SEKILAS TENTANG DATA SCIENCE

Data Science in a Big Data World

Ilmu data/data science adalah bidang interdisipliner yang menggunakan metode, proses, algoritme, dan sistem ilmiah untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Dalam dunia big data, ilmu data menjadi semakin kritis karena banyaknya volume, kecepatan, dan keragaman data yang perlu diproses, dianalisis, dan diinterpretasikan.

Data besar mengacu pada kumpulan data yang terlalu besar dan kompleks untuk diproses oleh sistem pemrosesan data tradisional. Big data dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk media sosial, jaringan sensor, perangkat seluler, dan internet of things (IoT). Ilmuwan data perlu memiliki pemahaman mendalam tentang teknologi data besar, termasuk sistem terdistribusi, pemrosesan paralel, dan komputasi awan.

Dalam dunia big data, data scientist juga perlu terampil bekerja dengan data yang tidak terstruktur, seperti teks, gambar, dan video. Mereka perlu menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengekstrak makna dari teks, teknik visi komputer untuk menganalisis gambar, dan teknik pembelajaran mendalam untuk menganalisis video.

Aspek penting lain dari ilmu data dalam dunia big data adalah kemampuan untuk mengidentifikasi pola, hubungan, dan tren dalam data. Ilmuwan data menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk membangun model yang dapat memprediksi tren masa depan, mengklasifikasikan data, dan mengidentifikasi anomali. Mereka juga harus mampu memvisualisasikan data dengan cara yang memudahkan untuk memahami dan mengomunikasikan wawasan kepada pemangku kepentingan. Secara keseluruhan, ilmu data dalam dunia data besar membutuhkan kombinasi keterampilan, termasuk pemrograman, statistik, matematika, pembelajaran mesin, dan keahlian domain. Ilmuwan data harus dapat bekerja dengan kumpulan data yang besar dan kompleks serta menggunakan teknik analitik tingkat lanjut untuk mengekstrak wawasan yang dapat menginformasikan keputusan bisnis, meningkatkan proses, dan mendorong inovasi.

The Data Science Process

Proses ilmu data adalah metodologi untuk memecahkan masalah kompleks menggunakan data. Ini melibatkan beberapa langkah berulang yang diikuti oleh ilmuwan data untuk mengekstrak wawasan dan membuat keputusan berdasarkan data. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam proses ilmu data:

1. Tentukan masalahnya: Pada langkah ini, ilmuwan data bekerja dengan pemangku kepentingan untuk memahami masalah bisnis yang ingin mereka selesaikan. Ini melibatkan identifikasi ruang lingkup masalah, sumber data yang tersedia, dan hasil yang diinginkan.

2. Mengumpulkan dan menyiapkan data: Pada langkah ini, ilmuwan data mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk database, API, dan alat pengikis web. Data tersebut kemudian dibersihkan, diubah, dan diatur untuk mempersiapkannya untuk analisis.

3. Menjelajahi data: Pada langkah ini, ilmuwan data menggunakan statistik deskriptif, visualisasi data, dan teknik lain untuk memahami data dan mengidentifikasi pola, outlier, dan wawasan lainnya. Analisis data eksplorasi membantu mengidentifikasi masalah potensial dalam data yang mungkin perlu ditangani.

4. Bangun model: Pada langkah ini, ilmuwan data menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk membangun model prediksi yang dapat membantu menyelesaikan masalah. Ini melibatkan pemilihan algoritme yang sesuai, melatih model, dan mengujinya untuk memastikannya akurat dan andal.

5. Evaluasi model: Pada langkah ini, ilmuwan data mengevaluasi kinerja model dan memilih yang terbaik berdasarkan akurasi, kecepatan, dan interpretasinya.

6. Komunikasikan hasil: Pada langkah ini, ilmuwan data menyajikan temuan dan wawasan kepada pemangku kepentingan dengan cara yang jelas dan mudah dipahami. Ini melibatkan pembuatan visualisasi, laporan, dan presentasi yang menyampaikan hasil analisis dan bagaimana hasil tersebut dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan data.

7. Terapkan dan pantau model: Pada langkah ini, ilmuwan data menerapkan model ke dalam produksi dan memantau kinerjanya untuk memastikannya terus memberikan prediksi yang akurat.

Proses ilmu data adalah proses yang berulang dan berkelanjutan. Saat data baru tersedia atau masalah bisnis berubah, ilmuwan data mungkin perlu meninjau kembali langkah-langkah sebelumnya dan menyesuaikan analisisnya.