{"id":14638,"date":"2023-09-19T05:53:09","date_gmt":"2023-09-18T22:53:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/?p=14638"},"modified":"2023-10-06T10:48:06","modified_gmt":"2023-10-06T03:48:06","slug":"apa-itu-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/apa-itu-data-science\/","title":{"rendered":"Apa Itu Data Science, Proses, dan Contoh Penerapannya"},"content":{"rendered":"

Data science <\/span><\/i>adalah ilmu yang cukup banyak diperbincangkan belakangan ini dalam berbagai industri. Apakah kalian juga termasuk orang yang sedang membicarakannya dengan kawan? Sebenarnya <\/span>data science<\/span><\/i> itu apa sih, mengapa <\/span>data science<\/span><\/i> penting, dan contohnya apa saja? Okay deh, langsung simak saja yuk <\/span>Apa Itu Data Science, Proses, dan Contoh Penerapannya<\/b><\/p>\n

Apa itu Data Science?\u00a0<\/b><\/h2>\n

Data science<\/span><\/i> adalah tindakan mengawinkan sebuah kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian ilmu pemrograman, matematika, dan statistik.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Fungsi <\/span>data science<\/span><\/i> adalah untuk mengolah teks, video, gambar, audio, dan sebagainya, untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan (<\/span>artificial intelligence)<\/span><\/i>. Sistem <\/span>artificial intelligence<\/span><\/i><\/a> dapat disusun untuk mengerjakan berbagai tugas yang sangat sukar bagi kecerdasan manusia.<\/span><\/p>\n

Mengapa Data dScience Penting?\u00a0<\/b><\/h2>\n

Saat ini, hampir semua pengusaha sudah sadar tentang pentingnya <\/span>data science, artificial intelligence,<\/span><\/i> dan <\/span>machine learning<\/span><\/i>. Apabila sebuah perusahaan telah menerapkan konsep data science, bisnis tersebut sudah siap untuk tetap relevan dalam berkompetisi.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dalam penerapannya, <\/span>data science<\/span><\/i> dapat digunakan untuk beragam ilmu, seperti bidang bisnis, matematika dan statistika, serta teknologi.<\/span><\/p>\n

Pilar Data Science<\/b><\/h2>\n

Beberapa bidang yang umumnya memakai <\/span>data science<\/span><\/i> adalah sebagai berikut:\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  1. \n

    Bisnis\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Seorang <\/span>data scientist <\/span><\/i>haruslah berpikir bagaimana caranya mengelola data menjadi informasi yang bisa dipakai untuk membantu rencana strategi bisnis. Harapannya adalah data tersebut bisa membantu mengatasi masalah bisnis yang sedang atau berpotensi akan terjadi.\u00a0<\/span><\/p>\n

      \n
    1. \n

      Matematika dan Statistika<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Data harus diolah secara kuantitatif sehingga seorang <\/span>data scientist<\/span><\/i> sangat butuh ilmu matematika. Landasan pemahaman matematika yang mendalam sangat membantu dalam membuat model analitik untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam bisnis.\u00a0<\/span><\/p>\n

      Kalian dapat menemukan penerapan matematika tersebut dalam aplikasi ilmu data science yang di dalamnya terdapat algoritma untuk merancang <\/span>machine learning<\/span><\/i>.<\/span><\/p>\n

      Oia, seorang <\/span>data scientist <\/span><\/i>juga butuh ilmu statistika, loh.<\/span><\/p>\n

        \n
      1. \n

        Teknologi\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        Dibutuhkan adanya perpaduan antara teknologi serta kreativitas dan kelihaian memanfaatkan keahlian teknis untuk memecahkan masalah. Sebab, <\/span>data science <\/span><\/i>adalah ilmu yang memanfaatkan banyak data serta kerumitan algoritma.\u00a0<\/span><\/p>\n

        Seorang <\/span>data scientist <\/span><\/i>perlu menguasai ilmu komputer secara mendalam. Termasuk penguasaan bahasa-bahasa pemrograman, seperti SQL, R, SAS, Phyton, Java, Julia, Scala, dan lain-lain.\u00a0<\/span><\/p>\n

        Data scientist juga dituntut untuk memiliki kemampuan berpikir layaknya suatu algoritma saat mengatasi masalah.<\/span><\/p>\n

        Proses Data Science\u00a0<\/b><\/h2>\n

        Urutan dalam proses data science adalah sebagai berikut:\u00a0<\/span><\/p>\n

          \n
        1. \n

          Obtain\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Seorang <\/span>data scientist <\/span><\/i>perlu melakukan proses pengumpulan data yang disebut dengan <\/span>obtain<\/b>. Sumber-sumber data akan membentuk data lalu untuk memproses data dan proses ini membutuhkan kemampuan teknis seperti MySQL.\u00a0<\/span><\/p>\n

          Selain MySQL, dapat juga menggunakan Python atau R, yang bisa dibaca dari sumbernya secara langsung ke program <\/span>data science<\/span><\/i> yang dipakai.\u00a0<\/span><\/p>\n

            \n
          1. \n

            Scrub\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            Proses selanjutnya adalah <\/span>scrubbing data<\/span><\/i>. Setelah data terkumpul, harus dilakukan filter data atau pembersihan, yang mana data yang tidak relevan atau tidak penting harus disingkirkan.\u00a0<\/span><\/p>\n

            Maka, pada tahap <\/span>scrubbing data<\/span><\/i> juga dilakukan standarisasi format. Jadi, berbagai format pada tahap pertama akan dikonversi atau disamakan formatnya.\u00a0<\/span><\/p>\n

            Tahap <\/span>scrubbing data<\/span><\/i> juga meliputi pemisahan dan penyatuan kategori data. Hal ini tentu bergantung pada kebutuhan.<\/span><\/p>\n

            Sederhananya, <\/span>scrubbing data <\/span><\/i>adalah proses mengatur, merapikan data, dan membuang apapun yang tidak dibutuhkan, mengganti data yang hilang, serta menstandarisasi semua formatnya.\u00a0<\/span><\/p>\n

              \n
            1. \n

              Explore\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              Proses Explore berisi penggalian serta pemeriksaan data. Awalnya seluruh data perlu diperiksa propertinya. Mengingat tipe data yang berbeda maka butuh perlakuan yang berbeda pula.\u00a0<\/span><\/p>\n

              Jika sudah, statistik deskriptif perlu dihitung untuk mencari fitur serta menguji variabel yang signifikan.\u00a0<\/span><\/p>\n

              Tahap terakhir adalah visualisasi data, yang mana dipakai untuk mengidentifikasi pola dan tren signifikan dalam data yang sudah didapatkan. Dengan demikian, akan diperoleh gambaran yang lebih jernih dengan grafik.\u00a0<\/span><\/p>\n

                \n
              1. \n

                Model\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                Proses model meliputi pembuatan model data untuk memperoleh tujuan-tujuan yang diharapkan. Proses ini menggunakan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai pada masa akan datang dan melakukan klasifikasi serta pengelompokan grup nilai dari data.\u00a0<\/span><\/p>\n

                  \n
                1. \n

                  Interpret\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                  Proses terakhir adalah interpretasi data. Tentunya hasil pengolahan data yang diinterpretasi harus mudah dipahami oleh orang awam yang tidak paham istilah teknis.\u00a0<\/span><\/p>\n

                  Nah, makanya butuh kemampuan komunikasi yang baik dalam proses interpretasi data agar poin-poin penting dapat tersampaikan secara efektif.\u00a0<\/span><\/p>\n

                  Contoh Penerapan Data Science<\/b><\/h2>\n

                  Beberapa contoh penerapan <\/span>data science<\/span><\/i> adalah sebagai berikut:\u00a0<\/span><\/p>\n

                    \n
                  1. \n

                    Bidang Kesehatan\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                    Dilansir dari situs <\/span>Built In<\/span><\/a>, industri kesehatan adalah bidang yang pertama kali mengenal ilmu <\/span>data science<\/span><\/i>.\u00a0<\/span><\/p>\n

                    Pada tahun 2008 silam, Google Flu Trends dapat memetakan wabah flu secara langsung dengan cara melacak data lokasi pada pencarian terkait flu. Selain itu, pembaruan berita pada Google Flu Trends juga lebih <\/span>up-to-date<\/span><\/i>.\u00a0<\/span><\/p>\n

                      \n
                    1. \n

                      Website Recommendation\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                      Penerapan <\/span>data science<\/span><\/i> juga lazim ditemukan pada sistem website <\/span>recommendation <\/span><\/i>dalam bidang <\/span>e-commerce<\/span><\/i>. Saat membuka <\/span>platform e-commerce<\/span><\/i>, pasti akan diberi saran tentang produk yang sama.\u00a0<\/span><\/p>\n

                      Tentu banyaknya produk sampai milyaran yang tersedia di <\/span>e-commerce<\/span><\/i> akan membingungkan kalian dongs ya jika tidak didukung dengan <\/span>data science<\/span><\/i> yang baik.\u00a0<\/span><\/p>\n

                        \n
                      1. \n

                        Bidang Finansial\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                        Saat ini, banyak bank atau perusahaan <\/span>finance <\/span><\/i>yang menggunakan <\/span>data science<\/span><\/i> untuk mengelompokkan, mengklasifikasikan, dan membuat segmentasi data yang disinyalir menunjukkan pola penipuan.\u00a0<\/span><\/p>\n

                        Dalam bidang finansial, contoh lainnya adalah pada <\/span>fraud detection<\/span><\/i>. Hal ini penting untuk menghindari proses kriminalisasi berkelanjutan yang terjadi di dalam sistem perusahaan.\u00a0<\/span><\/p>\n

                        Pekerjaan yang Berhubungan dengan Data Science\u00a0<\/b><\/h2>\n

                        Beberapa profesi yang bernaung di bawah payung ilmu data science adalah sebagai berikut:\u00a0<\/span><\/p>\n

                          \n
                        1. \n

                          Data Scientist\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                          Pekerjaan pertama adalah <\/span>data scientist<\/span><\/i>. Tugasnya adalah mengumpulkan serta menganalisis kumpulan <\/span>big data<\/span><\/i> terstruktur dan tidak terstruktur.\u00a0<\/span><\/p>\n

                          Seorang <\/span>data scientist<\/span><\/i> punya tanggung jawab untuk mengawinkan ilmu komputer, statistik, dan matematika untuk menganalisis, memproses, hingga memodelkan data.\u00a0<\/span><\/p>\n

                          Selain itu, untuk membuat rancangan yang bisa ditindaklanjuti dalam bisnis, seorang <\/span>data scientist<\/span><\/i> perlu menerjemahkan dan menyampaikan dengan bahasa yang mudah dipahami oleh orang awam.\u00a0<\/span><\/p>\n

                            \n
                          1. \n

                            Data Engineer\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                            Pekerjaan kedua adalah <\/span>data engineer<\/span><\/i>. Tugasnya adalah merancang serta membangun sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, hingga menganalisis data dalam skala besar.\u00a0<\/span><\/p>\n

                            Harus diakui bahwa keberhasilan <\/span>machine learning <\/span><\/i>serta <\/span>deep learning<\/span><\/i> hanya bisa terjadi karena ada campur tangan <\/span>data engineer<\/span><\/i> yang memproses dan menyalurkan data.\u00a0<\/span><\/p>\n

                              \n
                            1. \n

                              Data Analyst\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                              Pekerjaan berikutnya adalah <\/span>data analyst<\/span><\/i>. Tugas seorang <\/span>data analyst<\/span><\/i> adalah menghimpun, membersihkan, serta menerjemahkan kumpulan data untuk menjawab pertanyaan atau mengatasi masalah pelanggan.\u00a0<\/span><\/p>\n

                              Seorang <\/span>data analyst <\/span><\/i>harus mampu menafsirkan dan menampilkan kumpulan data milik perusahaan. Anyway, <\/span>data analyst<\/span><\/i> juga dibutuhkan di berbagai sektor loh, seperti bisnis, hukum, keuangan, sains, pemerintahan, dan kedokteran.\u00a0<\/span><\/p>\n

                                \n
                              1. \n

                                Data Storyteller\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                                Terakhir adalah sebagai <\/span>data storyteller<\/span><\/i>. Tugasnya adalah menghimpun poin data dari berbagai sumber. Umumnya adalah menggabungkan analisis web dan data dari studi khusus serta memahami wawasan untuk menarik konklusi.\u00a0<\/span><\/p>\n

                                Oia, <\/span>data storyteller<\/span><\/i> juga bertugas memvisualisasikan data. Visualisasi data dibutuhkan agar data mudah diingat serta dapat dicerna oleh pelanggan dan pemangku kepentingan dengan baik.<\/span><\/p>\n

                                Apakah Kalian Tertarik dengan Pekerjaan yang Berhubungan dengan Data Science?<\/b><\/h2>\n

                                Data science merupakan tindakan mengawinkan kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian ilmu pemrograman, matematika, dan statistik. Tujuannya adalah untuk mencari sebuah informasi maupun pengetahuan dari data.\u00a0<\/span><\/p>\n

                                Bisa dibilang sih data science adalah bidang ilmu yang sedang banyak dibutuhkan.<\/span><\/p>\n

                                Jadi, kapan kalian akan mulai mengulik tentang <\/span>data science<\/span><\/i> ini?<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                                Data science adalah ilmu yang cukup banyak diperbincangkan belakangan ini dalam berbagai industri. Apakah kalian juga termasuk orang yang sedang membicarakannya dengan kawan? Sebenarnya data science itu apa sih, mengapa data science penting, dan contohnya apa saja? Okay deh, langsung simak saja yuk Apa Itu Data Science, Proses, dan Contoh Penerapannya Apa itu Data Science?\u00a0 … Read more<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":14645,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"generate_page_header":"","footnotes":""},"categories":[25],"tags":[5270,5276,5271,5272,283,7,5275,5273,5274],"class_list":["post-14638","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-info","tag-apa-itu-data-science","tag-contoh-data-science","tag-data-science-adalah","tag-data-science-penting","tag-domain-murah","tag-hosting-murah","tag-penerapan-data-science","tag-pilar-data-science","tag-proses-data-science","infinite-scroll-item","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-33"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14638","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14638"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14638\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14869,"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14638\/revisions\/14869"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14645"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14638"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14638"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.jetorbit.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14638"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}