Data Science

Apa Itu Data Science? 🔬

Data Science adalah bidang studi yang menggunakan keahlian ilmiah, proses, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan (knowledge) dan wawasan (insights) dari data terstruktur maupun tidak terstruktur. Ini adalah bidang yang lebih luas daripada analisis data.

Jika analis data fokus pada apa yang terjadi dan mengapa itu terjadi menggunakan data historis, maka data scientist melangkah lebih jauh untuk membuat prediksi tentang masa depan dan membangun sistem cerdas yang dapat bertindak berdasarkan data tersebut.

Analogi sederhananya:

  • Analis Data adalah seorang sejarawan yang mempelajari masa lalu untuk memahami peristiwa.
  • Data Scientist adalah seorang futuris yang menggunakan pemahaman sejarah tersebut untuk memprediksi dan bahkan membentuk masa depan.

 

Tiga Pilar Utama Data Science

Data science bukanlah satu keahlian tunggal, melainkan persimpangan dari tiga bidang utama.

  1. Matematika & Statistik: Ini adalah fondasi teoritisnya. Statistik menyediakan kerangka kerja untuk membuat kesimpulan dan inferensi dari data, sementara matematika membantu dalam membangun dan mengoptimalkan model.
  2. Ilmu Komputer (Programming): Ini adalah keahlian praktis untuk mengimplementasikan teori. Kemampuan untuk menulis kode (biasanya dengan Python atau R) sangat penting untuk mengumpulkan, membersihkan, memanipulasi, dan menerapkan model machine learning pada dataset skala besar.
  3. Pengetahuan Domain/Bisnis: Ini adalah konteksnya. Seorang data scientist harus memahami industri atau bidang tempat mereka bekerja. Memahami masalah bisnis, pertanyaan yang relevan, dan metrik kesuksesan sangat krusial untuk memastikan bahwa hasil analisis atau model yang dibuat benar-benar memberikan nilai.

Seorang data scientist yang hebat berdiri di tengah-tengah ketiga pilar ini.

Siklus Hidup Proyek Data Science

Sebuah proyek data science biasanya mengikuti serangkaian langkah yang terstruktur, meskipun seringkali bersifat iteratif (berulang).

  1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding): Sama seperti analisis data, semuanya dimulai dengan pertanyaan yang tepat. Apa masalah yang ingin kita selesaikan? Apa tujuan yang ingin kita capai?
  2. Pengumpulan & Pemahaman Data (Data Acquisition & Understanding): Mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber, baik internal (database perusahaan) maupun eksternal (API, web scraping).
  3. Persiapan Data (Data Preparation): Ini seringkali merupakan bagian yang paling memakan waktu. Meliputi pembersihan data (mengatasi nilai yang hilang), transformasi, dan feature engineering (membuat variabel baru dari data yang ada untuk meningkatkan performa model).
  4. Pemodelan (Modeling): Di sinilah machine learning berperan. Data scientist akan memilih, melatih, dan menguji berbagai algoritma machine learning untuk menemukan model yang paling akurat dalam membuat prediksi atau klasifikasi.
  5. Evaluasi (Evaluation): Mengevaluasi performa model menggunakan metrik statistik untuk memastikan model tersebut solid, akurat, dan generalisasi dengan baik pada data baru.
  6. Penerapan (Deployment): Mengintegrasikan model yang sudah jadi ke dalam lingkungan produksi. Misalnya, memasukkan model prediksi churn pelanggan ke dalam sistem CRM perusahaan atau model rekomendasi produk ke dalam situs e-commerce.
  7. Pemantauan & Pemeliharaan (Monitoring & Maintenance): Setelah diterapkan, performa model harus terus dipantau. Dunia terus berubah, dan model mungkin perlu dilatih ulang dengan data baru agar tetap relevan.

Data Science dalam Kehidupan Nyata

Anda berinteraksi dengan hasil kerja data science setiap hari:

  • Rekomendasi Konten: Netflix merekomendasikan film, dan Spotify membuat playlist mingguan untuk Anda.
  • Deteksi Penipuan: Bank Anda secara otomatis memblokir transaksi kartu kredit yang mencurigakan.
  • Penetapan Harga Dinamis: Harga tiket pesawat atau tarif aplikasi ojek online yang berubah-ubah berdasarkan permintaan dan penawaran.
  • Asisten Virtual: Siri, Google Assistant, dan Alexa menggunakan data science untuk memahami dan merespons perintah suara Anda.

Data science adalah bidang yang mengubah data mentah menjadi produk, wawasan, dan sistem cerdas yang mendorong keputusan bisnis dan inovasi teknologi di era modern.

×