Surabaya, April 2023 – Sains Data (Data Science) merupakan ilmu terapan yang mempelajari dan menganalisis data. Disiplin ilmunya berfokus pada pengolahan dan pemrosesan data untuk dianalisis dan diekstrak maknanya. Begitulah pengertian mengenai sains data yang seringkali kita dengar. Ada juga yang mengatakan bahwa sains data adalah disiplin ilmu yang beririsan dengan matematika, statistika, dan ilmu komputasi.
Pada umumnya prosesnya meliputi beberapa tahap seperti pengumpulan data, pra-pemrosesan data, pemrosesan data, analisis data, dan interpretasi data. Selama tahap pengumpulan data, data science memerlukan data yang valid dan berkualitas tinggi untuk memastikan hasil yang akurat. Dalam tahap pra-pemrosesan data, data yang telah terkumpul akan dibersihkan dan dipersiapkan untuk analisis selanjutnya. Tahap pemrosesan data mencakup pemodelan data dan pengembangan algoritma untuk menghasilkan model yang dapat diuji. Tahap analisis data melibatkan penggunaan metode statistik dan teknik machine learning untuk memahami data. Tahap interpretasi data melibatkan pengambilan kesimpulan berdasarkan hasil analisis data dan menyajikan hasil tersebut dalam bentuk yang mudah dipahami.
Data science memiliki banyak aplikasi yang berguna di berbagai bidang, termasuk bisnis, kesehatan, pendidikan, dan sains. Dalam bisnis, data science dapat membantu dalam pengambilan keputusan berdasarkan analisis data pelanggan dan perilaku pasar. Di bidang kesehatan, data science dapat membantu dalam penelitian klinis dan pengembangan obat. Dalam pendidikan, data science dapat membantu dalam memahami kinerja siswa dan mengembangkan program pendidikan yang lebih efektif. Di bidang sains, data science dapat membantu dalam pemodelan dan simulasi fenomena alam yang kompleks.
Secara sederhana, fokus ilmu sains data bisa diuraikan menjadi lebih sederhana lho. Berikut kita coba untuk menyederhanakannya menjadi 3 pilar penting pendukung sains data!
- Matematika dasar
Matematika adalah landasan dari setiap ilmu kontemporer. Seperti halnya teknik pengolahan data modern yang tentunya menerapkan dasar matematika mendalam untuk mendapatkan hasil pengolahan yang optimal. Terutama bagi seorang praktisi data yang sering berhadapan dengan data numerik, pengamatan matematis menjadi hal yang awam untuk dikuasai.
- Ilmu pemrograman
Sebagai praktisi data, data yang kita olah tidaklah selalu dalam skala kecil. Dengan kata lain, data berskala besar akan menjadi makanan sehari-hari bagi seorang praktisi data. Mengolahnya secara manual tentu memakan banyak waktu dan tenaga. Oleh karena itu kemampuan pemrograman sangat dibutuhkan. Melalui beragam tools dan bahasa pemrograman, proses pengolahan data bisa dilakukan jauh lebih cepat dan lebih hemat.
- Ilmu bisnis
Terdapat ilmu bisnis yang juga tidak kalah penting. Ilmu data bisa dimanfaatkan untuk kebutuhan bisnis. Salah satu tujuan dari pengolahan data adalah memberikan pandangan yang akurat untuk menentukan suatu keputusan bisnis. Dengan pemahaman ilmu bisnis yang baik, kita akan memiliki ketajaman untuk melihat peluang dari setiap kasus. Oleh karena itu ilmu bisnis juga tidak kalah penting dibanding dengan dua pilar sebelumya
Data science adalah bidang ilmu yang penting dan terus berkembang dalam dunia modern. Dengan memanfaatkan teknik statistik dan machine learning, data science dapat membantu memahami data dan memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan efektif. Walaupun ada beberapa tantangan dalam pemanfaatan data science, peluang untuk memanfaatkan data untuk keuntungan kita sendiri maupun masyarakat sangatlah besar dan perlu untuk diusahakan.
Gimana #SobatData? ternyata scope keilmuan sains data itu sederhana ya. Meskipun demikian, sains data tidak hanya terpaku dalam tiga bidang tersebut. Pengetahuan umum di luar domain tersebut juga menjadi nilai tambah saat #SobatData mulai masuk ke dunia karir. Dengan wawasan tersebut, #SobatData jadi lebih mudah menentukan fokus pekerjaan di masa depan. Untuk tahu perkembangan terbaru mengenai keilmuan data science, bisa dicek disini ya !