Pengertian dan Serba-Serbi Data Science Menurut Praktisi Data

Data science merupakan pendekatan multidisiplin untuk mengekstraksi insight yang dapat dikembangkan yang diperoleh dari data yang bervolume besar dan jumlahnya terus meningkat. Data science mencakup beberapa tahap, mulai dari persiapan data, analisis, hingga penyajian hasil untuk mengungkapkan pola dan membantu stakeholder untuk mengambil keputusan berdasarkan informasi. Pada tahap persiapan, data harus dibersihkan, digabungkan, dan dimanipulasi agar siap digunakan untuk analisis tertentu. Setelah data siap, maka data tersebut akan masuk ke tahap analisis. Pada tahap ini, seorang data scientist membutuhkan algoritma, model machine learning, dan software untuk mengolah data dan menemukan pola yang tersembunyi dan mengubah pola tersebut menjadi prediksi yang akan digunakan untuk bahan pendukung pengambilan keputusan. Prediksi yang terbentuk harus divalidasi melalui tes dan percobaan yang dirancang secara ilmiah dan hasilnya harus dikomunikasikan melalui tools visualisasi data agar setiap orang dapat memahami dan melihat pola ataupun trend dengan mudah. 

Oleh karena itu, seorang data scientist tidak hanya memiliki kemampuan analisis data, tetapi juga harus memahami computer science dan keterampilan sains murni. Beberapa keterampilan lain yang harus dimiliki oleh seorang data scientist adalah memahami konsep matematika, statistika, dan metode ilmiah, mampu menggunakan alat dan teknik untuk mengevaluasi dan menyiapkan data, memiliki pemahaman mengenai cara mengekstrak informasi menggunakan konsep analisis prediktif dan artificial intelligence, serta memiliki komunikasi yang baik untuk mempresentasikan hasil analisisnya. Jika membahas mengenai data science, rasanya tidak akan pernah habis karena apapun yang berkaitan dengan data science dapat "dikuliti". Pada artikel kali ini, DQLab akan merangkum apa saja hal-hal yang bisa dikulik mengenai data science menurut praktisi data. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Siklus Data Science

Siklus atau bisa disebut juga dengan alur data science dapat terdiri dari lima hingga lima belas proses yang terus berkelanjutan. Secara umum, siklus data science terdiri dari pengumpulan data, persiapan, pemrosesan, analisis, dan komunikasi. Pada proses pengumpulan, data mentah baik yang terstruktur maupun yang tidak struktur dari semua sumber dikumpulkan dengan berbagai metode, baik secara manual, web scraping, hingga pengumpulan data dari sistem dan perangkat secara real time. Pada tahap persiapan, data mentah akan diubah menjadi format yang konsisten sesuai metode analisis, algoritma machine learning, maupun algoritma deep learning. Pada tahap ini, data scientist menggunakan ETL (extract, transform, dan load) atau metode integrasi data lain untuk menggabungkan semua data kedalam warehouse atau penyimpanan lain. 

Pada tahap pemrosesan data, data scientist akan mengidentifikasi adanya bias, pola, distribusi data, dan lain sebagainya untuk melihat kesesuaian data metode dan asumsi-asumsi yang mungkin harus dipenuhi. Di tahap analisis, seorang data scientist akan melakukan mengolah data menggunakan metode analisis statistik, analisis prediktif, regresi, machine learning, deep learning, dan metode analisis lain untuk mengekstrak insight dari data. Tahap terakhir adalah komunikasi, maksudnya data scientist akan menyajikan hasil analisisnya dalam bentuk laporan, bagan, atau visualisasi data lainnya sehingga insight yang impactful lebih mudah dibaca dan dipahami oleh stakeholder. 

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Tools Data Science 

Bahasa pemrograman yang paling populer di kalangan data scientist adalah bahasa pemrograman yang bersifat open source yang memiliki fitur statistika, machine learning, dan visualisasi data. Bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan adalah R dan Python. R merupakan bahasa pemrograman open source yang banyak digunakan untuk mengembangkan komputasi statistik dan grafik. R menawarkan berbagai library dan tools untuk data cleaning dan processing, membuat visualisasi, serta melatih dan mengevaluasi algoritma machine learning dan deep learning. 

Python adalah bahasa pemrograman untuk tujuan umum, berorientasi objek, dan merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi. Sama seperti R, python juga menawarkan banyak library yang mendukung data science, seperti library NumPy untuk menangani array berdimensi besar, library pandas untuk manipulasi dan analisis data, dan matplotlib untuk visualisasi data. Selain kedua bahasa pemrograman ini, seorang data scientist juga harus mahir menggunakan platform pemrosesan big data, seperti apache spark dan apache hadoop, tools grafis sederhana untuk presentasi dan spreadsheet, tools visualisasi data untuk tujuan komersial seperti microsoft power BI dan tableau.

3. Contoh Pengaplikasian Data Science

Pada dasarnya data science dapat diaplikasikan ke semua bidang, khususnya di bidang bisnis. Salah satu contoh pengaplikasian data science di bidang bisnis adalah untuk menganalisis pengalaman pelanggan dan meningkatkan target penjualan yang lebih baik. Di dunia perbankan, data science dapat dikombinasikan dengan artificial intelligence untuk membuat aplikasi seluler yang menawarkan keputusan langsung kepada pemohon pinjaman menggunakan model risiko kredit yang dibangun menggunakan model machine learning dan komputasi yang powerful dan safety. Di bidang elektronik, data science dapat digunakan untuk mengembangan sensor 3D yang poweful yang dapat dimanfaatkan untuk membuat mobil tanpa kemudi.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

4. Mulai Belajar Data Science Bersama DQLab Yuk!

Sign up sekarang dan nikmati pengalaman belajar gratis bersama DQLab! Akses module Intorduction to Data Science with Python sekarang. Tingkatkan kompetensi data science mu dengan belajar bersama DQLab. Klik button di bawah untuk sign up dan mulai belajar data bersama DQLab!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita