Definisi Data Science

Data Science merangkum serangkaian teknik dan metode untuk menganalisis dan menginterpretasi data dalam skala besar. Bidang ini melibatkan integrasi statistik, matematika, pemrograman, dan pengetahuan domain untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan berharga dari setiap potongan informasi yang tersedia. Dengan kata lain, Data Science bukan hanya sekadar mengolah data, tetapi juga memberikan pemahaman mendalam yang dapat membantu organisasi dan individu dalam mengambil keputusan yang terinformasi.

a. Proses Data Science

#

Alur kerja Data Science meliputi beberapa hal berikut ini:

1. Pengumpulan Data: Langkah pertama dalam Data Science adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber. Ini dapat mencakup data terstruktur dari basis data, data tidak terstruktur dari teks atau gambar, dan data streaming dari berbagai platform.

2. Pembersihan dan Pemrosesan Data: Data seringkali tidak sempurna dan memerlukan pemrosesan tambahan. Proses ini melibatkan pembersihan data dari outliers, penanganan nilai yang hilang, dan transformasi data agar sesuai dengan kebutuhan analisis.

3. Eksplorasi Data: Data Exploration melibatkan analisis statistik dan visual untuk memahami distribusi data, mencari pola, dan mengidentifikasi hubungan antar variabel. Inilah tahap di mana kamu dapat menemukan wawasan awal.

4. Pemodelan dan Analisis: Setelah memahami data, langkah selanjutnya adalah membangun model statistik atau algoritma machine learning untuk menganalisis data dan menghasilkan prediksi atau hasil yang diinginkan.

5. Interpretasi dan Komunikasi Hasil: Hasil analisis perlu diartikan dengan cara yang dapat dimengerti oleh pemangku kepentingan yang tidak teknis. Komunikasi yang efektif dari hasil analisis adalah kunci keberhasilan dalam Data Science.

b. Ruang Lingkup Data Science

#

Berikut adalah ruang lingkup dari Data Science:

1. Pemrosesan Big Data: Dengan meningkatnya jumlah data yang dihasilkan setiap hari, Data Science berperan besar dalam pemrosesan dan analisis Big Data yang melibatkan volume, kecepatan, dan keragaman yang tinggi.

2. Pembelajaran Mesin (Machine Learning): Data Science sering kali mencakup penerapan teknik pembelajaran mesin untuk membuat model prediktif yang dapat memahami pola dalam data dan membuat keputusan tanpa pemrograman ekspisit.

3. Analisis Sentimen: Dalam dunia bisnis yang terhubung secara digital, analisis sentimen menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (natural language processing) untuk memahami opini dan perasaan manusia yang terkandung dalam teks.

4. Optimisasi Proses Bisnis: Data Science juga diterapkan untuk mengoptimalkan proses bisnis dengan menganalisis kinerja operasional dan menemukan cara untuk meningkatkan efisiensi.