Data Science: Definisi, Keterampilan, dan Pentingnya

7 Juni 2022

Big data (kumpulan data yang besar dan kompleks) sudah menjadi komponen utama di dunia teknologi saat ini. Data tersebut telah memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan memberikan hasil yang signifikan bagi bisnis.

Namun, mengolah data besar seperti itu Anda membutuhkan data science atau seorang data scientist.

Data science ini memungkinkan bisnis untuk memproses sejumlah data besar terstruktur dan tidak terstruktur untuk mendeteksi pola. Hal ini nantinya memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi, mengelola biaya, mengidentifikasi peluang pasar baru, dan meningkatkan keunggulan market mereka.

Tertarik dengan apa saja keunggulan data science? Atau Anda tertarik menjadi data scientist? Mari simak artikel ini untuk memahami lebih dalam tentang data science.

Solusi Google Cloud Platform untuk Bisnis

Table of Contents

Apa itu Data Science?

Berdasarkan hasil wawancara dengan lebih dari 30 data scientist, data science adalah ilmu tentang infrastruktur, pengujian, penggunaan machine learning untuk pengambilan keputusan, dan produk data.

Sederhananya, ilmu data science adalah bidang studi yang menggunakan matematika dan statistik terapan untuk menyediakan informasi berguna berdasarkan sejumlah besar data kompleks.

Ilmu data ini menggabungkan aspek bidang yang berbeda dengan bantuan komputasi untuk menafsirkan sejumlah data dengan tujuan pengambilan keputusan.

Data science menggunakan berbagai teknik seperti machine learning dan artificial intelligent (AI) untuk mengekstrak informasi penting dan memprediksi pola serta perilaku di masa depan.

Ilmu ini juga mencakup kemampuan deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Artinya, dengan data science, sebuah perusahaan atau organisasi dapat menggunakan data untuk mencari tahu apa yang terjadi, mengapa hal itu terjadi, apa yang akan terjadi, dan apa yang harus mereka lakukan terhadap hasil yang diantisipasi.

Mengapa Data Science Penting?

Seperti dijelaskan di atas, perusahaan membutuhkan data. Mereka membutuhkannya untuk membuat keputusan yang berbasis data dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Berikut beberapa alasan mengapa data science akan selalu menjadi bagian integral dari suatu perusahaan.

**1. Membantu brand untuk memahami pelanggannya.**

Pelanggan adalah dasar dari setiap brand dan memiliki peran besar dalam keberhasilan dan kegagalan mereka. Dengan data science, brand dapat terhubung dengan pelanggan mereka dengan cara yang dipersonalisasi.

2. Brand dapat berkomunikasi dengan lebih baik.

Ketika brand dan perusahaan memanfaatkan data ini secara komprehensif, mereka dapat dengan mudah berkomunikasi dengan target audiens mereka, sehingga menciptakan hubungan yang lebih baik.

**3. Big Data adalah bidang baru yang terus tumbuh dan berkembang.**

Dengan begitu banyak alat yang dikembangkan, big data hampir secara konsisten membantu brand dan organisasi memecahkan masalah kompleks di bidang IT, sumber daya manusia, dan manajemen sumber daya secara efektif dan strategis.

4. Temuan dan hasilnya dapat diterapkan pada hampir semua sektor.

Data science dapat digunakan untuk segala sektor, contohnya travel, kesehatan, dan pendidikan. Memahami implikasi dari data science dapat membantu berbagai sektor menganalisis tantangan mereka dan mengatasinya secara efektif.

5. Dapat diakses hampir di semua sektor.

Ada sejumlah besar data yang tersedia saat ini, dan memanfaatkannya dengan benar akan memegang kunci untuk mencapai tujuan brand, terutama di masa mendatang.

Apa yang Dilakukan Data Scientist?

Kini, Anda tahu apa itu data science, dan Anda pasti bertanya-tanya seperti apa peran pekerjaan ini.

Seorang data scientist berperan dalam menganalisis data bisnis untuk mengekstrak wawasan yang berarti. Umumnya, data scientist ini akan bekerja sama dengan pemangku kepentingan bisnis untuk memahami tujuan mereka dan menentukan bagaimana data dapat digunakan untuk mencapai tujuan tersebut.

Mereka akan merancang proses pemodelan data, membuat algoritme dan model prediktif untuk mengekstrak data yang dibutuhkan bisnis. Kemudian, mereka akan membantu analisis data dan berbagi wawasan dengan rekan kerjanya.

Meskipun setiap proyek berbeda, proses pengumpulan dan analisis data umumnya mengikuti jalur di bawah ini:

Ajukan pertanyaan yang tepat untuk memulai proses penemuan
Dapatkan data
Memproses, membersihkan, dan mengolah data
Mengintegrasikan dan menyimpan data
Investigasi data dan analisis data eksplorasi
Pilih satu atau lebih model dan algoritme potensial
Menerapkan teknik data science, seperti machine learning, pemodelan statistik, dan artificial intelligence
Ukur dan kembangkan hasil
Presentasikan hasil akhir kepada pemangku kepentingan
Lakukan penyesuaian berdasarkan feedback
Ulangi proses untuk memecahkan masalah baru

Namun, peran seorang data scientist dan pekerjaan sehari-harinya tentu bervariasi tergantung pada ukuran dan ketentuan organisasi. Meskipun mereka biasanya tetap mengikuti proses ilmu data di atas, untuk detailnya mungkin berbeda.

Dalam tim data science yang lebih besar, data scientist dapat bekerja dengan analis, engineers, pakar machine learning, dan ahli statistik lain untuk memastikan proses data science diikuti ujung ke ujung dan tujuan bisnis tercapai.

Sedangkan dalam tim yang lebih kecil, seorang data scientist mungkin memiliki berbagai peran. Berdasarkan pengalaman, keterampilan, dan latar belakang pendidikan, mereka dapat melakukan peran ganda atau peran yang tumpang tindih. Dalam hal ini, tanggung jawab harian mereka mungkin mencakup mengolah data, analisa peluang, dan pembelajaran mesin bersama dengan metodologi ilmu data science inti.

Skill Apa yang Wajib Dikuasai Data Scientist?

Kebutuhan data scientist juga tidak menunjukkan tanda-tanda melambat di tahun-tahun mendatang. Permintaan pekerjaan data science ini diperkirakan akan meningkat sekitar 28% hingga tahun 2026.

Jadi, bila ingin menjadi seorang data scientist, Anda perlu mengembangkan beberapa skill berikut ini.

Skill Teknis

Bahasa Pemrograman: Pemrograman R, SQL (Structured Query Language), Python, Java, C, dan C++
Platform: Hadoop, Apache Spark
Visualisasi Data: Matplotlib, Tableau
Pembelajaran Mesin dan AI: memahami jaringan saraf, pembelajaran penguatan, teknologi Natural Language Processing (NLP), mesin rekomendasi

Skill Non-Teknis

Skill analitis untuk menganalisis data, mengidentifikasi tren dan tantangan bisnis.
Bisa menjadi pemain tim yang baik
Berkolaborasi dalam beberapa proyek, kumpulan data, dan departemen di seluruh organisasi adalah suatu hal yang umum
Dari C-suite hingga investor dan tim penjualan, data scientist perlu menerjemahkan data yang tidak dapat dipahami dan mengubahnya menjadi strategi relevan yang dapat ditindaklanjuti. Jadi, skill komunikasi dan bercerita yang baik adalah keterampilan yang sangat penting.

Profesi dalam Data Science

Selain menjadi data scientist, terdapat beberapa pekerjaan lain yang masih berhubungan dengan data science. Berikut contohnya.

1. Data Analyst

Data analyst adalah seseorang yang bertanggung jawab atas berbagai tugas termasuk visualisasi data, manipulasi, dan pemrosesan dalam jumlah besar.

Mereka juga harus melakukan query pada database dari waktu ke waktu. Salah satu keterampilan terpenting seorang data analyst adalah optimasi. Ini dikarenakan mereka harus membuat dan memodifikasi algoritme yang dapat digunakan untuk mengambil informasi dari beberapa database terbesar tanpa merusaknya.

2. Data Engineers

Data engineers adalah seseorang yang membangun dan menguji ekosistem Big Data yang terukur untuk bisnis sehingga data scientist dapat menjalankan algoritme mereka pada sistem data yang stabil dan sangat dioptimalkan.

Data engineers juga memperbarui sistem yang ada dengan versi yang lebih baru atau yang ditingkatkan dari teknologi saat ini untuk meningkatkan efisiensi database,

3. Machine Learning Engineer

Machine learning engineer adalah salah satu profesi yang sangat diminati saat ini. Namun, profil pekerjaannya datang dengan tantangannya.

Selain memiliki pengetahuan mendalam tentang beberapa teknologi paling canggih seperti SQL, REST API, dan lainnya, Machine learning engineer juga diharapkan untuk bisa melakukan pengujian A/B, membangun saluran data, dan menerapkan algoritme machine learning umum seperti klasifikasi, pengelompokan, dan sebagainya.

Google Cloud: Solusi untuk Data Science

Google Cloud mencakup rangkaian lengkap alat manajemen data, analitik, dan machine learning untuk menghasilkan wawasan dan menemukan nilai dari data.

Platform ini memiliki alat dan produk ilmu data yang sesuai dengan setiap bagian dari siklus data science. Alat-alat ini dapat digunakan untuk kolaborasi dalam lingkungan kantor perusahaan, tim data science, dan bahkan lingkungan kelas.

Google Cloud menawarkan semua alat yang dibutuhkan data scientist dari data engineering hingga machine learning engineering, TensorFlow hingga PyTorch, GPU hingga TPU.

Google Cloud untuk Data Science dengan Terralogiq

Bila Anda membutuhkan Google Cloud Platform, Anda bisa menggunakan jasa Terralogiq, partner premier resmi Google Cloud di Indonesia.

Terralogiq memungkinkan Anda menemukan, mengelola, memproses, dan memvisualisasikan data dengan mudah berkat produk analisis data Google Cloud.

Selain itu, Terralogiq juga memudahkan Anda untuk:

Migrasikan dan kelola data perusahaan dengan keamanan, keandalan, ketersediaan tinggi, dan layanan data yang terkelola sepenuhnya.
Melengkapi tim Anda dengan solusi AI dan ML untuk meningkatkan efisiensi.

Jika Anda seorang data scientist yang mencari tools data science yang komprehensif, Anda tidak perlu kerepotan lagi karena Google Cloud sudah mencakup semuanya. Yuk, konsultasi langsung dengan Terralogiq untuk mengetahui lebih dalam tentang Google Cloud. Anda dapat mengirim email melalui halo@terralogiq.com atau menghubungi kami di sini.