Data Science: Definisi, Aspek, Proses, dan Contohnya

Data science merupakan ilmu yang saat ini sangat populer yang dapat diterapkan di banyak industri. Tentunya banyak perusahaan, apalagi perusahaan besar, semakin membutuhkan tenaga ahli di bidang ini.

Jadi jika kamu tertarik dengan data science, mari kita mulai dengan mengenalnya dari dasar yang telah dirangkum Dailysocial.id dalam artikel ini.

Apa Itu Data Science?

Menurut Urban Institute, data science adalah keterampilan yang membutuhkan komputasi, pemrograman, teknologi, dan statistik yang bukan merupakan bagian dari standar pendidikan peneliti ilmu sosial. Kemampuan ini mencakup teknologi dan teknik seperti komputasi awan, analisis data besar, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran tanpa pengawasan seperti analisis kluster, penelusuran ulang, rekayasa fuzzy, pembelajaran mesin, dan lainnya.

Data science dapat membantu peneliti bekerja lebih efisien untuk menghasilkan informasi baru yang tepat waktu, menjelajahi kumpulan data yang benar-benar baru dengan cara baru, memodifikasi model simulasi, dan sebagainya. Dengan tujuan meningkatkan kuantitas dan kualitas bukti yang diperlukan untuk keputusan kebijakan yang diperlukan. Kehidupan yang lebih baik, memperkuat komunitas dan meningkatkan kehidupan masyarakat.

Biasanya, orang yang mahir dalam data science menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Ini berguna dalam menangani teks, gambar, video, audio, dan lain-lain untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan. Sistem kecerdasan buatan ini dapat dirancang untuk melakukan berbagai tugas yang sulit bagi kecerdasan manusia.

Aspek Penting dalam Data Science

1. Bisnis

Seorang data scientist yang mengolah data berdasarkan data science harus mampu mengubah data menjadi informasi yang dapat dipahami untuk membantu merancang strategi guna memecahkan masalah bisnis.

Untuk melakukan ini, keahlian data science juga harus dibarengi dengan pemahaman bisnis sehingga perusahaan dapat menghasilkan solusi yang direkomendasikan berdasarkan data untuk mencapai tujuannya.

2. Matematika dan Statistika

Data science sangat membutuhkan matematika karena data perlu diolah secara kuantitatif. Banyak masalah bisnis dapat diselesaikan dengan membuat model analitis dengan dasar matematika. Untuk melakukan ini, kamu membutuhkan pengetahuan matematika yang mendalam. Misalnya, algoritma terkait erat dengan matematika dalam desain machine learning sebagai aplikasi data science.

Statistik dalam data science juga tidak kalah penting. Selain memahami statistik klasik, seorang data scientist juga harus memahami statistik Bayesian.

3. Teknologi

Tentu saja, data science tidak dapat dipisahkan dari teknologi, kreativitas, dan kecerdasan dalam menggunakan keahlian teknis untuk memecahkan masalah.

Data science adalah ilmu yang menggunakan data dalam jumlah besar dan algoritma yang kompleks, sehingga membutuhkan keterampilan komputer yang intensif.

Seorang data scientist harus mahir dalam bahasa pemrograman seperti SQL, Python, R, SAS, Java, Scala, Julia, dll. Seorang ilmuwan data harus dapat berpikir seperti algoritma untuk menyelesaikan masalah yang paling sulit sekalipun.

Proses Data Science

Menurut Towards Data Science, menjelaskan proses data science tidaklah mudah. Namun, proses tersebut secara kasar dapat diringkas dalam lima poin OSEMN sebagai berikut:

1. Obtain

Langkah pertama untuk memulai proyek data science adalah obtain, yaitu mendapatkan atau mengumpulkan data. Data dikumpulkan dari sumber data. Kemudian kemampuan teknis seperti MySQL digunakan untuk mengolah data.

Jika kamu menggunakan Python atau R, kamu dapat membaca data dari sumbernya langsung ke dalam program sains data yang digunakan. Untuk memulihkan data dari sumber, diperlukan keterampilan berbeda tergantung pada jenis dan ukuran file yang dihasilkan.

2. Scrub

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya yang harus dilakukan dalam proses data science adalah melakukan scrubbing data

Scrubbing data adalah proses pembersihan atau penyaringan data. Jika ada data yang tidak penting atau tidak relevan, sebaiknya dihapus. Pada tahap ini juga dilakukan standarisasi format data.

Dari format yang berbeda pada langkah pertama, semua data dikonversi ke format yang sama. Kemudian, jika ada data yang hilang, maka perlu dilakukan penyesuaian untuk dapat diolah. Proses scrubbing juga mencakup penggabungan dan pemisahan tipe data sesuai kebutuhan.

Pada dasarnya proses scrubbing adalah proses menyortir, merapikan data dan menghapus semua yang tidak diperlukan, mengganti data yang hilang dan menormalkan semua format.

3. Explore

Pada fase ini, penggalian dan verifikasi data dilakukan.

Pertama, properti dari semua data harus diverifikasi, karena jenis data yang berbeda memerlukan pemrosesan yang berbeda. Statistik deskriptif kemudian harus dihitung untuk mengekstrak fitur dan menguji variabel yang signifikan.

Terakhir, visualisasi data digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren signifikan dalam data yang kamu kumpulkan. Dengan demikian, diagram memberikan gambaran yang lebih jelas sehingga makna informasi dapat dipahami dengan lebih baik.

4. Model

Setelah memastikan bahwa langkah-langkah scrub dan explorer telah dilakukan dengan optimal, kamu dapat melanjutkan ke langkah data science berikutnya, yaitu model.

Pada titik ini, model data dibuat untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Regresi dan prediksi digunakan untuk memperkirakan nilai masa depan dan mengklasifikasikan serta memberi peringkat kelompok nilai dari data.

5. Interpret

Langkah terakhir dalam proses ilmu data adalah interpretasi data. Interpretasi data adalah proses penting dimana interpretasi model dan data dilakukan.

Orang awam yang tidak mengerti istilah-istilah teknis perlu memahami hasil pengolahan data yang diinterpretasikan. Tujuan dari presentasi adalah untuk menggunakan informasi yang diperoleh untuk menjawab masalah bisnis.

Keterampilan komunikasi yang baik juga diperlukan dalam fase interpretasi data untuk mengkomunikasikan isu-isu penting secara efektif kepada semua pihak yang berkepentingan.

Contoh Penerapan Data Science

Penerapan data science di bidang e-commerce untuk berbagai keperluan dynamic pricing. Harga ini diciptakan oleh bisnis perdagangan untuk mensegmentasi pelanggan atau konsumen dengan tepat.

Penetapan dynamic pricing juga diperlukan agar setiap kelompok pelanggan dapat ditawarkan produk yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Saat menghitung dynamic pricing suatu perusahaan, berbagai kategori data biasanya dipertimbangkan, seperti Lead time, penilaian properti, dan layanan yang ditawarkan produk.

Begitulah gambaran ilmu data science dan langkah-langkah dalam prosesnya yang perlu kamu ketahui.

Data scientist memang tidak mudah dipelajari, tetapi keterampilan ini sangat penting bagi bisnis.