Data Science – Dewasa ini, data science adalah bagian penting dari berbagai industri. Pasalnya, sejumlah besar data yang dihasilkan menjadi perbincangan dan perdebatan hangat di kalangan TI. Selama bertahun-tahun, popularitas dari data science berkembang dan banyak perusahaan yang mulai menciptakan teknik tertentu untuk data science demi mengembangkan bisnis mereka.
Grameds, dalam artikel Gramedia kali ini, kita akan mempelajari dasar-dasar dari data science. Mari kita pelajari juga apa yang harus dilakukan untuk menjadi seorang data scientist di masa depan!
Pengertian Data Science
Ilmu data alias data science merupakan fokus studi yang berhubungan dengan besarnya volume data menggunakan teknik modern demi menemukan pola-pola tak terlihat, mendapat informasi bermakna, serta membuat keputusan bisnis dengan informasi tersebut.
Algoritma pembelajaran mesin yang kompleks digunakan dalam data science untuk membangun model yang prediktif. Adapun, data yang digunakan untuk analisis bisa berasal dari bermacam sumber dan tampak dalam berbagai format.
Data science termasuk topik diskusi yang benar-benar luas dan dengan subjektivitas yang kental. Data science sendiri, menurut definisinya, bukanlah suatu ilmu yang berdiri sendiri. Ia merupakan kombinasi dari berbagai bidang, khususnya matematika, ilmu komputer, strategi bisnis, sampai statistik.
Terdapat tiga komponen yang terlibat dalam data science, yakni organising, packaging, dan delivering data atau The OPD of Data. Untuk organising data sendiri ialah proses penyimpanan data yang kemudian digabungkan dengan manajemen data.
Sementara itu, packaging data adalah proses manipulasi dan penggabungan berbagai data mentah yang nantinya dipresentasikan. Selanjutnya, delivering data merupakan proses memastikan pesan dalam data sudah diakses oleh pihak yang memerlukan.
Pada 2011, terdapat penelitian yang menghasilkan prediksi bahwa dunia akan menghasilkan data lebih banyak pada tahun 2020. Sekarang, bagaimana menurut Grameds?
Dengan adanya peningkatan aliran data yang drastis ini, alat-alat baru yang bisa digunakan untuk memanfaatkan data mentah dengan tepat akan muncul. Cakupan dari data science sendiri ialah alat, teknik, sampai teknologi yang bakal membantu kita menangani meningkatnya aliran data itu sendiri.
Proses Data Science
Menurut Towards Data Science, menjelaskan proses data science adalah hal yang tidak mudah.Namun, kira-kira prosesnya dapat dirangkum dalam lima poin OSEMN sebagai berikut:
1. Obtain
Langkah pertama untuk memulai sebuah proyek data science adalah obtain, yaitu mendapatkan atau mengumpulkan data.
Data dikumpulkan dari sumber-sumber data. Kemudian digunakan kemampuan teknis seperti MySQL untuk memroses datanya.
Jika menggunakan Python atau R, kamu bisa langsung membaca data dari sumbernya secara langsung ke program data science yang digunakan.
Untuk mengambil data dari sumber, dibutuhkan kemahiran bermacam-macam sesuai dengan tipe dan ukuran file yang didapatkan.
2. Scrub
Setelah data dikumpulkan, hal selanjutnya yang harus dilakukan dalam tahap proses data science adalah scrubbing data.
Scrubbing data adalah proses pembersihan atau filter data.
Jika ada data yang tidak penting atau tidak relevan, harus disingkirkan.
Pada tahap ini, dilakukan juga standardisasi format data.
Dari format bermacam-macam di tahap pertama, seluruh data dikonversi ke satu format yang sama.
Setelah itu, jika ada data yang kurang atau hilang, harus dilakukan penyesuaian agar dapat diproses.
Proses scrubbing juga meliputi penyatuan dan pemisahan kategori data tergantung kebutuhan.
Pada dasarnya, tahap scrubbing merupakan proses mengatur, merapikan data, serta membuang apa pun yang tidak diperlukan, dan mengganti data yang hilang serta menstandardisasi seluruh formatnya.
3. Explore
Pada tahap ini, penggalian dan pemeriksaan data dilakukan.
Pertama-tama, semua data harus diperiksa propertinya, karena tipe data yang berbeda memerlukan perlakuan yang berbeda pula.
Kemudian, statistik deskriptif harus dihitung untuk dapat mengekstrak fitur dan menguji variabel yang signifikan.
Terakhir, visualisasi data digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren signifikan dalam data yang sudah kamu dapatkan.
Dengan begitu, bisa diperoleh gambaran yang lebih jelas dengan grafik agar pentingnya data dapat lebih dipahami.
4. Model
Setelah memastikan tahap scrub dan explore sudah dilakukan maksimal, maka kamu dapat lanjut ke tahap data science selanjutnya, yaitu model.
Pada tahap ini, dibuat model data untuk mencapai tujuan yang diinginkan.
Pada tahap ini, digunakan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang serta melakukan klasifikasi dan pengelompokan grup nilai dari data.
5. Interpret
Tahap terakhir dalam proses data science adalah interpretasi data.
Interpretasi data adalah proses penting di mana dilakukan interpretasi model dan data.
Output dari pengolahan data yang diinterpretasi harus bisa dipahami oleh orang-orang awam yang tidak mengerti istilah teknis.
Presentasinya bertujuan untuk menjawab persoalan bisnis berdasarkan data yang diperoleh.
Pada tahap interpretasi data, kemampuan komunikasi yang baik juga sangat dibutuhkan untuk menyampaikan poin-poin pentingnya secara efektif pada semua orang yang berkepentingan.