Data Science: Manfaat, Cara Kerja, dan Contoh Pekerjaannya

Foto: Pexels

Teknologi.id - Data science adalah keterampilan yang akhir-akhir ini banyak dicari perusahaan dan populer di kalangan para pekerja.

Biasanya orang yang memiliki skill data science akan ditempatkan di bagian IT (Information Technology) dalam suatu perusahaan.

Seseorang dengan skill data science umumnya mempunyai prospek pekerjaan yang baik, mengingat teknologi selalu berubah dan dibutuhkan oleh masyarakat.

Untuk lebih jelas mengenai apa itu data science, manfaat, cara kerja hingga contoh pekerjaannya, simak pembahasan berikut ini.

Baca juga: Tips Belajar Data Science Secara Efektif di Rumah

Apa itu data science?

Data science adalah keterampilan seseorang yang berkaitan dengan ilmu tertentu, seperti pemrograman, matematika, dan statistik. 

Data science membutuhkan kemampuan untuk melakukan analisis big data, pemanfaatan komputasi cloud, memproses natural language, atau menjalankan unsupervised learning, contohnya seperti web scraping, analisis cluster, machine learning, dan lain-lain.

Dapat dikatakan bahwa seseorang dengan kemampuan data science adalah individu yang mampu memperoleh informasi dan mengubahnya untuk kepentingan bisnis perusahaan.

Data science merupakan keterampilan penting yang harus ada dalam perusahaan, sebab bisnis kecil maupun besar sama-sama membutuhkan data untuk melakukan analisis strategi bisnis.

Seorang ahli ekonom Google sekaligus dosen Ilmu Komputer, Bisnis, dan Ekonomi, Hal Varian memberikan pernyataan bahwa keterampilan memproses, memahami, mengambil, dan menyaring nilai dari suatu data, lalu memvisualisasikannya merupakan keahlian yang akan dibutuhkan di masa depan.

Inilah yang membuat data science menjadi salah satu keterampilan yang patut dipelajari mulai dari sekarang. Adapun manfaat data science.

Manfaat data science

Jika Anda masih ragu dengan data science, beberapa manfaat di bawah ini bisa menjadi pertimbangan untuk mendalami keterampilan satu ini. Berikut beberapa manfaat data science yang diantaranya:

• Dapat memprediksi perilaku konsumen berdasarkan riwayat penjualan

• Memberikan solusi bisnis terkait produk apa yang laku di kalangan konsumen

• Mampu mengambil keputusan berdasarkan data yang telah dimiliki

• Melakukan klasifikasi produk sesuai kualitas tinggi atau rendah menggunakan data dari quality control team

Dalam melakukan pekerjaannya, data science membutuhkan alat atau teknologi untuk mendukungnya, misalnya seperti:

• Machine learning merupakan komponen pengolahan data yang memakai ilmu komputer, statistik, dan artificial intelligence

• Big data adalah kumpulan informasi dengan sumber dari semua data yang ada, kemudian diolah serta diproses menjadi data yang sudah siap dianalisis

• Data mining adalah penerapan algoritma khusus guna mengekstrak pola pada kumpulan data

Cara kerja data science

Perlu Anda ingat, bahwa data science akan lebih sering berhubungan dengan mengolah data menggunakan kemampuan ilmu komputer. Jadi, hindari pemikiran bahwa orang dengan kemampuan data science selalu mengerti tentang bisnis.

Cara kerja data science pun cukup rumit. Harus ada beberapa proses yang perlu dilakukan, sehingga data yang diinginkan adalah hasil terbaik bagi perusahaan. Beberapa cara kerja data science dapat dirangkum sebagai berikut:

1. Mengumpulkan data atau obtain

Langkah awal dari cara kerja data science adalah dengan mengumpulkan data-data. Setelah berhasil mengumpulkan data dari sumber data, biasanya MySQL dibutuhkan untuk memproses data.

Apabila Anda mengumpulkan data menggunakan Python atau R, maka data dari sumber data bisa dibaca secara langsung.

Mengumpulkan data dari sumber data membutuhkan kemampuan berbeda-beda sesuai dengan ukuran dan jenis file yang dibutuhkan.

2. Pembersihan data atau scrubbing

Maksud dari pembersihan data di sini adalah penyortiran dari yang terpenting sampai data tidak penting. Tahap ini juga biasa dilakukan sesuai dengan standarisasi format data. 

Tak jarang juga, pada cara kerja data science ini penyatuan dan pemisahan kategori data dilakukan. 

Bisa dikatakan bahwa scrubbing adalah langkah untuk merapikan data yang diperlukan dan tidak. Ini juga memungkinkan kita untuk mengganti data hilang sekaligus melakukan standarisasi seluruh format.

3. Pemeriksaan data atau explore

Setelah penyortiran, maka data perlu melalui proses pemeriksaan agar mengetahui apakah ada data yang salah input atau tidak.

Pertama, data harus melalui pemeriksaan properti, karena setiap data memiliki perlakuan yang berbeda-beda.

Kemudian, statistik deskriptif harus dihitung terlebih dahulu guna mendapat ekstrak fitur dan menguji variabel secara signifikan.

Langkah terakhir yakni visualisasi data dapat dimanfaatkan untuk identifikasi pola. Dengan begini, Anda memperoleh gambaran jelas melalui grafik.

4. Membuat model data

Tahap ini mungkin yang paling mudah diantara lainnya, karena Anda hanya perlu membuat model data sesuai keperluan dan keinginan klien.

Adapun penggunaan regresi dan prediksi untuk melakukan perkiraan nilai, klasifikasi, dan pengelompokkan nilai berdasarkan data.

5. Interpretasi

Cara kerja terakhir data science adalah menginterpretasi model dan data. Output pada pengolahan data haruslah mudah dipahami oleh orang-orang awam yang tak mengerti istilah pemrograman.

Di tahap ini, komunikasi dan penjelasan yang baik sangat bergantung pada tingkat pengertian orang-orang. Karena itu, sebaiknya gunakan presentasi simpel dan to the point.

Baca juga: 4 Alat Pemrograman Python Terbaik untuk Data Science

Contoh pekerjaan berkaitan dengan data science

Setelah membahas apa itu data science, manfaat, dan cara kerjanya, kira-kira apa saja sih pekerjaan yang berkaitan dengan data science?

Ada empat pekerjaan yang berkaitan dengan kemampuan data science, yakni Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, dan Data Storyteller. Simak pembahasan lengkapnya di sini!

Data Scientist

Data Scientist adalah pekerjaan dengan tanggung jawab sebagai orang yang mengumpulkan big data sekaligus melakukan analisis.

Data Scientist bekerja menggunakan kemampuan ilmu komputer, statistik, dan matematika guna melakukan analisis, membuat model, serta memproses data.

Data Analyst

Data Analyst adalah seseorang yang bekerja membersihkan, mengumpulkan, dan menafsirkan kumpulan data dari pertanyaan atau masalah klien.

Tanpa adanya Data Analyst, kumpulan data perusahaan tidak akan bisa dimengerti orang awam dengan baik.

Data Engineer

Data Engineer adalah seseorang dengan tugas pekerjaan membuat atau membangun sistem untuk menyimpan maupun menganalisis data dalam skala besar.

Machine learning dan deep learning tidak akan berjalan mulus tanpa kehadiran seorang Data Engineer.

Data Storyteller

Data Storyteller adalah seseorang yang bekerja dengan tanggung jawab mengumpulkan poin data dan mengidentifikasinya untuk membuat kesimpulan.

Data Storyteller juga menentukan cara membuat visualisasi data agar orang awam dapat mengerti dengan baik.

Itulah pembahasan mengenai pengertian, manfaat, cara kerja, dan contoh pekerjaan data science yang perlu diketahui. Data science memang tidak mudah dipelajari, namun prospek pekerjaan sangat bagus di masa depan.

(mdt)