Apa itu Data Science?

“Data scientists are like magicians, but instead of pulling rats out of hats, they pull insights out of data.” Data adalah sesuatu yang umum di era saat ini, dan kebutuhan untuk menganalisis dan mengekstraksi wawasan darinya belum pernah sebesar ini. Organisasi menghasilkan sekitar 2,5 quintillion byte data setiap hari, yang diproyeksikan akan terus meningkat. Di sinilah pentingnya data science, dengan alat dan tekniknya untuk menjadikan data-data ini berguna.

Bagian paling menarik dari data science adalah cakupan yang sangat luas dari apa yang bisa dicapainya. Kita akan membahasnya di bawah ini. Tapi bagaimana kita akan mengetahui cakupannya untuk memecahkan masalah kompleks dalam bidang kesehatan, ilmu lingkungan, keuangan, atau bidang lainnya jika kita tidak mengetahui alat dan teknik yang digunakan dalam data science?

Topik yang luas ini mengekstraksi wawasan dan pengetahuan dari data terstruktur dan tak terstruktur menggunakan metode ilmiah, prosedur, algoritma, dan sistem, yang terutama berfokus pada statistik, ilmu komputer, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan disiplin lainnya. Bisa disimimpulkan bahwa data science bukan topik untuk pemilik bisnis saja tetapi siapa pun yang berurusan dengan data. Untuk memanfaatkan data, penting untuk memahami data science sepenuhnya. Mari kita mulai untuk mengetahui tentang apa itu data science!

1. Pengumpulan data: Kita harus mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti basis data, platform media sosial, dll. Dan saat mengumpulkan data, sangat penting bahwa proses tersebut dilakukan secara sistematis dan konsisten untuk memastikan keakuratannya.

2. Persiapan data: Langkah berikutnya setelah mengumpulkan data adalah memprosesnya untuk dianalisis. Persiapan ini melibatkan pembersihan, penyaringan, dan transformasi data ke dalam format yang dapat dengan mudah dianalisis. Bayangkan seperti mempersiapkan makanan, Anda tidak ingin memasak dengan bahan kotor atau busuk, kan?

3. Analisis data: Analisis adalah inti dari data science. Ini melibatkan menerapkan teknik statistik dan machine learning pada data untuk mengekstraksi pola. Analisis data dapat mengidentifikasi korelasi, mendeteksi anomali, dan mengembangkan model prediktif.

4. Visualisasi data: Ini berlaku untuk menyajikan hasil analisis data dengan cara yang mudah dipahami dan diinterpretasikan. Visualisasi data termasuk grafik, diagram, dan dasbor interaktif.

5. Machine learning: Pada dasarnya, ini adalah penggunaan algoritma dan standar untuk mengotomatisasi analisis data dan dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam dataset besar, menghasilkan model, dan mengategorikan data.

6. Pengetahuan bisnis: Komponen ini melibatkan pendalaman bisnis atau industri yang sedang dianalisis. Pemahaman ini penting dalam menentukan data mana yang relevan dan bagaimana cara menganalisanya untuk mencapai rencana bisnis.

Semua komponen ini perlu bekerja sama satu sama lain untuk mendapatkan hasil optimum dengan data science. Data scientist dapat mengembangkan solusi untuk masalah bisnis yang kompleks dengan menggabungkan komponen-komponen kunci ini bersama-sama.

1. Bahasa pemrograman: data scientist menulis kode dan memanipulasi data menggunakan bahasa pemrograman komputer seperti Python, R, dan SQL. Python adalah bahasa analisis data dan machine learning yang paling populer, dan SQL digunakan untuk mengkueri dan memodifikasi data dalam basis data relasional. Merupakan dasar dari setiap analisis.

2. Penyimpanan data: data scientist menyimpan dan mengelola data menggunakan berbagai teknologi penyimpanan data, seperti basis data, data warehouses, dan data lakes. MySQL dan PostgreSQL adalah basis data open-source yang terkenal, sementara untuk kebutuhan yang lebih kompleks, Amazon Redshift dan Google BigQuery digunakan karena mereka merupakan cloud-based data warehouses.

3. Visualisasi data: data scientist menggunakan alat seperti Tableau, Power BI, dan matplotlib untuk membangun visualisasi yang membantu mereka menjelaskan temuan data. Seorang data scientist mungkin menggunakan alat untuk mengembangkan dasbor interaktif yang menampilkan tren dan pola dalam data penjualan. Visualisasi menjadi sangat penting karena membuat data yang kompleks menjadi mudah dilihat dalam bentuk grafik dan diagram.

4. Machine learning library: Untuk mengembangkan model prediktif, data scientist menggunakan machine learning library seperti TensorFlow dan Keras.

Sudahkah Anda menyadari pentingnya Data Science dalam dunia modern? Data Science telah membuktikan nilai dan kegunaannya bagi perusahaan dan bisnis di berbagai sektor. Dengan kemampuannya untuk menganalisis dan mengolah data secara efisien, Data Science memberikan wawasan berharga yang dapat mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik dan inovasi yang berkelanjutan. Jangan lewatkan kesempatan untuk mendapatkan tips dan wawasan lebih lanjut tentang menjadi seorang ahli Data Science dengan mengikuti artikel El Samara. Dengan pengetahuan dan keterampilan yang diperoleh, Anda bisa menjadi agen perubahan yang berdampak besar dalam dunia data-driven ini.