Data Science

Data Science telah menjadi salah satu pekerjaan yang paling populer di abad ke-21 ini. Setiap organisasi mencari kandidat dengan pengetahuan terkait data science. Pada aritkel ini, mari kita simak apa itu data science.

Apa itu Data Science ?

Data Science adalah studi atau pekerjaan yang berkaitan dengan sejumlah data, yang melibatkan penggalian wawasan atau makna tersebut dari data, denga bersifat terstruktur maupun tidak terstruktur yang diproses menggunakan metode ilmiah, teknologi, dan algoritma.

Baca juga : Apa Itu Piramida Data ?

Data science merupakan bidang multidisiplin yang menggunakan alat dan teknik untuk memanipulasi data sehingga suatu makna dan arti yang direpresentasi oleh data tersebut dapat ditemukan.

Data science menggunakan perangkat keras yang paling kuat, sistem pemrograman, dan algoritma yang paling efisien untuk memecahkan masalah terkait data. Ini adalah masa depan kecerdasan buatan.

Singkatnya, kita dapat mengatakan bahwa data science adalah tentang:

• Mengajukan pertanyaan yang benar dan menganalisis data mentah.
• Pemodelan data menggunakan berbagai algoritma yang kompleks dan efisien.
• Memvisualisasikan data untuk mendapatkan perspektif yang lebih baik.
• Memahami data untuk membuat keputusan yang lebih baik dan menemukan hasil akhir.

Kebutuhan Data Science di Industri

Beberapa tahun yang lalu, sebagian besar data yang tersedia berupa dalam bentuk terstruktur, yang dapat dengan mudah disimpan dalam lembar excel, dan diproses menggunakan alat business intelligence (BI).

Namun di dunia saat ini, data menjadi sangat luas, yaitu, sekitar 2,5 peta byte data dihasilkan setiap hari, yang menyebabkan trend yang booming pada sektor data. Diperkirakan sesuai penelitian, bahwa pada tahun 2020, 1,7 MB data akan dibuat setiap detik, oleh satu orang di bumi. Setiap Perusahaan membutuhkan data untuk bekerja, tumbuh, dan meningkatkan bisnis mereka.

Sekarang, menangani data dalam jumlah besar adalah tugas yang menantang bagi setiap organisasi. Jadi untuk menangani, memproses, dan menganalisis ini, diperlukan beberapa algoritma dan teknologi yang kompleks, kuat, dan efisien, dan teknologi itu muncul sebagai data science. Berikut adalah beberapa alasan utama untuk menggunakan teknologi data science:

• Dengan bantuan teknologi data science, kita dapat mengubah sejumlah besar data mentah dan tidak terstruktur menjadi wawasan yang bermakna.
• Teknologi data science dipilih oleh berbagai perusahaan, baik itu merek besar atau startup. Google, Amazon, Netflix, dll, yang menangani sejumlah besar data, seperti menggunakan algoritma machine learning untuk meningkatkan user experience yang lebih baik.
• Data science bekerja untuk mengotomatisasi transportasi seperti menciptakan mobil autonomous driving, yang merupakan masa depan transportasi.
• Data science dapat membantu dalam berbagai prediksi seperti berbagai survei, pemilihan, konfirmasi tiket penerbangan, dll.

Gaji Data Science

Sesuai berbagai survei, pekerjaan seorang data scientist menjadi pekerjaan paling menuntut di abad ke-21 karena meningkatnya permintaan akan data science. Beberapa orang juga menyebutnya jabatan ter-hot pada abad ke-21 ini. Data Scientist adalah pakar yang dapat menggunakan berbagai alat statistik dan algoritma machine learning untuk memahami dan menganalisis data.

Berdasarkan data pada tahun 2018, kisaran gaji rata-rata untuk seorang data scientist diperkirakan mendapatkan kisaran dari Rp. 8.000.000 hingga Rp. 14.000.000 per tahun, dan sesuai penelitian yang berbeda, sekitar 11,5 juta pekerjaan akan diciptakan pada tahun 2026.

Jenis Pekerjaan Data Science

Data Science memiliki cakupan yang sangat luas. Jika ilmu data science dipelajari, maka kesempatan yang didapatkan untuk menemukan berbagai peran pekerjaan yang menarik di domain ini. Peran pekerjaan utama diberikan di bawah ini:

1. Data Scientist
2. Data Analyst
3. Machine Learning Engineer
4. Data Engineer
5. Data Architect
6. Data Administrator
7. Business Analyst
8. Business Intelligence

Data Analyst

Data Analyst adalah seorang individu yang melakukan data mining dalam jumlah besar, memodelkan data, mencari pola, hubungan, tren, dan sebagainya. Pada akhirnya, ia datang dengan visualisasi dan pelaporan untuk menganalisis data untuk pengambilan keputusan dan proses pemecahan masalah.

Keterampilan yang dibutuhkan : Untuk menjadi seorang data analyst, matematika, business intelligence, data mining, dan pengetahuan dasar statistik dibutuhkan. Tools software seperti Excel, Tableau, dan SQL juga dibutuhkan seorang data analyst.

Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer adalah orang yang bekerja dengan berbagai algoritma machine learning yang digunakan dalam data science seperti regresi, pengelompokan, klasifikasi, pohon keputusan, hutan acak, dll.

Keterampilan yang dibutuhkan : Bahasa pemrograman seperti Python, C++, R, dan Java. Pemahaman yang dalam juga harus dimiliki terkait berbagai jenis algoritma, keterampilan analisis, probabilitas, dan statistik.

Data Engineer

Seorang Data Engineer bekerja dengan sejumlah besar data dan bertanggung jawab untuk membangun dan memelihara arsitektur data dari proyek data science. Data engineer juga bekerja untuk pembuatan proses kumpulan data yang digunakan dalam pemodelan, penambangan, akuisisi, dan verifikasi.

Keterampilan yang dibutuhkan : Data engineer harus memiliki pengetahuan mendalam tentang SQL, MongoDB, Cassandra, HBase, Apache Spark, Hive, MapReduce, dengan pengetahuan bahasa Python, C/C++, Java, Perl, dll.

Data Scientist

Data scientist adalah seorang profesional yang bekerja dengan sejumlah big data untuk menghasilkan wawasan bisnis yang menarik melalui penerapan berbagai teknik, metodologi, algoritma, dll.

Keterampilan yang dibutuhkan: Untuk menjadi seorang data scientist, seseorang harus memiliki keterampilan bahasa teknis seperti R, SAS, SQL, Python, Hive, Apache Spark. Data scientist juga harus memiliki pemahaman terkait Statistik, Matematika, visualisasi data, dan keterampilan komunikasi.

Kualifikasi untuk Data Science :

Non-Teknis

• Ingin tahu yang tinggi : Untuk mempelajari data science, seseorang harus memiliki rasa ingin tahu. Ketika rasa ingin tahu yang tinggi dimiliki seorang data scientist, pemahaman terkait masalah bisnis dengan lebih lanjut mudah untuk dimengerti.
• Critical thinking: Hal ini juga diperlukan untuk data scientist sehingga beberapa cara untuk memecahkan masalah baru dapat ditemukan dengan efisien.
• Keterampilan komunikasi: Keterampilan komunikasi merupakan salah satu kualifikasi paling penting bagi seorang data scientist karena setelah menyelesaikan masalah bisnis, komunikasi dengan tim yang jelas dibutuhkan.

Teknis

• Machine Learning : Untuk memahami data science, seseorang perlu memahami konsep machine learning. Data science menggunakan algoritma machinen learning untuk menyelesaikan berbagai masalah.
• Matematika : matematika diperlukan untuk membuat perhitungan dan prediksi matematis yang cepat dari data yang tersedia.
• Statistik : Pemahaman dasar statistik diperlukan, seperti mean, median, atau standar deviasi. Hal ini diperlukan untuk mengekstrak pengetahuan dan mendapatkan hasil yang lebih baik dari data.
• Programming : Untuk data science, pengetahuan tentang setidaknya satu bahasa pemrograman diperlukan. R, Python, Julia adalah beberapa bahasa pemrograman komputer yang diperlukan untuk data science.
• Database : Pemahaman mendalam terkait database seperti SQL (RDBMS), sangat penting untuk mendapatkan data dan bekerja dengan data.

Komponen Utama Data Science

1. Statistik: Statistik adalah salah satu komponen terpenting dari data science. Statistik adalah cara untuk mengumpulkan dan menganalisis data numerik dalam jumlah besar dan menemukan wawasan yang berarti darinya.

2. Keahlian Domain: Dalam data science, keahlian domain mengikat data science bersama-sama. Keahlian domain berarti pengetahuan atau keterampilan khusus dari area tertentu. Dalam data science, ada berbagai bidang yang membutuhkan pakar domain.

3. Data Engineering : Data engineering merupakan salah satu bagian dari data science, yang melibatkan mendapatkan, penyimpanan, pengambilan, dan transformasi data. Data engineering juga mencakup metadata ke dalam data.

4. Data Visualisasi : Visualisasi data dimaksudkan dengan merepresentasikan data dalam konteks visual sehingga orang dapat dengan mudah memahami pentingnya data. Visualisasi data memudahkan untuk mengakses sejumlah besar data dalam visual.

5. Advanced Computing : Salah satu tugas berat yang dihadapi data science adalah advanced computing. Advanced computing melibatkan perancangan, penulisan kode, debugging, dan pemeliharaan kode sumber program komputer.

6. Matematika: Matematika adalah bagian penting dari data science. Matematika melibatkan studi tentang kuantitas, struktur, ruang, dan perubahan. Untuk seorang data scientist, pengetahuan tentang matematika yang baik sangat penting.

7. Machine Learning : Machine learning merupakan salah satu komponen utama yang dibutuhkan seorang data scientist. Machine learning adalah semua tentang memberikan suatu data untuk dipelajari mesin sehingga dapat bertindak/memprediksi seperti otak manusia. Dalam data science, berbagai jenis algoritma machine learning digunakan untuk memecahkan masalah.

Tools Yang Digunakan pada bidang Data Science

Berikut adalah beberapa alat yang diperlukan untuk data science :

• Tools untuk Analisis Data: R, Python, Statistik, SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner.
• Data Warehousing: ETL, SQL, Hadoop, Informatica/Talend, AWS Redshift
• Visualisasi Data: R, Jupyter, Tableau, Cognos.
• Machine Learning : Spark, Mahout, Azure ML Studio.

Aplikasi Data Science

Kesehatan

Data science telah menghasilkan sejumlah terobosan dalam industri perawatan kesehatan. Dengan jaringan data yang luas sekarang tersedia melalui segala hal mulai dari EMR hingga basis data klinis hingga pelacak kebugaran pribadi, profesional medis menemukan cara baru untuk memahami penyakit, mempraktikkan pengobatan pencegahan, mendiagnosis penyakit lebih cepat, dan mengeksplorasi opsi perawatan baru. Sensitivitas data pasien membuat keamanan data menjadi titik penekanan yang lebih besar di ruang perawatan kesehatan.

Autonomous Driving

Perusahaan otomotif seperti Tesla, Ford dan Volkswagen telah menerapkan analitik prediktif di kendaraan otonom mereka. Mobil-mobil ini menggunakan ribuan kamera dan sensor kecil untuk menyampaikan informasi secara real-time. Menggunakan machine learning, analitik prediktif, dan data science, mobil self-driving dapat menyesuaikan diri dengan batas kecepatan, menghindari perubahan jalur yang berbahaya, dan bahkan membawa penumpang pada rute tercepat.

Data Science dan Logistik

UPS beralih ke data science untuk memaksimalkan efisiensi, baik secara internal maupun di sepanjang rute pengirimannya. Alat On-road Integrated Optimization and Navigation (ORION) perusahaan menggunakan pemodelan statistik dan algoritme yang didukung data science yang menciptakan rute optimal untuk pengemudi pengiriman berdasarkan cuaca, lalu lintas, dan konstruksi. Diperkirakan bahwa data science menghemat jutaan galon bahan bakar dan pengiriman mil perusahaan logistik setiap tahun.

Media Streaming

Dengan menggunakan ilmu data science, media streaming seperti YouTube, Spotify, dan Netflix mempelajari preferensi pengguna untuk menyusun konten untuk pengguna yang berasal dari data mereka yang luas untuk memberikan rekomendasi kepada pengguna mereka.

Produk, Penjualan, dan Marketing

Banyak bisnis mengandalkan data scientist untuk membangun model perkiraan deret waktu yang membantu manajemen inventaris dan pengoptimalan rantai pasokan.

Data Scientist juga terkadang ditugaskan untuk membuat rekomendasi yang bersifat proaktif berdasarkan perkiraan anggaran yang dibuat melalui model keuangan. Beberapa bahkan menggunakan data mining di industri marketing untuk menarik kelompok tertentu berdasarkan interaksi merek sebelumnya.

Keuangan

Machine learning dan data science telah menyelamatkan industri keuangan jutaan dolar, dan jumlah waktu yang tidak dapat dihitung. Misalnya, platform intelijen kontrak JP Morgan menggunakan natural language processing untuk memproses dan mengekstrak data penting dari ribuan perjanjian kredit komersial setahun.

Berkat data science, apa yang akan memakan waktu sekitar ratusan ribu jam kerja manual untuk diselesaikan sekarang selesai dalam beberapa jam. Selain itu, perusahaan fintech seperti Stripe dan Paypal meng-investasikan sektor data science untuk membuat projek machine learning yang dapat mendeteksi dan mencegah aktivitas penipuan.

Cybersecurity

Data Science berguna di setiap industri, tetapi mungkin yang paling penting dalam cyber security. Misalnya, perusahaan internasional di sektor cybersecurity seperti Kaspersky menggunakan sains dan machine learning untuk mendeteksi ratusan ribu sampel malware baru setiap hari. Mampu secara instan mendeteksi dan mempelajari metode baru kejahatan dunia maya melalui data science sangat penting untuk keselamatan dan keamanan kita di masa depan.