3 Contoh Penerapan Data Science Paling Populer
KEJUTAN PAYDAY - DISKON 98%
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 4 Jam 32 Menit 30 Detik

3 Contoh Penerapan Data Science Paling Populer

Belajar Data Science di Rumah 26-Februari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e9143b127456f99978db3f06fa5b8a70_x_Thumbnail800.png
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Sebelum membahas contoh penerapan data science kita ulas sedikit mengenai data science. Data science adalah bidang Big Data yang bertujuan untuk memberikan data yang signifikan berdasarkan ketersediaan data yang banyak, data science juga menghubungkan berbagai bidang pekerjaan untuk melakukan proses perhitungan untuk menerjemahkan data guna pengambilan  keputusan. Beberapa disiplin ilmu yang membentuk ilmu data science antara lain yang melibatkan data mining, statistik, machine learning, analitik dan programming. Data mining menerapkan berbagai algoritma pada kumpulan data kompleks untuk mengungkap pola yang kemudian digunakan untuk mengutip data yang dapat digunakan dari kumpulan data tersebut. Sementara untuk penerapan statistik seperti analisis prediktif menggunakan data untuk mengukur peristiwa yang mungkin dan akan terjadi nanti.


Data science menjadi salah satu bidang keilmuan yang dapat diterapkan hampir di semua sektor. Karena manfaatnya yang beragam di berbagai sektor, muncul istilah bahawa data is the new oil yang akan kita gali kemudian kita jadikan sebagai bahan bakar agar bisa melaju. Pada artikel ini, kita akan melihat bagaimana ilmu data telah mengubah dunia saat ini. Kita akan melihat bagaimana hal itu telah merevolusi cara kita memandang data. Ada banyak contoh penerapan data science, dan berikut 3 yang paling populer versi DQLab. Mari kita jelajah.

1. Website Recommendation

Penerapan data science yang pertama datang dari industri e-commerce yaitu sistem website recommendation. Ketika kamu membuka platform e-commerce pasti kamu terbiasa dengan saran tentang produk serupa bukan ?  Mereka tidak hanya membantu Anda menemukan produk yang relevan dari miliaran produk yang tersedia bersama mereka, tetapi juga menambahkan banyak hal pada pengalaman pengguna. Banyak perusahaan telah dengan bersemangat menggunakan sistem ini untuk mempromosikan produk mereka sesuai dengan minat pengguna dan relevansi informasi. Raksasa internet seperti Amazon, Twitter, Google Play, Netflix, Linkedin, imdb, dan banyak lagi menggunakan sistem ini untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Rekomendasi dibuat berdasarkan hasil pencarian sebelumnya untuk pengguna.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Medical Image Analysis

Selain dari industri e-commerce, penerapan data science juga populer di industri kesehatan. Salah satu penerapan yang populer di industri kesehatan adalah medical image analysis, dengan sistem tersebut data science digunakan untuk mendeteksi tumor, stenosis arteri, CT scan dengan cara menerapkan metode MapReduce agar dapat menemukan parameter optimal untuk tugas- tugas seperti klasifikasi kondisi paru-paru dengan menerapkan metode machine learning atau deep learning. Sebelumnya, dokter dan pemeriksa medis harus mencari petunjuk dalam citra medis secara manual. Namun, dengan kemajuan teknologi komputasi dan lonjakan data, dimungkinkan untuk membuat mesin yang dapat secara otomatis mendeteksi kekurangan pada citra. Sehingga terciptalah sebuah sistem otomatis untuk mendeteksi citra. Seorang data scientist dapat membuat alat pengenalan gambar yang kuat, yang memungkinkan dokter dan pemeriksa medis memiliki pemahaman mendalam tentang citra medis yang kompleks.

3. Fraud and Risk Detection

Selain di bidang kesehatan data science juga merambah industri finance atau keuangan, yaitu penerapannya digunakan untuk fraud and risk detection. Sama seperti bank yang memiliki analisis resiko otomatis, industri keuangan juga menggunakan data science untuk tugas ini. Industri keuangan mengotomatiskan analisis risiko untuk menjalankan keputusan strategis bagi perusahaan. Dengan menggunakan machine learning, mereka mengidentifikasi, memantau, dan memprioritaskan risiko. Algoritma machine learning ini meningkatkan efisiensi biaya dan keberlanjutan model melalui data training pelanggan yang tersedia secara masif. Demikian pula, lembaga keuangan menggunakan pembelajaran mesin untuk analitik prediktif. Ini memungkinkan perusahaan untuk memprediksi nilai umur pelanggan dan pergerakan pasar saham mereka. Selain itu, hal tersebut juga membantu mereka dalam mendorong produk perbankannya berdasarkan daya beli nasabah.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login