Contoh Penerapan, Tugas, Gaji, dan Definisi Data Science Adalah

Kamu mungkin sering dengar dengan istilah Data Science, istilah tersebut biasanya berkaitan dengan perusahaan atau pekerjaan mengolah data. Istilah data science memang sedang populer saat ini, karena banyak perusahaan yang membutuhkan seorang data scientist. Tapi sebenarnya data science itu apa? Data science adalah sebuah ilmu tentang pengolahan data mentah menjadi sebuah data yang bisa digunakan untuk berbagai hal. Karena hal tersebut akhirnya banyak perusahaan atau bisnis yang membutuhkan tenaga di bidang tersebut. Nh kalau kamu ingin tahu lebih banyak simak artikel satu ini sampai habis.

Penjelasan Apa Itu Data Science?

Data science adalah ilmu multidisiplin yang menggabungkan matematika dan statistika dengan sosialisasi pemrograman, analitik yang advance, kecerdasan buatan (AI), dan pembelajaran mesin. Penggabungan matematika dan statistik bertujuan untuk mengambil informasi dari data yang telah diolah. Bidang data science menggunakan algoritma machine learning sebagai cara mereka dalam memprediksi data, dari sistem machine learning tersebut hasilnya akan digunakan untuk membuat strategi untuk rencana kedepannya. Data science pernah dinobatkan sebagai “The sexiest job of 21st century” dari Harvard Business Review.

Tapi mungkin kamu bertanya kenapa pekerjaan ini sangat dibutuhkan?

Pentingnya Data Science untuk Bisnis

Data science sangatlah penting untuk sebuah bisnis yang baru mulai atau sudah besar. Karena jika bisnis kamau tidak bisa mengolah data yang telah dikumpulkan, maka bisnis tersebut tidak akan punya pedoman sebagai rancangan strategi kedepannya. Dengan kata lain kamu akan sulit untuk mngembangkan bisnis tanpa pedoman pasti. Selain itu dengan machine learning, akan mempermudah dalam mengambil keputusan. Jadi ilmu data science ini penting untuk dimiliki sebuah bisnis karena bisa mempermudah pengambilan keputusan berdasarkan data yang diterima agar semakin efisien dan efektif.

3 Komponen Utama Data Science

Seperti yang sudah disinggung sebelumnya, data science merupakan gabungan dari beberapa disiplin ilmu. Oleh karena itu ada 3 komponen utama data science yang menopang ilmu ini. 3 komponen tersebut adalah:

• Data Science & Statistika: Komponen ini berguna untuk mentransformasi data dan ilmu statistik untuk membedah data tersebut. Kedua ilmu ini saling berkesinambungan dan kamu harus menguasainya untuk mempermudah dalam pengerjaan

• Pemrograman: Data scientist membutuhkan pemrograman untuk mengolah data dengan volume yang tinggi. Selain itu pemrograman digunakan untuk proses pengolahan data seperti ekstraksi, memilah, dan analisa data.

• Visualisasi: komponen ini bertujuan untuk memvisualikan data agar terkomunikasikan dengan baik. Jadi insight dari hasil analisa, perlu untuk disajikan agar informasi yang diterima lengkap. Biasanya visualisasi data tersebut menggunakan grafik agar mudah dipahami.

Tools Data Science yang Umum Digunakan

Ketika kamu berkarir di bidang data science, kamu membutuhkan beberapa tools kerja agar mempermudah kamu dalam bekerja. Tools ini utamanya digunakan untuk data scientist, berikut ini beberapa tool wajib data science:

Google Data Studio

Tools ini adalah produk dari google yang cocok untuk melakukan visualisasi data. Kamu bisa membuat dashboard yang interaktif dan laporan dengan visualisasi yang menarik. Selain itu hasil visualisasi data tersebut bisa kamu share dengan mudah.

Qlikview

Serupa dengan Google Data Studio, tools ini memiliki kelebihan yaitu kemudahan dalam menggunakannya. Kamu bisa memasukan data dari manapun dengan berbagai format untuk divisualisasikan, selain itu Qlikview menggunakan natural language processing jadi lebih mudah dan akurat dalam pencarian data.

MIto

Tools ini bisa digunakan untuk melakukan integrasi antara spreadsheet dan notebook Jupyter. Jadi perubahan yang dilakukan pada spreadsheet bsi mau lihat di sel kode Python. Hal ini dikarenakan Mito merupakan produk dari Python. Mito memiliki banyak fitur seperti membuat pivot tabel, analisa statistik, melakukan filter dan pengurutan data. Dan masih banyak lagi.

BigML

Tools ini banyak digunakan oleh para data science karena tools ini berbasis cloud jadi kami bisa berinteraksi dengan tim mudah, tools ini juga bisa memproses algoritma machine learning. Dengan tools ini kamu bisa memprediksi penjualan, pemodelan prediktif, dan risk analysis. BigML menggunakan REST API yang membuat tampilan user interface yang mudah untuk dioperasikan.

Tableau

Tableau merupakan salah satu tools yang paling populer dalam data science. Tools ini digunakan untuk keperluan business intelligence. Fungi dari software ini pun untuk membuat visualisasi interaktif, fitur unggulan dari software ini adalah kemampuan interaksi dengan data base, spreadsheet, dan Online Analytical Processing. Selain itu Tableau bisa digunakan untuk membantu bisnis perbankan dalam memonitor kinerja bisnis, transaksi nasabah, dan potensi cross selling product.

Pandas

Software ini bisa digunakan untuk membuat tabel, melakukan pengecekan data, dan lain-lain. Software ini merupakan library yang ada pada Python yang memiliki lisensi BSD dan open source. Kamu bisa membuka berbagai macam file pada Pandas karena memiliki struktur data dasar yang dinamakan DataFrame. Format file yang bisa kamu gunakan adalah .txt, .cvs, dan .tsv. Dengan banyaknya variasi tersebut kamu bisa mengoperasikannya dengan join, distinct, agregasi dan lain-lain.

Tahapan dalam data science

Ketika kamu mulai mengolah data ada tahapan-tahapan yang harus dilalui, menurut Berkeley School of Information ada 5 tahapan yaitu capture, maintain, process, analyze, dan communicate. Nah berikut ini penjelasan dari detailnya:

• Capture Ini merupakan tahapan awal ketika kamu ingin mengolah data. Ini adalah proses pengumpulan data yang meliputi data acquisition, data entry, signal exception, dan data extraction. Kamu akan mengumpulkan banyak data dengan berbagai teknik dan sumber

• Maintain Tahap berikutnya adalah maintain yaitu proses pengolahan data dan mengorganisasikan data. Pada tahap ini kamu akan mengerjakan data warehousing, data cleansing, data staging, data processing, dan data architecture.

• Process Pada tahap ini kamu akan melakukan processing data atau pengolahan data. Pengolahan data sendiri sesuai dengan kebutuhannya jadi kamu tentukan dengan kebutuhan bisnis kamu. Tahap ini meliputi data mining, modeling, sumrazation, dan clustering

• Analyze Setelah melakukan pengolahan kamu akan masuk dalam tahapan menemukan hubungan dari data yang telah diolah dengan komponen data. Proses pada tahap ini meliputi exploration, predictive analysis, regression, qualitative analysis, dan text mining.

• Communication Ini adalah tahapan terakhir dari proses data science, tahap ini menunjukan hasil analisis yang telah dilakukan. Tahap ini memiliki tujuan untuk membuat keputusan dari rangkaian rencana yang sudah di buat. Tahapan pada Communication meliputi data reporting, data visualization, business intelligence, dan pengambil keputusan.

Contoh Penerapan Data Science

Kamu sadar tidak kalau kegiatan kita sehari-hari itu lekat dengan data science. Mungkin memang tidak langsung terasa penerapan manfaatnya, tapi segala keputusan yang diambil menggunakan data pasti sudah melewati proses pengolahan data. Nah berikut ini contoh penerapan data science:

Bidang keuangan

Pada bidang keuangan ada beberapa contoh penerapan data science, salah satunya adalah pada bidang fraud atau penipuan. Data science berperan untuk mengekekompokan, melakukan segmentasi, dan klasifikasi data yang akhirnya bisa terlihat potensi penipuan. Data science memiliki tugas untuk mendeteksi penipuan yang berpotensi terjadi, selain itu pada sistem keuangan tersebut juga bisa dilakukan pembuatan kode untuk mendeteksi data yang memperlihatkan penipuan.

Bidang e-commerce

Selain keuangan,data science juga bisa diimplementasikan pada e-commerce. Ada banyak yang bisa diimplementasi tapi yang paling umum digunakan adalah untuk keperluan dynamic pricing. Secara umum dynamic pricing adalah cara sebuah ecommerce untuk mengelompokan konsumen secara tepat. Data yang digunakan adalah data harga, review, ketoge, dan lain-lain untuk kemudian diolah sehingga e-commerce bisa menetapkan harga yang pas.

Bidang Medis

Pada bidang medis implementasi data science ada pada Medical Image Analysis. Pada bidang ini penggunaan data science untuk mendeteksi penyakit dalam seperti tumor. Selain itu data science juga bisa digunakan untuk CT scan, karena seorang data scientist bisa membuat alat pendeteksi yang akurat. Dengan kecanggihan teknologi, jika pendeteksian data yang tidak akurat dan terjadi lonjakan data maka disitulah terjadi sesuatu yang harus ditangani lebih lanjut.

Bidang Internet

Ketika kamu sedang melakukan pencarian di internet kamu suka melihat website rekomendasi atau barang rekomendasi. Percaya atau tidak itu adalah salah satu implementasi dari data science. Mesin pencari mempelajari kegiatan kamu selama menggunakan internet lalu mengumpulkan data yang kemudian diolah, hingga akhirnya mendapatkan hasilnya maka terjadilah rekomendasi tersebut.

Tugas dari Seorang Data Scientist

Setelah banyak membahas tentang data science, sekarang kita akan membahas tentang tugas dari seorang data scientist. Meskipun kita memahami bagaimana flow data science, kita tetap perlu tenaga untuk melakukannya. Data scientist adalah orang yang akan mengerjakan pekerjaan data ini, seperti:

Data Collecting

• Data cleansing
• Data processing
• Membuat infrastruktur Data
• Membuat data collecting jadi lebih efektif
• Memeriksa akurasi sumber data

Data Analysis

• Memelihara database
• Mengolah data
• Melakukan optimalisasi machine learning
• Menyusun informasi untuk perancangan target analisa data
• Mengatur data agar bisa digunakan dengan format yang sesuai
• Mencari trend data yang bisa diidentifikasi

Data visualisation

• Ikut dalam pengembangan model bisnis
• Membuat laporan dari data yang telah diolah
• Memvisualisasikan data dengan bentuk yang mudah dipahami

Skill untuk Menjadi Data Scientist

Tugas data scientist yang telah disinggung tersebut merupakan tugas pokok jika kamu adalah seorang data scientist. Nah jika kamu ingin menjadi seorang data scientist professional kamu perlu memiliki skill set yang mumpuni, karena akan memudahkan pekerjaan kamu. Berikut ini skill data science yang harus kamu miliki:

Data analysing

SKill pengolahan data adalah skill yang paling penting bagi seorang data scientist. Karena pekerjaan kamu akan banyak dalam analisa data mulai dari yang sedikit sampai yang banyak serta berbagai macam bentuk.

Penyajian data

Skill penyajian data atau visualisasi juga harus bisa kamu miliki, karena untuk mengkomunikasikan data dengan hasil visual yang pas sangat penting. Selain itu kamu juga harus memahami kebutuhan data yang akan disajikan, agar bisnis kamu bisa dengan mudah membuat perancangan bisnis dengan data yang mudah dipahami.

Statistik

Skill ini digunakan untuk sampel dan populasi, selain itu statistik merupakan ilmu yang berkaitan dengan pengumpulan, analisa, implementasi, pengorganisasian, dan penyajian data. Jadi skill ini sangat berguna untuk pekerjaan data scientist. Selain itu dengan memiliki pengetahuan distribusi, regresi, dan uji statistik bisa memudahkan kamu menjadi seorang data scientist

Pemograman

Pengetahuan pemrograman menjadi penting karena nantinya kamu akan menggunakan beberapa bahasa pemrograman seperti Python, Perl , Java, dan C/C++. Bahas apemrogaman ini akan sering kamu temukan apalagi Python. Bahasa pemrograman ini akan membantu kamu dalam mengatur data yang tidak beraturan.

Mengoperasikan tools data science

Kemampuan dalam menggunakan tools data science adalah hal yang wajib kamu miliki, karena kamu akan menggunakan tools tersebut ketika bekerja. Jadi memiliki pengalaman yang luas tentang tools tersebut bisa memudahkan kamu dalam bekerja.

Gaji Data SCientist di Berbagai Level

Seperti yang sudah disinggung sebelumnya bahwa data scientist menjadi salah satu pekerjaan yang paling banyak dibutuhkan oleh bisnis. Maka Dari itu banyak bisnis yang rela untuk membayar mahal untuk seorang data scientist. Nah berikut ini kisaran gaji data scientist yang ada di Indonesia, tapi perlu diketahui bahwa perbedaan gaji di bawah ini bisa terjadi karena perbedan bisnis, lokasi, tugas, dan level bekerja.

Rata - rata gaji data scientist di Indonesia:

• Junior Data Scientist: Rp10.000.000 - Rp15.0000.0000 per bulan
• Senior Data Scientist: < Rp17.000.000 per bulan
• Manager Data Scientist: Rp55.800.000 per bulan