Kini data science jadi bagian penting dari di berbagai industri, bahkan tak hanya di industri yang bergerak di bidang teknologi saja, tapi industri lain seperti retail, pendidikan, kesehatan, dan lain sebagainya juga membutuhkan ilmu data science untuk membantu mengembangkan bisnis mereka. Faktanya, ruang lingkup data science itu merupakan gabungan dari berbagai disiplin ilmu yaitu matematika dan statistika, computer science atau IT, machine learning, traditional research, software development, dan domain atau business knowledge. Alias, data science merupakan kombinasi beberapa ilmu yang akan sangat berperan penting untuk kemajuan bisnis.
Data science juga termasuk bidang yang sangat luas, bahkan dari komponennya saja data science memiliki lebih dari satu komponen yaitu:
- Organizing data = Proses penyimpanan data yang nantinya digabungkan dengan manajemen data
- Packaging data = Proses manipulasi data dan penggabungan berbagai data yang ada untuk nantinya dipresentasikan
- Delivering data = Proses memastikan insight atau pesan dalam data sudah bisa diakses oleh pihak-pihak yang membutuhkan
Lantas, apa saja ruang lingkup data science? Simak artikel ini sampai akhir!
BACA JUGA: 12 Fasilitas Online Bootcamp Data Science Untuk Karier
Ruang Lingkup Data Science
Seperti yang dijelaskan sebelumnya, data science merupakan multidisiplin yang menggunakan berbagai algoritma, metode, proses, dan sistem ilmiah untuk bisa mengekstrak insight dan pengetahuan dari data besar yang dimiliki perusahaan yang terdiri dari data terstruktur dan data tidak terstruktur. Bisa dikatakan, konsep data science serupa dengan data mining atau big data yaitu sama-sama memanfaatkan hardware, sistem pemrograman, dan algoritma yang efisien untuk menyelesaikan masalah atau menemukan insight yang berguna bagi bisnis. Berikut pengertian dan jenis-jenis ruang lingkup data science:
Ruang Lingkup Data Science: Matematika dan Statistika
Ruang lingkup data science yang pertama adalah ilmu matematika dan statistika. Pada dasarnya, matematika memang menjadi landasan dari hampir semua ilmu kontemporer, tak terkecuali data science. Bahkan, semua teknik data science memiliki dasar matematika yang mendalam. Matematika yang menjadi bagian dari data science diantaranya adalah kalkulus dan aljabar yang digunakan untuk variabel dan aljabar linear. Perlu diketahui matematika khususnya aljabar linear akan banyak digunakan untuk memahami algoritma machine learning. Oleh karena itu, jika kamu tertarik untuk berkarier jadi data science, kamu harus menguasai berbagai materi terkait aljabar seperti:
- Dasar dari matriks dan vektor
- Ruang vektor
- Konsep faktorisasi
Selain itu, ada beberapa matematika dasar yang termasuk ruang lingkup data science seperti:
- Deret, pertidaksamaan, jumlah
- Eksponensial, logaritma, bilangan rasional
- Graphing dan plotting
- Bilangan real dan kompleks
- Kalkulus
Selain bidang keilmuan matematika, ruang lingkup data science terdiri dari ilmu statistika. Analisis statistika dan probabilitas banyak digunakan data scientist untuk memprediksi atau memperkirakan insight, contohnya di kehidupan sehari-hari ada beberapa hasil dari analisis statistika dan probabilitas data science seperti:
- Prediksi cuaca
- Perkiraan ekonomi
- Prediksi penyakit atau virus
Bahkan, dalam data science, ilmu statistika jadi bagian penting dan inti dari algoritma machine learning untuk menerjemahkan pola data menjadi bukti yang bisa ditindaklanjuti. Selain itu, statistik di data science juga digunakan untuk:
- Mengumpulkan data
- Meninjau data
- Menganalisa data
- Menarik kesimpulan dari data
- Menerapkan model matematika ke variabel yang sesuai
Oleh karena itu, jika kamu tertarik menjadi data scientist, kamu harus memahami konsep statistika setidaknya yang paling dasar seperti:
- Bias
- Varians
- Mean
- Median
- Model
- Over and under sampling
- Teknik pengurangan dimensi
Ruang Lingkup Data Science: Computer Science
Ruang lingkup data science selanjutnya adalah computer science yang meliputi pemrograman. Umumnya, di semua perusahaan seorang data scientist akan dituntut untuk memiliki kemampuan akan programming. Tidak harus menguasai semua bahasa pemrograman, seorang data scientist setidaknya menguasai bahasa pemrograman:
Python = Digunakan untuk pemrosesan data mulai dari data cleaning, data mining, visualisasi data, analisis statistik, dan penerapan algoritma untuk analisis data. Ada beberapa library dasar Python yang umum digunakan oleh data scientist:
- Numpy = Digunakan untuk perhitungan dan hal yang berhubungan dengan angka
- Pandas = Digunakan untuk manipulasi data dan data cleaning
- Matplotlib = DIgunakan untuk visualisasi data
- Scikit-learn = Digunakan untuk membuat model machine learning
R = Digunakan untuk pengolahan data dan pemrosesan statistika tingkat tinggi. Secara penggunaan, R dan Python memiliki fungsi yang mirip. Namun, secara kegunaan R dimanfaatkan untuk:
- Mengolah model statistik
- Visualisasi data melalui teks, csv, excel tanpa perlu menggunakan library
SQL = Digunakan untuk mengelola dataset dalam jumlah besar yang ada dalam database, selain itu SQL juga digunakan untuk:
- Mengakses data
- Menganalisis data
- Mengubah data
- Memanipulasi database
- Membuat database yang berbasis relasional
BACA JUGA: Mulai Diincar Sektor Pemerintahan, Ini Bocoran Data Science Gaji!
Ruang Lingkup Data Science: Domains/Business Knowledge
Mengutip dari 365 Data Science, salah satu ruang lingkup penting lain dari data science adalah business knowledge. Bahkan, walaupun semisal kamu menguasai berbagai technical skill data science, jika kamu tidak memiliki business knowledge maka akan sulit untuk bisa terjun ke industri. Setidaknya, sebagai data scientist kamu harus menguasai beberapa aspek terkait business knowledge seperti:
- Memahami tujuan bisnis dan kebutuhan informasi berbasis data
- Memahami data yang dibutuhkan oleh bisnis sehingga bisa mengumpulkan dan mengatur data yang relevan dan berguna dengan kebutuhan bisnis
- Mengkomunikasikan data secara efektif untuk pengambilan keputusan bisnis
- Arsitektur sistem informasi bisnis
- Strategi bisnis
Ruang Lingkup Data Science: Machine Learning
Ruang lingkup data science selanjutnya adalah machine learning yaitu mesin yang bisa belajar sendiri sehingga tidak memerlukan perintah atau arahan tertentu untuk melakukan sesuatu. Ada beberapa metode machine learning pada data science, diantaranya:
- Random forest = Algoritma yang digunakan untuk pengklasifikasian dataset dalam jumlah besar
- Support vector machine = Algoritma klasifikasi yang memiliki kinerja yang bagus untuk pengklasifikasian data
- KNN (K-Nearest Neighbor) = Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi berdasarkan kedekatan jarak suatu data dengan yang lain
- Naive Bayes = ALgoritma yang digunakan untuk klasifikasi berdasarkan probabilitas sederhana dan dirancang agar bisa digunakan dengan asumsi antar variabel
Ruang Lingkup Data Science: Software Development
Ruang lingkup data science selanjutnya adalah software development. Umumnya, tidak semua perusahaan mengarahkan data scientist untuk terlibat di pengembangan software, tapi tidak ada salahnya jika kamu ingin memiliki nilai plus sebagai data scientist, kamu bisa mempelajari software development, berikut tahapannya:
- Analisis = Merencanakan rancangan pembuatan software
- Desain = Merencanakan seluruh sistem dan merencanakan algoritma
- Implementasi = Implementasi
- Pengajuan = Menguji program yang sudah dibuat
- Perilisan = Produk dirilis
- Perbaikan = Maintenance setelah produk dirilis
Traditional Research
Selanjutnya, ruang lingkup data science adalah traditional research yaitu riset dengan pendekatan yang tradisional seperti Riset pasar secara langsung/tradisional, Wawancara langsung, dan lain sebagainya.
Belajar Data Science dari Nol
Jika kamu tertarik untuk mempelajari data science, kamu bisa bergabung di kelas Bootcamp Data Science dari Digital Skola. Di kelas ini, kamu akan belajar skill data science paling update sesuai kebutuhan industri bersama para tutor expert. Kelas ini didesain untuk pemula sehingga bisa diikuti oleh siapa saja tanpa latar belakang IT sekalipun. Kamu akan belajar skill dari basic hingga advanced dengan fasilitas lengkap mulai dari modul belajar komprehensif, pembuatan portofolio, penyaluran magang secara real experience ke perusahan mitra Digital Skola, hingga bantuan penyaluran kerja. Berikut outline materi yang akan kamu pelajari:
- Data Science Methodology
- SQL
- Programming with Python
- Analytics with Numpy
- Statistics
- Introduction to Data Visualization
- Git & Version Control System
- Dataframe
- Machine Learning
Info lengkap, klik button di bawah!
