Belakangan banyak perusahaan yang menyadari betapa pentingnya data science untuk bisnis mereka. Tak heran jika profesi yang berhubungan dengan bidang ilmu tersebut kini semakin dicari dengan penawaran gaji yang cukup besar. Saat ini juga sebagian besar anak muda banyak yang tertarik mempelajari tentang data.
Berkembangnya teknologi digital membuat arus data bergerak dengan pesat. Data sendiri merupakan aset yang sangat berharga di era modern ini dan dapat menghasilkan kesuksesan jika diolah dengan tepat. Jika kamu tertarik dengan data science, simak seluk beluknya berikut ini.
Pengertian Data Science
Data Science secara sederhana bisa dibilang sebuah kemampuan dalam pengolahan data yang dilakukan untuk tujuan tertentu, misalnya meningkatkan strategi dalam bisnis. Tentu saja orang yang bekerja di bidang ini harus menguasai kemampuan pemrograman, statistik hingga matematika.
Mereka harus mengekstrak atau mengolah data-data yang ada dan nanti hasilnya akan dianalisis lagi oleh seorang analis atau pebisnis. Mempelajari tentang data science bukanlah hal mudah dan diperlukan waktu yang tidak sedikit pula karena aturannya sendiri sangat kompleks sehingga perlu dipahami dengan benar.
Proses Pengerjaan Dalam Bidang Ilmu Data Science
Bila kamu tidak terlalu sukahal-hal yang berhubungan dengan matematika atau data, maka pekerjaan ini akan sangat sulit dilakukan. Ada proses panjang yang harus dilalui untuk dapat hasil memuaskan dan pastinya melibatkan pemikiran serta tenaga. Berikut penjelasan tentang prosesnya!
Obstain
Proses paling pertama yang mesti dilakukan istilahnya adalah Obstain di mana artinya yaitu mendapat atau mengumpulkan data-data. Data ini dikumpulkan dari berbagai sumber yang ada dan tentu saja untuk proses pencariannya sendiri amatlah sulit serta melibatkan berbagai sumber.
Dalam mencari sumber data kamu setidaknya harus mempunyai kemahiran ketika hendak membaca data tersebut. Tentunya hal ini membutuhkan kemampuan yang disesuaikan dengan tipe serta ukuran file yang telah kamu dapatkan. Tanpa kemahiran membaca data yang ada di hadapan kita, maka diperlukan waktu yang sangat lama untuk menyelesaikannya.
Scrub
Berikutnya yang kedua ada proses bernama scrubbing data. Scrubbing data ini juga dikenal dengan sebutan filter atau pembersihan data yang akan diolah. Maksudnya ialah para Scientist akan memilah mana sekiranya data yang penting dan dibutuhkan serta mana yang tidak perlu.
Data akan dikonversi ke satu format yang sama. Kemudian dalam proses scrubbing juga ada penyesuaian untuk data yang kurang atau hilang serta proses menyatukan dan memisahkan kategori data sesuai dengan yang dibutuhkan. Dibutuhkan ketelitian untuk proses scrubbing ini agar tidak banyak kesalahan terjadi.
Related Posts:
Explore
Sesuai dengan namanya, pada proses ini kamu harus melakukan explore atau menjelajahi data yang sudah dikumpulkan. Dalam artian, data-data tersebut harus benar-benar diperiksa secara detail dan digali lebih dalam supaya tidak ada kesalahan yang terjadi.
Pasalnya setiap data yang dikumpulkan semuanya tidaklah sama. Beberapa bahkan ada yang memerlukan perlakuan khusus tergantung dengan tipe data yang dimaksud. Dengan mengeksplorasi lebih detail, maka orang lain takkan bisa meragukan data yang sudah kamu kumpulkan susah payah.
Model
Setelah melakukan tiga proses yang cukup menguras tenaga, tahap berikutnya tak lain disebutkan sebagai model. Tahapan ini artinya Scientist harus membuat model data agar dapat mencapai tujuan yang diinginkan dan tentu saja tak kalah sulit seperti tahapan sebelumnya.
Pada tahapan ini pun Scientist akan menggunakan prediksi dan juga regresi supaya bisa memperkirakan nilai untuk waktu yang akan datang. Kemudian nantinya mereka akan mulai melakukan klasifikasi serta pengelompokan nilai dari data-data yang bersangkutan tersebut.
Interpretasi
Tahap terakhir setelah melakukan beberapa proses panjang dalam mengolah data dari mulai mengumpulkan hingga membuat model yakni adalah interpretasi. Bisa dibilang ini merupakan tahap paling penting dari keseluruhan proses yang ada dan membutuhkan lebih banyak fokus untuk mengerjakannya.
Pasalnya, interpretasi data ini harus bisa dipahami dengan baik oleh orang awam. Kamu juga membutuhkan skill komunikasi yang bagus agar presentasi berjalan dengan benar dan pastinya mampu menjawab persoalan bisnis berdasarkan data yang sudah dikumpulkan.
Ilmu data science ini memang tidak main-main dan kamu harus benar-benar belajar dengan giat untuk bisa mengambil profesi tersebut. Prospek karirnya cukup bagus karena ada berbagai bidang seperti kesehatan hingga finansial yang membutuhkan seorang Data Scientist.
