Ilmu Data: Segala Hal yang Perlu Anda Ketahui

Ilmu data adalah bidang yang mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis informasi tentang berbagai hal untuk mendapatkan wawasan berharga.

Perusahaan telah terlibat dalam aktivitas ilmu data untuk waktu yang lama, tetapi ledakan terkini dalam data pengguna Internet dan infrastruktur cloud yang lebih murah telah menciptakan ledakan dalam industri tersebut.

Dibandingkan dengan disiplin ilmu serupa, ilmu data tergolong baru dan masih terus berkembang. Jadi, ilmu data juga menawarkan banyak harapan sebagai jalur karier di masa depan.

Postingan ini mencantumkan semua yang perlu Anda ketahui tentang ilmu data dan bagaimana ilmu data dapat bermanfaat bagi Anda atau perusahaan Anda.

Mengapa Ilmu Data?

Permintaan untuk ilmuwan data terus meningkat, jadi itu salah satu alasan bagus untuk terjun ke bidang ini. Alasan bagus lainnya adalah ilmu data memberikan gaji yang relatif tinggi, jadi Anda tidak perlu terlalu memikirkan pendapatan Anda.

Selain itu, Anda dapat bekerja sebagai ilmuwan data di banyak sektor, sehingga Anda tidak terbatas pada satu industri saja. Cukup terapkan keterampilan analitis Anda untuk menemukan pola dan memeriksa kinerja dari layanan keuangan hingga logistik, manufaktur, telekomunikasi, perawatan kesehatan, dan sebagainya.

Aplikasi Ilmu Data

Ilmu data merupakan bidang luas yang berlaku pada banyak industri, sehingga potensi penerapannya pun luas.

Berikut ini adalah aplikasi ilmu data yang paling populer:

• Deteksi Penipuan & Risiko – Ini merupakan salah satu aplikasi ilmu data yang paling awal. Pengumpulan dan analisis berbagai kumpulan data memungkinkan perusahaan keuangan untuk menghindari dan mengelola utang macet dan kerugian dengan lebih baik. Transaksi yang memiliki kemungkinan besar merupakan penipuan juga dapat dikenali dengan mudah.
  
• Tenaga Kesehatan – Ilmu data juga digunakan dalam penelitian medis untuk mendapatkan hubungan antara genetika, penyakit tertentu, dan respons obatnya. Ilmu data juga digunakan dalam pengembangan obat dengan menggunakan simulasi model untuk memprediksi hasil obat di masa mendatang.
  
• Pengenalan Gambar – Ini adalah aplikasi lain yang sangat populer dalam ilmu data. Pengenalan gambar mengacu pada identifikasi pola dalam kumpulan data gambar seperti gambar dan video, dan menawarkan banyak aplikasi masa depan yang menjanjikan.
  
• Search Engine – Ilmu data juga berperan besar dalam menyajikan hasil yang Anda lihat dari mesin pencari seperti Google dan Bing. Algoritme yang digunakan di sini membandingkan miliaran halaman untuk menemukan hasil terbaik untuk setiap istilah pencarian. Algoritme tersebut juga dapat melacak klik pengguna untuk mempersonalisasi hasil dengan lebih baik dari waktu ke waktu.
  
• Logistik – Optimalisasi rute menggunakan ilmu data dapat membantu perusahaan menghemat banyak uang dan menurunkan biaya operasional.
  
• Sistem Rekomendasi – Ini dibangun berdasarkan data dari semua aktivitas Anda di masa lalu untuk mencoba dan memprediksi hal-hal terbaik berikutnya yang mungkin relevan bagi Anda. Sistem rekomendasi ada di mana-mana, mulai dari Netflix hingga Spotify, Amazon, Twitter, dan sebagainya.
  
• Speech Recognition – Mirip dengan sistem pengenalan gambar, pengenalan ucapan menggunakan ilmu data untuk memungkinkan mesin memahami ucapan manusia.
  
• pengiklanan – Periklanan bertarget hanya dapat dilakukan melalui ilmu data, karena didasarkan pada sejumlah besar data demografi dan psikografis pengguna.

Ilmu Data Vs Statistik

Ilmu data dan statistik memiliki banyak kesamaan, namun ada beberapa perbedaan antara kedua disiplin ilmu tersebut.

Sebagai permulaan, statistika sebagian besar merupakan disiplin ilmu matematika, yang bertujuan untuk mengumpulkan dan menginterpretasikan data kuantitatif. Di sisi lain, ilmu data bergantung pada berbagai disiplin ilmu mulai dari matematika hingga ilmu komputer, perbankan data, dan sebagainya.

Ilmu data juga menangani kumpulan data yang jauh lebih besar daripada statistik. Sebagian besar pemodelan statistik dilakukan dengan jumlah data yang relatif kecil, sementara ilmuwan data sering kali harus menangani sejumlah besar data yang muat di beberapa komputer.

Terakhir, sementara statistika sebagian besar difokuskan pada penarikan kesimpulan tentang dunia dari data yang ada, ilmu data sebagian besar berfokus pada perolehan makna prediktif dan pengoptimalan dari data yang tersedia.

Ilmu Data Vs Kecerdasan Buatan

Ilmu data dan kecerdasan buatan adalah dua istilah yang sering tumpang tindih. Namun, meskipun keduanya terkait, keduanya tidaklah sama.

Ilmu data adalah pendekatan komprehensif terhadap pengumpulan, persiapan, dan analisis data untuk memperoleh wawasan sementara kecerdasan buatan adalah penerapan algoritma prediktif untuk memperoleh wawasan.

Kecerdasan buatan adalah bagian dari ilmu data, istilah umum untuk semua metode dan model terkait dalam bekerja dengan data besar.

Cara Kerja Ilmuwan Data

Pekerjaan ilmuwan data dapat dibagi menjadi empat bagian utama, yaitu:

• Pengumpulan dan penyimpanan data
• Analisis dan interpretasi data
• Pembuatan alat & model untuk membuat prediksi dari data
• Visualisasi dan pelaporan data

Keterampilan yang Dibutuhkan untuk Ilmu Data

• Matematika – Disiplin yang dapat dijelaskan sendiri.
  
• Pembelajaran mesin – Penerapan algoritma dalam mode pembelajaran pada kumpulan data besar dalam pencarian pola, sering dilakukan dalam bahasa Python.
  
• Pemodelan Data – Metode pengorganisasian dan pengelolaan sejumlah besar data untuk memperoleh wawasan darinya.
  
• Rekayasa Perangkat Lunak – Proses pembuatan algoritma yang mengolah sejumlah besar data untuk menghasilkan wawasan. Alat yang populer meliputi Python dan R.
  
• statistika – Kemampuan Anda untuk menghasilkan wawasan yang berarti dari kumpulan data.
  
• Perbankan data – Kemampuan untuk menyimpan dan mengambil data dari sistem sederhana seperti lembar kerja Excel hingga basis data SQL yang lebih kompleks.

Cara Menjadi Ilmuwan Data

Cara termudah untuk menjadi ilmuwan data adalah dengan terlebih dahulu memperoleh gelar sarjana di bidang yang relevan, seperti ilmu data, ilmu komputer, matematika, atau statistik, lalu mengikuti panduan langkah demi langkah untuk pemegang non-gelar di paragraf berikutnya.

Cara Mendapatkan Pekerjaan Ilmu Data Tanpa Gelar

Sama halnya dengan mendapatkan pekerjaan di bidang ilmu data tanpa gelar. Yang penting adalah Anda tahu apa yang Anda lakukan dan dapat memberikan hasil yang baik saat dipekerjakan.

Berikut adalah langkah-langkah yang Anda perlukan untuk mendapatkan pekerjaan ilmu data tanpa gelar:

1. Kuasai Keterampilan Dasar – Ini mencakup mata pelajaran seperti matematika, statistik, probabilitas, analisis data, TI, dan dasar-dasar pemrograman seperti Git.
   
2. Menguasai Dasar-Dasar Ilmu Data – Berikutnya, Anda perlu menguasai keterampilan khusus ilmu data, seperti bahasa R dan Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop, dll.
   
3. Mendaftar di Bootcamp atau Kursus – Memiliki sertifikasi profesional dalam industri ilmu data akan membuktikan dedikasi Anda kepada calon pemberi kerja mana pun. Jadi, pertimbangkan untuk mendapatkan sertifikasi IBM, DASCA, Open CDS, atau Microsoft Azure.
   
4. Bangun Portofolio Anda – Meskipun sertifikat tidak 100% menjadi bukti kemampuan Anda dalam memberikan hasil, portofolio pekerjaan sebelumnya adalah buktinya. Jadi, Anda perlu menunjukkan kemampuan Anda dengan membuat portofolio, sebaiknya secara daring dan pada platform seperti GitHub. Ini dapat mencakup segala hal mulai dari proyek pribadi hingga pekerjaan pro-bono, magang, dan pekerjaan terkait.
   
5. Tingkatkan Keterampilan Wawancara Anda – Ini adalah keterampilan terakhir yang Anda butuhkan setelah CV Anda menjadi mengesankan dan membuat Anda mendapatkan wawancara.
   
6. Mencari Pekerjaan – Bagian terakhir dari teka-teki. Anda perlu secara aktif keluar sana dan mewujudkan berbagai hal.

Daftar Pekerjaan Ilmu Data

Ilmuwan data bekerja di berbagai industri dan dengan tujuan yang berbeda-beda, yang berarti bahwa mereka sering kali memiliki peran pekerjaan yang sedikit berbeda. Namun, deskripsi pekerjaan sering kali mencantumkan tugas yang diharapkan dari ilmuwan data secara terperinci.

Berikut adalah beberapa yang paling populer:

• Data Analyst
• Arsitek Data
• Insinyur Data
• Ilmuwan Data
• Database Administrator
• Analis Bisnis
• Analis Kuantitatif
• Manajer Data dan Analisis
• Engine Learning Engineer
• Ahli statistik

Daftar Alat Ilmu Data

Ada banyak alat ilmu data di luar sana, tetapi berikut ini adalah yang paling populer.

• aliran tensor – Platform pembelajaran mesin yang populer.
• jupyter – Lingkungan pengembangan terintegrasi berbasis web untuk 40+ bahasa.
• R – Bahasa pemrograman komputasi statistik dan grafik.
• Studio Posit R – Lingkungan pengembangan terintegrasi untuk R.
• Ular sanca – Bahasa pemrograman analisis data dan otomatisasi yang populer.
• RapidMiner – Platform ilmu data untuk perusahaan.
• ML Besar – Platform pembelajaran mesin sederhana.
• Scikit-belajar – Alat pembelajaran mesin dan analisis data prediktif.
• Informatika – Alat integrasi data.
• Pergeseran Merah AWS – Pergudangan data yang dapat diskalakan untuk cloud
• Kognos – Alat pelaporan analitik dari IBM.
• Matplotlib – Pustaka visualisasi untuk bahasa pemrograman Python.
• Apache Spark – Mesin perbankan data skala besar untuk analitik dan pembelajaran mesin.
• Apache Hadoop – Kerangka kerja untuk pemrosesan terdistribusi kumpulan data besar.
• Sais gajah – Platform pembelajaran mesin dari Apache
• Studio Azure ML – IDE berbasis web untuk ilmuwan data
• Tablo – Alat analisis dan visualisasi data.
• Excel – Perangkat lunak lembar kerja dari Microsoft.
• Plotly – Pustaka grafik gratis dan sumber terbuka untuk Python
• Charts Google – Alat visualisasi data yang gratis dan canggih.
• Info Gram – Alat visualisasi dan pelaporan yang intuitif.

Pertanyaan yang sering diajukan

Kesimpulan

Saat mengakhiri tulisan tentang ilmu data dan apa artinya bagi Anda dan bisnis Anda, Anda seharusnya telah memperoleh satu atau dua wawasan bermanfaat.

Ilmu data akan terus berkembang dan ini mencakup aplikasinya, peluang kerja, dan dampak ekonominya. Jadi, sebaiknya Anda beradaptasi sekarang, jika Anda belum melakukannya.