Apa yang Dipelajari di Data Science? Arti, Tujuan, dan Manfaat

Pekerjaan Data Science belakangan mengalami peningkatan permintaan yang cukup besar. Kemampuan Data Science dalam menganalisis data dalam jumlah besar (Big Data) secara efektif dan efisien menjadikannya sebagai bagian yang sangat berharga dalam kemajuan teknologi dan informasi.

Untuk bisa sukses dalam memanfaatkan Data Science, setidaknya perlu pengetahuan akan apa saja yang dipelajari di Data Science.

Apa Itu Data Science

Data Science adalah bidang ilmu yang sifatnya interdisipliner, alias menggabungkan beberapa disiplin ilmu yang diantaranya adalah ilmu statistik, matematika, pemrograman khusus, analitik lanjutan, AI, dan Machine Learning.

Data Science muncul karena perkembangan teknologi dan informasi yang semakin pesat, dimana data yang tercipta menjadi semakin banyak dan semakin kompleks. Kondisi ini menjadi latar belakang lahirnya Data Science, yang sangat membutuhkan keterampilan serta alat analisis data yang sangat kuat. Melalui Data Science, data diolah menjadi informasi yang berguna dan dapat membantu bisnis/organisasi dalam pengambilan keputusan.

Tujuan Data Science

Tujuan Data Science adalah untuk mendapatkan wawasan atau insight tersembunyi pada sejumlah besar data. Wawasan atau insight ini kemudian berguna untuk membantu perusahaan/bisnis/organisasi dalam pengambilan keputusan.

Saat ini beragam bisnis dan organisasi baik besar maupun kecil, semakin bergantung pada Data Science karena kemampuannya dalam menginterpretasikan data, serta untuk menyediakan rekomendasi-rekomendasi yang potensial untuk ditindaklanjuti demi meningkatkan output bisnis.

Manfaat Data Science

Perusahaan/bisnis/organisasi yang memanfaatkan Data Science dengan yang tidak, akan jelas terlihat bedanya. Ini karena Data Science punya manfaat terutama pada produktivitas, pengambilan keputusan (decision-making), product development, meminimalisir risiko, mengatasi fraud dan error, meningkatkan efisiensi, serta layanan pelanggan yang lebih baik, dan masih banyak lagi lainnya.

Coursera menyebutkan ada beberapa manfaat dari Data Science, yang kurang lebih seperti tertera di bawah ini:

1. Membantu Pengambilan Keputusan (Decision-Making)

Data Science membantu organisasi dalam mengambil keputusan berdasarkan data yang ada. Dengan analisis data yang akurat dan komprehensif, organisasi dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.

2. Meningkatkan Efisiensi

Data Science dapat membantu organisasi dalam mengidentifikasi pola-pola dalam data dan mengoptimalkan proses bisnis untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas.

3. Meningkatkan keuntungan

Dengan memahami perilaku pelanggan dan tren pasar, Data Science dapat membantu organisasi dalam mengidentifikasi peluang bisnis yang baru dan pada akhirnya bisa meningkatkan keuntungan.

4. Meningkatkan pengalaman pelanggan

Dengan memahami perilaku pelanggan dan preferensi mereka, Data Science dapat membantu organisasi dalam meningkatkan pengalaman pelanggan dan memberikan layanan yang lebih baik.

5. Mengurangi risiko, fraud, dan eror

Data Science dapat membantu organisasi dalam mengidentifikasi risiko bisnis dan membuat keputusan yang lebih cerdas dalam mengatasi risiko tersebut. Selain itu, ia juga bisa digunakan untuk mendeteksi fraud dan meminimalisir eror.

6. Meningkatkan kualitas produk dan layanan

Dengan menganalisis data kualitas produk dan layanan, Data Science dapat membantu organisasi dalam meningkatkan kualitas produk dan layanan tersebut.

7. Mendukung penelitian dan pengembangan

Data Science dapat membantu penelitian dan pengembangan dalam mengidentifikasi tren dan pola dalam data yang kompleks.

8. Meningkatkan efektivitas pemasaran

Data Science dapat membantu organisasi dalam memahami perilaku pelanggan dan kecenderungan pasar untuk membuat strategi pemasaran yang lebih efektif dan efisien.

9. Meningkatkan keamanan

Data Science dapat membantu organisasi dalam mengidentifikasi ancaman keamanan dan mengambil langkah-langkah untuk mengurangi risiko dan melindungi data sensitif.

10. Menjaga daya saing

Data Science dapat membantu organisasi dalam mempertahankan daya saing mereka dengan memahami tren dan perubahan dalam pasar dan industri.

Skill Apa yang Perlu Dipelajari di Data Science?

IBM menyebutkan bahwa Data Science adalah sebuah disiplin ilmu, sementara praktisi Data Science disebut sebagai Data Scientist. Untuk menjadi seorang Data Scientist, ada beberapa skill yang perlu untuk dipelajari agar mampu melakukan proses-proses dalam Data Science, yaitu:

1. Statistik dan Matematika

Statistik adalah metode untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data. Ilmu statistik bisa dipelajari di bangku kuliah karena banyak universitas yang membuka jurusan statistik.

Bisa dibilang, Matematika dan Statistik adalah dasar yang sangat penting untuk Data Science. Beberapa topik dalam Matematika dan Statistik yang penting untuk Data Science antara lain Teori Probabilitas, Statistik Inferensial, Regresi, dan Analisis Multivariat.

2. Machine Learning

Machine Learning masih merupakan bagian dari ilmu komputer dan saat ini menjadi topik yang seksi untuk dibicarakan. Kemampuan Machine Learning dalam menyediakan beragam solusi untuk beragam masalah masih sangat luas, sehingga ada banyak ruang untuk eksplorasi.

Machine Learning memungkinkan program komputer untuk mempelajari data dengan berbagai metode seperti regresi, klasifikasi, klastering, dan pengoptimalan.

3. Programming

Pemrograman masih menjadi elemen penting dalam Data Science karena untuk melakukan analisis data yang begitu besar digunakan bahasa pemrograman Phyton atau R. Pemrograman dengan Python dan R akan membantu dalam proses pengolahan data, analisis, dan visualisasi.

Selain itu, pemahaman tentang konsep seperti pemrograman terstruktur, pengelolaan basis data, dan pengembangan aplikasi web juga penting.

4. Data Visualization

Data Visualization adalah metode penting untuk mempresentasikan data dengan cara yang mudah dipahami. Pemahaman tentang cara membuat grafik dan visualisasi data yang efektif sangat penting dalam Data Science.

5. Data Wrangling dan Eksplorasi

Data Wrangling atau persiapan data melibatkan mempersiapkan data untuk analisis, termasuk penggabungan, pemformatan, dan pembersihan data. Eksplorasi data melibatkan visualisasi data untuk menemukan pola dan tren.

6. Pengambilan Keputusan dan Bisnis

Data Science sering digunakan dalam konteks bisnis, sehingga penting untuk memahami cara menggunakan wawasan data untuk pengambilan keputusan dan strategi bisnis.

7. Big Data dan Cloud Computing

Karena jumlah data yang semakin besar dan kompleks, pemahaman tentang teknologi Big Data dan Cloud Computing penting untuk pemrosesan data yang efisien dan cepat.

Data Scientist VS Data Analyst

Perlu diketahui, ada perbedaan antara Data Scientist dengan Data Analyst. Keduanya mungkin sama-sama berkutat dalam perihal eksplorasi data dan visualisasi data, tapi sejatinya Data Scientist perlu skillset yang lebih luas dibanding Data Analyst.

Data Scientist perlu mahir dalam menggunakan Python dan R dalam menarik kesimpulan statistikal dan membuat visualisasi data. Data Scientist juga mungkin perlu spesialisasi dalam bisnis misalnya spesialisasinya pada manufaktur mobil, eCommerce, atau kesehatan.

Referensi:

1. What is Data Science? | IBM
2. Data Science in Business Guide: Benefits, Uses, and More | Coursera
3. 10 Skill yang Harus Dikuasai Data Scientist Berkualitas

Photo by Glenn Carstens-Peters on Unsplash