Dalam beberapa tahun terakhir, peran Data Science telah menjadi topik yang banyak dibicarakan di berbagai kalangan. Banyak orang tertarik dengan profesi Data Scientist karena dianggap sebagai "pekerjaan paling menarik di abad ke-22". Selain gaji yang tinggi, pekerjaan Data Scientist diprediksi akan stabil dan permintaan yang tinggi dalam beberapa tahun mendatang.

Di artikel kali ini, kita akan membahas lebih dalam tentang apa itu data science, bagaimana sejarahnya, apa saja tugas-tugas dan tanggung jawab yang perlu dikerjakan oleh data scientist dan tips menjadi seorang data scientist.

Mari kita mulai!

Sejarah Data Science

Sejak beberapa tahun terakhir, Data Science telah menjadi perbincangan hangat di kalangan profesional dan pengusaha, terutama bagi mereka yang bekerja dengan data.

Sejarah Data Science bermula dari perkembangan teknologi informasi dan peningkatan kemampuan komputasi yang memungkinkan pengumpulan, penyimpanan, dan analisis besar-besaran data.

Istilah "Data Science" pertama kali dicetuskan oleh Peter Naur, seorang pakar ilmu komputer asal Denmark, pada tahun 1974. Peter mengusulkan istilah tersebut sebagai alternatif untuk "ilmu komputer".

Barulah pada tahun 1996, International Federation of Class Application Societies menggelar konferensi yang membahas secara khusus mengenai topik Data Science untuk pertama kalinya.

Berikut adalah ringkasan singkat tentang sejarah Data Science:

Akar Statistik: Sejarah Data Science dapat ditelusuri kembali ke akar statistik pada abad ke-18 dan ke-19. Statistik digunakan untuk menganalisis dan menarik kesimpulan dari data yang terkumpul.
Perkembangan Komputasi: Perkembangan komputer dan teknologi informasi pada abad ke-20 membuka jalan bagi pengolahan data yang lebih cepat dan efisien. Metode statistik tradisional digantikan oleh pendekatan yang lebih terkomputasi.
Revolusi Data: Dalam beberapa dekade terakhir, dengan meningkatnya konektivitas digital dan proliferasi perangkat, jumlah data yang dihasilkan dan dikumpulkan secara eksponensial meningkat. Inilah yang menjadi dasar Revolusi Data, di mana Data Science berperan penting dalam memahami, mengolah, dan mengekstrak nilai dari data yang melimpah ini.
Perkembangan Algoritma: Kemajuan dalam algoritma dan teknik pembelajaran mesin menjadi pendorong utama perkembangan Data Science. Algoritma Machine Learning dan Deep Learning memungkinkan komputer untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan menghasilkan prediksi atau pengambilan keputusan yang akurat.
Baca juga :

Big Data - Definisi, Sejarah, Karakteristik, dan Penerapannya

5 Teknik Utama Integrasi Data yang Perlu Anda Ketahui

Migrasi Data: Proses, Jenis, dan Prinsip yang Harus Diikuti

Implementasi di Berbagai Industri: Data Science telah mendapatkan perhatian luas di berbagai industri, termasuk keuangan, kesehatan, periklanan, transportasi, dan lainnya. Penggunaan Data Science membantu organisasi dalam pengambilan keputusan berdasarkan analisis yang mendalam dari data yang mereka miliki.

Definisi Data Science

Data Science merupakan suatu metode untuk mengeksplorasi dan memahami data dengan cara yang sistematis. Bidang ini merupakan gabungan dari beberapa disiplin ilmu, seperti matematika, yang bertujuan untuk menemukan pola dan mengambil kesimpulan dari data.

Data Science melibatkan analisis data yang lebih advanced dengan menggunakan teknik atau algoritma yang telah ada.

Fokus utama Data Science adalah pemahaman data secara mendalam dan mencari cara untuk memecahkan masalah yang ada dengan menggunakan data, seperti mengidentifikasi pola data dan hubungan antar variabel yang ada pada data, hingga akhirnya dapat memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan.

Data Science melibatkan beberapa tahapan dalam proses analisis data, yaitu:

Pemrosesan Data (Data Preprocessing): Tahap ini meliputi pengumpulan, pembersihan, transformasi, dan integrasi data yang terkait dengan masalah atau topik yang ingin dipecahkan.
Analisis Data (Data Analysis): Tahap ini meliputi penggunaan teknik-teknik statistik dan machine learning untuk mengidentifikasi pola atau tren dalam data dan mendapatkan informasi yang berguna.
Visualisasi Data (Data Visualization): Tahap ini meliputi penggunaan grafik atau visualisasi data untuk membantu memperjelas hasil analisis data dan mempresentasikan informasi secara efektif.
Pemodelan Data (Data Modeling): Tahap ini meliputi pengembangan model matematika atau algoritma untuk menerapkan hasil analisis data dalam konteks yang relevan.

Bidang Terkait Data Science

Ada beberapa bidang yang erat kaitannya dengan Data Science. Sebelum membahasnya, pastikan untuk berlangganan (subscribe) terlebih dahulu agar tidak ketinggalan informasi terbaru seputar Data Science.

Bagi kamu yang tertarik menjadi seorang Data Scientist di masa depan, ada tiga hal yang perlu diperhatikan:

Machine Learning: Suatu teknik yang menggunakan data untuk membuat komputer belajar secara otomatis tanpa perlu diberi instruksi yang spesifik.
Big Data: Istilah yang digunakan untuk menggambarkan jumlah data yang sangat besar, terkadang terlalu besar untuk diolah dengan teknik analisis data biasa.
Visualisasi Data: Suatu teknik yang menggunakan diagram grafik dan representasi visual lainnya untuk memvisualisasikan data dan mempermudah pemahaman terhadap data tersebut.

Data Scientist, Apa Saja Tugas dan Tanggung Jawabnya?

Seorang Data Scientist adalah profesional yang memiliki keahlian dalam menganalisis dan memanfaatkan data untuk menghasilkan wawasan berharga bagi organisasi. Berikut adalah beberapa tugas dan tanggung jawab utama seorang Data Scientist:

#1 Analisis Masalah

Pertama-tama, sebagai seorang data scientist, hal yang paling penting adalah memahami masalah yang ingin diselesaikan. Kamu perlu mengadakan pertemuan dengan klien dan mengajukan pertanyaan-pertanyaan yang relevan untuk memahami dan mendefinisikan objektif dari proyek ini.

#2 Pengumpulan Data

Tahap kedua adalah mengumpulkan data secara efisien. Kamu perlu menggali data dari berbagai sumber seperti server, website logs, database, dan tempat penyimpanan online. Proses pengumpulan data bisa memakan banyak waktu dan tenaga.

#3 Persiapan Data

Setelah data terkumpul, tahap selanjutnya adalah mempersiapkan data. Tahap ini meliputi pembersihan data (data cleansing) dan transformasi data.

Proses pembersihan data bisa memakan waktu karena kamu perlu menangani skenario kompleks seperti tipe data yang tidak konsisten, atribut yang tidak valid, nilai yang hilang, atau data yang terduplikasi.

Setelah itu, kamu perlu melakukan transformasi data agar dapat memahami data dengan lebih baik. Penggunaan alat seperti SQL dapat sangat membantu dalam melakukan transformasi yang kompleks.

#4 Analisis Data Eksploratif

Setelah data dipersiapkan, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis data eksploratif. Dalam tahap ini, kamu dapat memilih dan mengembangkan variabel-variabel yang akan digunakan dalam pengembangan model.

Tahap ini penting untuk menghasilkan pemahaman yang mendalam tentang data yang ada.

#5 Pembuatan Model Data

Setelah memahami data, tahap inti dari proyek ini adalah membangun model data. Pada tahap ini, kamu akan melakukan pemodelan secara repetitif dengan menggunakan berbagai teknik dalam machine learning seperti regresi logistik (logistic regression) dan pohon keputusan (decision tree) pada data yang kamu miliki.

Kamu perlu mencoba berbagai model pada dataset yang ada untuk melihat kinerjanya dan memilih model yang paling sesuai.

#6 Visualisasi dan Komunikasi

Tahap selanjutnya adalah visualisasi dan komunikasi data. Di tahap ini, kamu akan kembali berinteraksi dengan klien untuk melakukan komunikasi terkait data yang telah kamu temukan dengan cara yang sederhana dan efektif.

Kamu dapat menggunakan tabel, grafik, atau review untuk membantu membuat laporan akhir dan dashboard yang meyakinkan.

#7 Implementasi dan Pemeliharaan

Setelah proyek disetujui, tahap terakhir yang perlu dilakukan adalah implementasi (deploy) dan pemeliharaan model. Kamu akan mengimplementasikan model yang telah kamu buat dalam tahap pra-produksi terlebih dahulu, kemudian pada lingkungan produksi.

Dalam tahap ini, kamu akan mengimplementasikan model yang telah kamu buat pada fase pra-produksi terlebih dahulu, kemudian pada lingkungan produksi.

Dengan adanya model yang telah kamu buat, kamu dapat melihat analisis yang telah dilakukan. Namun, monitoring (pemantauan) juga perlu dilakukan secara terus-menerus untuk mempertahankan performa dari proyek data science yang telah kamu buat.

Peran Data Science dalam Perkembangan Dunia

Industri yang menggunakan Data Science

Data Science memiliki penerapan yang luas di berbagai industri. Berikut adalah beberapa contoh industri utama yang menggunakan Data Science:

Industri Perbankan: Data Science digunakan untuk menganalisis data transaksi, mempelajari perilaku nasabah, dan memprediksi kemungkinan risiko yang terjadi. Dengan menggunakan teknik analisis data, perbankan dapat mengidentifikasi pola transaksi yang mencurigakan, meningkatkan keamanan, dan mengambil keputusan yang lebih cerdas dalam manajemen risiko.
Industri Teknologi: Data Science memiliki peran penting dalam industri teknologi. Dalam hal ini, Data Science digunakan untuk menganalisis data pengguna, memahami preferensi pengguna, serta mengembangkan produk dan layanan yang lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna. Dengan memanfaatkan teknik Machine Learning, perusahaan teknologi dapat memberikan rekomendasi yang personal, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengoptimalkan pengalaman pengguna.
Industri Kesehatan: Di industri kesehatan, Data Science digunakan untuk menganalisis data pasien, mempelajari tren penyakit, dan mengembangkan terapi yang lebih efektif. Dengan menganalisis data medis seperti riwayat pasien, data laboratorium, dan informasi klinis, Data Science dapat membantu dalam diagnosis yang lebih akurat, penentuan pengobatan yang tepat, serta identifikasi faktor risiko.

Pengaplikasian Data Science di berbagai industri menjadi memungkinkan karena adanya data yang terus berputar di industri tersebut. Data yang tercatat mengenai transaksi, perilaku pengguna, atau informasi kesehatan dapat dimanfaatkan untuk keperluan prediksi, pengambilan keputusan, dan keperluan lainnya dalam meningkatkan pelayanan perusahaan.

Tips Menjadi Data Scientist

Untuk menjadi seorang Data Scientist, terdapat beberapa keterampilan yang harus dimiliki.

Pertama, kemampuan coding sangat penting karena sebagai Data Scientist, kamu akan sering bekerja dengan data yang sangat besar, sehingga diperlukan kemampuan coding untuk mengolah dan menganalisis data tersebut.

Kedua, pemahaman statistika juga sangat penting karena Data Scientist harus mampu mengevaluasi kekuatan dan kelemahan dari model yang digunakan.

Kemampuan untuk memvisualisasikan data juga penting, karena data yang disajikan secara visual lebih mudah dipahami dan dapat memberikan wawasan yang lebih jelas.

Selain itu, selain tiga keterampilan tersebut, memiliki "sense of device" dan kemampuan dalam pemecahan masalah (problem-solving skill) yang kuat juga sangat diminati oleh perusahaan dalam mencari Data Scientist yang berkualitas.

Lapangan Pekerjaan Data Scientist

Jika kamu khawatir tentang lapangan pekerjaan sebagai data scientist, jangan khawatir! Banyak pekerjaan yang dapat dilakukan oleh seorang data scientist, seperti:

Data Analyst: Pekerjaan ini fokus pada analisis data untuk memberikan wawasan bisnis yang berharga.
Machine Learning Engineer: Seorang machine learning engineer bertanggung jawab untuk mengembangkan algoritma dan model machine learning yang canggih.
Data Engineer: Data engineer bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, dan memelihara infrastruktur data yang diperlukan untuk analisis data.
Data Scientist: Tentu saja, menjadi seorang data scientist sendiri adalah pilihan karier yang menarik, dengan fokus pada pengumpulan data, analisis, dan pengembangan model.

Jadi, apakah kamu siap untuk menjadi seorang data scientist? Dengan perkembangan teknologi dan peningkatan kebutuhan akan analisis data, peluang karier dalam bidang data science semakin terbuka lebar.

Jika kamu tertarik, mulailah mempelajari skill dan pengetahuan yang dibutuhkan, dan jangan ragu untuk menjelajahi berbagai peluang yang ada di lapangan ini.

Mengenal Data Scientist, Apa Saja Tugas dan Tanggung Jawabnya?