Ilmu Pengetahuan Data (Data Science), Storytelling With Data
Menurut Data Robot, data science merupakan ilmu yang menggabungkan sebuah kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian pemrograman, matematika, dan statistik.
Tujuannya adalah untuk mengekstrak sebuah pengetahuan atau informasi dari data.
| Artificial Intelligence | Xu Haiwei – Unsplash |
Biasanya, orang-orang yang mahir dalam bidang data science menggunakan algoritma machine learning atau pembelajaran mesin.
Hal ini berguna dalam mengolah teks, gambar, video, audio, dan lain-lain untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan.
Sistem kecerdasan buatan ini dapat dirancang untuk melakukan berbagai tugas yang terlalu sulit untuk kecerdasan manusia.
Hasil data yang diolah sistem kecerdasan buatan akan dapat dimanfaatkan oleh analis dan pengguna dalam bisnis untuk merancang strategi yang tepat untuk menyelesaikan suatu masalah atau mencapai sebuah tujuan.
| Learning| Sergen Zolkin – Unsplash |
Data science adalah ilmu yang penting, karena baik bisnis kecil maupun besar sangat bergantung pada data.
Jika perusahaan tidak mampu mengolah data, bisnis tidak akan memiliki pedoman untuk strategi operasi yang efektif dan efisien untuk mendapat keuntungan.
Saat ini, perusahaan-perusahaan di seluruh dunia semakin menyadari pentingnya data science, kecerdasan buatan, dan machine learning.
Jika sebuah bisnis ingin berkompetisi dan tetap relevan, ia harus mampu mengimplementasi data science.
Hal Varian, seorang ahli ekonom Google dan dosen Ilmu Komputer, Bisnis, dan Ekonomi UC Berkeley, mengatakan bahwa kemampuan mengambil, memahami, memroses, dan menyaring nilai dari suatu data serta memvisualisasikannya adalah keahlian yang semakin penting di dekade yang akan datang. Orang yang memiliki pemahaman data science yang baik akan menjadi berharga dan banyak dicari.
Data science bisa digunakan untuk berbagai ilmu.
Namun, ada tiga pilar penting yang mendukungnya, yaitu:
1. Bisnis
Seorang data scientist yang mengolah data berdasarkan ilmu data science harus bisa mengolah data menjadi informasi yang bisa dipahami untuk membantu perancangan strategi guna menyelesaikan masalah bisnis.
Untuk bisa melakukan ini, keahlian data science pun harus disertai pemahaman bisnis sehingga penyelesaian yang diusulkan berdasarkan data mungkin untuk dilakukan sebuah bisnis untuk mencapai tujuannya.
2. Matematika dan statistika
Data science sangat membutuhkan ilmu matematika, karena data harus diolah secara kuantitatif. Banyak permasalahan dalam bisnis yang dapat diselesaikan dengan membuat model analitik dengan dasar matematika. Untuk membuatnya, dibutuhkan pemahaman matematika yang mendalam.
Contohnya, algoritma untuk merancang machine learning sebagai salah satu aplikasi ilmu data science sangat lekat dengan matematika.
Statistik untuk data science adalah hal yang tak kalah penting.
Tidak hanya mengerti statistika klasik, seorang data scientist juga perlu memahami statistika Bayes.
| Math | Dan-Cristian Paduret- Unsplash |
3. Teknologi
Tentu saja, data science tidak bisa lepas dari teknologi dan kreativitas serta kecerdasan dalam menggunakan keahlian teknis untuk menyelesaikan suatu permasalahan.
Data science adalah keilmuan yang menggunakan data dalam jumlah besar dan algoritma yang rumit, sehingga butuh keahlian ilmu komputer yang mendalam.
Seorang data scientist perlu menguasai bahasa pemrograman. seperti SQL, Phyton, R, SAS, Java, Scala, Julia, dan masih banyak lagi.
Seorang data scientist harus mampu berpikir layaknya algoritma dalam memecahkan permasalahan yang paling sulit sekalipun.
“Data analysis isn’t really about data charts, it’s about finding and telling story”— -Glen Rabie-Yellowfin