Data science hanyalah sebuah konsep yang menggabungkan statistik, analisis data, pembelajaran mesin dan metode terkait. Tujuannya untuk menggunakan data, memahami dan menganalisis fenomena aktual. Sederhananya Data science adalah disiplin yang membuat data berguna.
Apa Itu Data Science ?
Data science adalah proses menggunakan algoritme, metode dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Data science ini menggunakan analitik dan pembelajaran mesin untuk membantu pengguna membuat prediksi, menyempurnakan pengoptimalan serta meningkatkan operasi dan pengambilan keputusan.
Pegiat data science saat ini diharapkan dapat menjawab banyak pertanyaan. Bisnis menuntut prediksi dan pengoptimalan yang lebih baik berdasarkan wawasan waktu nyata yang didukung oleh alat untuk ModelOps dan data science cloud.
Siklus hidup data science dimulai dengan mengumpulkan data dari sumber-sumber yang relevan. Membersihkannya dan memasukkannya ke dalam format yang mesin dapat memahami. Pada tahap berikutnya, metode statistik dan algoritma lain digunakan untuk menemukan pola dan tren. Model Kemudian diprogram dan dibangun untuk memprediksi dan perkiraan. Dan akhirnya hasil dapat diinterpretasikan.
Kemajuan dalam AI (Artificial Intellegence), pembelajaran mesin dan otomatisasi telah meningkatkan standar alat data science untuk bisnis. Hasilnya adalah pembentukan tim data science ilmuwan data ahli , ilmuwan data warga, programmer, insinyur dan analis bisnis yang tersebar di seluruh unit bisnis.
Mengotomatiskan siklus hidup data science membebaskan ilmuwan data ahli untuk menangani aspek yang lebih menarik dan inovatif di bidang ini. Kecerdasan manusia dikombinasikan dengan teknologi data science dan otomatisasi membantu bisnis mengekstrak nilai yang lebih besar dari data.
Mengapa Penting Mempelajari Data Science?
Dalam beberapa tahun terakhir, Jumlah data yang dihasilkan tumbuh dengan kecepatan tinggi, lebih dari 90% data dunia telah dihasilkan. Tren ini bersifat universal dan mencakup semua aspek kegiatan sosial, ekonomi, ilmiah, teknik, sipil dan seni. Dari situlah megapa sangat penting untuk mempelajari Data Science.
Data ini berisi informasi berharga yang dapat digunakan untuk meningkatkan semua aktivitas. Atau memecahkan masalah yang ada dengan lebih baik atau mengarah pada penemuan baru, teknologi baru dan layanan baru. Karena kemampuannya untuk mendorong inovasi, dunia kita saat ini percaya bahwa data adalah sumber emas baru.
Jurusan data science memiliki keterampilan analitis. Komputasi dan rekayasa perangkat lunak yang luas. Serta keterampilan komunikasi lisan, tertulis dan visual yang kuat untuk mewujudkan nilai yang tersembunyi dalam sejumlah besar data. Dan secara efektif mengkomunikasikan temuan dan solusi dari mereka.
Inti dari seorang ilmuwan data adalah untuk meningkatkan hal-hal dengan menggunakan pola dan informasi yang biasanya tersembunyi dalam sejumlah besar data. Ilmuwan data biasanya mulai dengan memikirkan solusi berbasis data baru atau layanan berbasis data baru.
Mereka terus mengidentifikasi sumber data atau membuat sistem pengumpulan data baru untuk mendapatkan data relevan yang mereka butuhkan. Ini biasanya melibatkan penggunaan infrastruktur Big Data berbasis cloud. Merancang proses pengumpulan data, mengembangkan API akses data. Membuat pembersihan, ekstraksi dan algoritme serta proses pemilihan data yang kompleks.
Kemudian, mereka menggunakan keahlian analitis dan pemrograman mereka untuk mengeksplorasi ruang solusi yang memungkinkan untuk memilih metode analisis data yang sesuai. Menerapkan metode ini pada sistem komputasi analisis data berbasis cloud skala besar dan merancang metode yang kuat untuk mengevaluasinya.
Ini biasanya membutuhkan kolaborasi erat dan komunikasi berkelanjutan dengan pakar domain, pengguna akhir dan pengelola solusi.
Tugas Utama Data Science?
Ini dibagi menjadi empat bagian yaitu meringkas masalah, mempersiapkan untuk mengeksplorasi data, pelatihan model dan penyesuaian pengujian, laporan dan produk.
1. Masalah Induktif
Tugas yang diberikan oleh pelanggan kepada perusahaan atau kepala yang diberikan kepada analis bukanlah tugas khusus. Seperti menggunakan model xx untuk membuat data xx, tetapi masalah bisnis tertentu.
Misalnya, mengapa laba turun kuartal terakhir? Ini adalah tautan untuk meringkas masalah, dan kami membutuhkan pengetahuan profesional untuk membantu kami menemukan jalan.
2. Bersiaplah Untuk Mengeksplorasi Data
Setelah kesimpulan dari masalah induksi, banyak hipotesis akan dihasilkan yang membutuhkan pencarian data untuk memverifikasi hipotesis.
Mencari data umumnya kita lakukan semampu kita. Misalnya kalau pendapatannya tidak bagus dan berhubungan dengan pemasaran, kita akan mencari data dari pengiklan.
Setelah mencari data, periksa kualitas data. apakah ada perubahan?, hilang? Dan sebagainya. Kualitas data dapat menentukan keakuratan model.
Oleh karena itu, waktu yang dihabiskan untuk membersihkan dan menyortir data menyumbang 60% atau lebih dari total waktu dan terkadang perlu untuk berkomunikasi dengan pelanggan. Setelah memeriksa kualitasnya, lakukan beberapa analisis eksplorasi.
3. Penyesuaian Tes Pelatihan Model
Pertama-tama tentukan tipe dasar model, regresi, pengelompokan dan sebagainya. Pilih model yang lebih tepat untuk dibangun dan gunakan test untuk menguji model. Pada saat pengujian yang sama, kita akan mencari konfigurasi parameter yang optimal dari model dan membuat prediksi pada model. Jika hasil prediksi baik maka proses pemodelan selesai.
4. Laporan Dan Produk
Di perusahaan konsultan, setelah model selesai ia akan berkomunikasi dengan klien untuk melihat apakah itu sesuai dengan kenyataan. Di perusahaan teknologi, model sering berkembang menjadi sebuah produk. Meletakkan di platform perusahaan untuk pengujian, atau publikasikan secara online.
