, sampai memahami seberapa paik pelanggan mereka mengemudi, penyebaran unit, dan lain sebagainya bagi perusahaan produk, telekomunikasi, sampai asuransi mobil, hanya jika Big Data digunakan.

2. Data Mining

Data Mining sebagai alat selanjutnya yang dibahas, merupakan penerapan algoritma khusus untuk mengekstraksi pola suatu kumpulan data. Data Mining ini erat hubungannya dengan Machine Learning dalam hal mengekstrak pola informatif yang tersimpan dalam kumpulan data.

3. Artificial Intelligence

Alat data science yang terakhir ialah Artificial Intelligence. Istilah yang umum disebut AI itu merupakan bidang ilmu komputer yang menekankan penciptaan mesin cerdas yang dapat bereaksi dan bekerja layaknya manusia. Adapun, AI punya komponen inti berupa pemrograman komputer untuk sifat tertentu, misalnya penalaran, pengetahuan, persepsi, pemecahan masalah, pembelajaran, perencanaan, dan lain sebagainya.

4. Deep Learning

Selanjutnya, terdapat alat Deep Learning. Bukan sekadar “belajar dengan dalam atau serius” seperti yang bisa kita lakukan kala akan menempuh ujian, istilah baru yang sering digunakan dan dibicarakan ini mengacu pada proses penerapan teknologi Deep Neural Network yang merupakan arsitektur jaringan saraf dan lapisan tersembunyi demi memecahkan masalah.

5. Machine Learning

Machine Learning adalah alat kedua. Alat ini punya sifat interdisipliner serta menggunakan teknik dari bidang statistik, ilmu komputer, serta Artificial Intelligence. Komponen utama dari Machine Learning adalah algoritma yang secara otomatis bisa belajar dari pengalaman untuk memperbaiki kinerjanya. Dalam berbagai bidang, algoritma sendiri memang digunakan.

1. Pembelajaran Mesin

Seperti halnya Machine Learning dalam alat-alat data science, pembelajaran mesin sendiri memanglah tulang punggung bagi seorang data scientist. Pasalnya, ia harus punya pemahaman yang kuat tentang bidang ini, di samping pengetahuan dasar statistik.

2. Pemodelan

Kita dapat membuat perhitungan dan prediksi dengan cepat dan tepat berdasarkan hal yang telah diketahui tentang data, itu berkat model matematika. Pemodelan sendiri juga merupakan bagian dari Machine Learning dan melibatkan identifikasi algoritma yang paling cocok demi memecahkan masalah yang ada dan melatih model itu sendiri.

3. Statistik

Inti dari data science ialah statistik. Kita akan terbantu dalam mengekstrak lebih banyak pengetahuan dan mendapatkan hasil yang lebih bermakna dengan statistik yang kokoh.

4. Pemrograman

Diperlukan beberapa tingkat pemrograman demi menjalankan proyek data science yang berhasil. Umumnya, bahasa pemrograman ialah Python, dan ia sangat populer karena mudah dipelajari dan mendukung banyak literatur data science dan Machine Learning.

5. Database

Perlu memahami cara kerja database, pengelolaan, dan cara mengekstrak data dari database untuk menjadi seorang data scientist yang cakap.

Penerapan Data Science

Kita perlu mengenal lebih jauh data science, khususnya setelah memahami alat, siklus, dan berbagai persyaratan untuk mempelajarinya. Berbagai bidang: seperti sosial, jurnalisme, finansial, dan lainnya menggunakan atau menerapkan data science. Contoh penerapannya pun terlihat pada pemrosesan Natural Language dan Machine Learning pada artikel berita demi mengidentifikasi reformasi zonasi.

Pusat Kebijakan Perumahan dan Komunitas Metropolitan Urban pun punya data scientist yang hendak memperkirakan dampak reformasi zonasi dalam pasokan perumahan di wilayah metropolitan Amerika Serikat (AS). Dalam hal ini, data scientist menggunakan data dari sekitar 2000 sumber berita lokal untuk mengidentifikasi reformasi lokal karena mereka tak mungkin mendapat data historis dari ribuan kotamadya di area metro tersebut.

Mereka pun bisa menandai artikel yang menyebutkan reformasi besar dan menambahkan metadata relevan serupa apakah artikel tersebut menyebutkan parkir, batas ketinggian, atau karakteristik lainnya dengan penerapan pemrosesan Natural Language dan Machine Learning.

Data scientist pun mengumpulkan data berdasarkan jenis dengan memakai metode ini. Menyalin catatan pengadilan untuk menginformasikan kebijakan pemeriksaan latar belakang kriminal pun menjadi contoh penerapan data science lainnya. Para data scientist dari Pusat Kebijakan Kehakiman ingin mengetahui perkiraan jumlah orang yang kemungkinan punya catatan kriminal di Washington D.C.

Mereka pun bekerja sama dengan tim Researcher demi mengumpulkan data melalui penelusuran daring Pengadilan Tinggi Washington. Data tersebut kemudian dipakai oleh data scientist tersebut untuk menciptakan statistik latar belakang kriminal masyarakat di wilayah tersebut.

Apa yang Dilakukan Data Scientist?

Kita sudah tahu apa itu data science, dan pasti bertanya-tanya seperti apa sebenarnya peran pekerjaan ini: inilah jawabannya. Seorang data scientist menganalisis data bisnis untuk mengekstrak wawasan yang bermakna. Dengan kata lain, seorang data scientist memecahkan masalah bisnis melalui serangkaian langkah, termasuk:

  • Sebelum menangani pengumpulan dan analisis data, mereka menentukan masalahnya dengan mengajukan pertanyaan yang tepat dan memperoleh pemahaman.
  • Mereka kemudian menentukan kumpulan variabel dan kumpulan data yang benar.
  • Mereka mengumpulkan data terstruktur dan tidak terstruktur dari banyak sumber yang berbeda, seperti data perusahaan, data publik, dan lainnya.
  • Setelah data dikumpulkan, mereka memproses data mentah dan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk analisis. Ini melibatkan pembersihan dan validasi data untuk menjamin keseragaman, kelengkapan, dan akurasi.
  • Setelah data dirender menjadi bentuk yang dapat digunakan, data tersebut dimasukkan ke dalam sistem analitik: algoritma Machine Learning atau model statistik. Di sinilah para data scientist menganalisis dan mengidentifikasi pola dan tren.
  • Ketika data telah sepenuhnya dirender, mereka menginterpretasikan data untuk menemukan peluang dan solusi.
  • Mereka menyelesaikan tugas dengan menyiapkan hasil dan wawasan untuk dibagikan dengan pemangku kepentingan yang sesuai dan mengkomunikasikan hasilnya.