Data Science adalah Ilmu Kompleks? Simak Penjelasannya

data science adalah
Photo by Boitumelo Phetla on Unsplash

Sejauh apa kamu memahami dunia data science? Secara garis besar mungkin kamu telah memahami bahwa data science adalah ilmu terkait proses menganalisis, memproses, melakukan modelling data, hingga melakukan interpretasi hasil agar dapat ditindaklanjuti oleh perusahaan. Pengerjaan data tersebut juga melibatkan pengetahuan industri, pemahaman konteks, hingga pengembangan asumsi. Umumnya, data science juga mengombinasikan ilmu komputer, statistik, serta matematika. Namun, tahukah kamu bahwa cakupan skill dan wawasan data science sebenarnya lebih luas dan kompleks?

Dengan orientasi pada pengerjaan dan pengolahan data, ada beberapa subjek penting yang perlu kamu ketahui terkait bidang ini. Ada tiga subjek yang punya hubungan erat dan termasuk dalam cakupan ilmu data science. Diantaranya adalah Data Mining, Data Structure, dan Data Manipulation. Kira-kira, apa saja pengertian dan ciri khas pada masing-masing subjek tersebut?

Data Mining

Data mining merupakan kombinasi dari statistik dan artificial intelligence dalam menganalisis big data untuk menemukan informasi yang berguna (IBM). Subjek ini juga biasa dikenal dengan istilah KDD atau knowledge discovery in data. Data mining menjadi suatu proses untuk mengungkap informasi, tren, dan pola berharga dalam mengolah data. Seiring munculnya evolusi dalam dunia teknologi, penggunaan data mining ikut meningkat pesat dalam beberapa dekade terakhir. Terutama dalam mengubah data yang bersifat mentah menjadi pengetahuan berguna.

Tujuan dari data mining adalah menggambarkan data yang menjadi target olahan dan memprediksi hasil lewat algoritma machine learning. Berikut proses yang berjalan dalam data mining dalam kerja seorang Data Scientist:

Menetapkan tujuan bisnis

Merupakan langkah tersulit dan membutuhkan waktu yang lama dalam proses data mining. Data Scientist dan pemangku kepentingan bisnis perlu bekerja sama untuk mendefinisikan masalah dalam menginformasikan parameter proyek tertentu. Sulitnya proses ini kadang membuat terlibatnya Data Analysts sebagai tim tambahan untuk ikut melakukan penelitian supaya memperoleh pemahaman bisnis secara tepat.

Data preparation

Setelah berhasil mendefinisikan lingkup masalah, lebih mudah bagi Data Scientist untuk mengidentifikasi kumpulan data yang akan membantu menjawab pertanyaan terkait bisnis. Setelah mengumpulkan data yang relevan, data akan melewati proses pembersihan dari duplicates dan missing value. Langkah-langkah tambahan bisa jadi diperlukan bergantung pada kondisi data tersebut. Tujuannya untuk mengurangi dimensi karena fitur yang terlalu banyak dapat menghambat komputasi. Data science adalah wawasan yang memastikan bahwa proses ini menghasilkan akurasi optimal dalam model apa pun.

BACA JUGA: Storytelling dalam Data Analytics dan Business Intelligence

Model building dan pattern mining

Data Scientist akan beranjak menuju proses berikutnya dengan menyelidiki adanya hubungan data yang menarik, misalnya pola sekuensial, korelasi, atau aturan asosiasi. Selain itu, penyimpangan dalam data science adalah hal yang menarik untuk diatasi melalui tahapan tertentu. Dalam proses ini, keberhasilannya juga didasarkan pada penggunaan teknik deep learning, supervised learning, dan unsupervised learning.

Evaluasi hasil dan implementasi pengetahuan

Data yang berhasil dikumpulkan perlu melewati evaluasi dan implementasi hasil. Serangkaian hasil dari data mining harus mengutamakan sifat baru, valid, bermanfaat, dan mudah dipahami. Apabila kriteria tersebut terpenuhi, maka penerapan pengetahuan dapat mencapai strategi dan tujuan yang diinginkan.

Data Structure

Data structure adalah representasi dari hubungan matematis atau logis yang ada di antara elemen-elemen individu dari data. Pengaturan sistem dari setiap individu data tidak hanya mempertimbangkan elemen, tetapi juga adanya hubungan satu sama lain. Representasi data structure tertentu melalui memori utama dalam komputer disebut dengan storage structure. Sedangkan, representasi struktur penyimpanan dalam memori tambahan biasa dikenal dengan file structure. Kedua hal tersebut menjadi bentuk penyimpanan dan manipulasi data dalam bentuk lebih terorganisir sehingga lebih efisien. Apa saja contoh dari data structure?

Arrays

Array adalah sebuah struktur berukuran tetap dan mampu menampung item dari tipe data yang sama. Umumnya, Array dapat berupa bilangan bulat, floatingpoint numbers, string, hingga yang berbentuk dua dimensi. Selain itu, struktur ini juga punya sifat memungkinkan untuk memperoleh pengacakan. Fungsinya sebagai berikut:

  • Membangun data structure lainnya, seperti Array lists, heaps, hash tables, vectors, dan matrices
  • Mengurutkan algoritma yang berbeda melalui insertion sort, quick sort, bubble sort, dan merge sort

Linked Lists

Merupakan struktur sekuensial urutan item dalam linier dan dihubungkan satu sama lain. Oleh karena itu, kamu akan melakukan akses terhadap data secara berurutan. Linked lists dapat memberikan representasi sederhana dan fleksibel dari set yang bersifat dinamis. Fungsinya biasa ditemukan pada manajemen tabel simbol dalam desain kompiler dan perpindahan antarprogram melalui Alt + Tab.

Hash Tables

Data structure yang satu ini menyimpan value dengan masing-masing keys yang melekat pada setiap value. Keberadaan keys dapat mendukung pencarian value menjadi lebih efisien. Terlepas dari ukuran data yang dimaksud, penyisipan dan pencarian terjadi secara optimal. Manfaat dari hash tables adalah mengimplementasikan indeks database, asosiasi Arrays, serta mengatur data structure.

BACA JUGA: Proses Kerja Data Scientist dan Penjelasannya untuk Pemula

Data Manipulation

Data manipulation adalah metode pengorganisasian data untuk memudahkan pembacaan dan perancangan secara terstruktur. Implementasinya dapat dilihat dari sulitnya menemukan informasi mengenai seorang karyawan apabila seluruh informasi yang berkaitan tidak diatur. Oleh karena itu, sekumpulan data dapat diatur dalam urutan abjad supaya dapat dipahami lebih efisien. Data manipulation juga sering dipakai pada web server log untuk memantau sumber traffic dan halaman terpopuler melalui situs tersebut. Berikut langkah-langkah untuk memproses data manipulation:

  • Miliki sumber data kemudian buat database terlebih dahulu
  • Lakukan reorganisasi dan restrukturisasi pengetahuan yang ada untuk membantu membersihkan informasi di dalamnya
  • Mengimpor database dan mulai bekerja dengan menggunakan data
  • Edit, hapus, dan gabungkan informasi dari data manipulation
  • Pengerjaan data analysis jadi lebih mudah setelah menerapkan data manipulation

Format yang konsisten

Data manipulation dapat memberikan cara dan pengaturan data dalam format lebih terpadu. Bahkan, seorang Data Scientist dapat menyesuaikan pemahaman lebih baik mengenai intelijen dalam bisnis. Bahasa data manipulation mampu mengatur data secara lebih konsisten dan transparan.

Meninjau riwayat sebelumnya

Data manipulation membantu membuat keputusan berdasarkan penyediaan akses menuju data yang terkait proyek sebelumnya. Kamu jadi lebih mudah memperkirakan kebutuhan jumlah tenaga dalam tim, alokasi anggaran, dan proyeksi ketepatan waktu pengerjaan.

Efisiensi

Data manipulation memberikan efisiensi dalam hal pengumpulan data agar lebih terorganisir. Selain itu, kamu akan memperoleh banyak informasi yang bermanfaat. Informasi tersebut asalnya dari proses identifikasi fakta secara tepat sasaran.

Data science adalah ilmu pemrograman yang luas dan kompleks dengan subjek yang tidak terbatas mengenai pemanfaatan data. Ketiga subjek yang telah dibahas dapat mendukung penemuan informasi dan wawasan yang berguna bagi kemajuan perusahaan, terutama dalam kerangka persaingan melalui berbagai tren teknologi aktual dari waktu ke waktu.

Ingin belajar lebih dalam tentang dunia data science untuk mendukung karier secara profesional? Belajar sekarang di SkolaClass Data Science untuk mengembangkan skill dan siap kerja hanya dalam 3,5 bulan.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *