Alasan Data Scientist Harus Paham Big Data Sebelum 2025
Di dunia yang serba digital, jumlah data yang dihasilkan setiap detiknya semakin tak terbendung. Mulai dari data transaksi online hingga perilaku pengguna di media sosial, semuanya menghasilkan informasi yang dapat diolah menjadi wawasan berharga. Namun, data dalam jumlah besar ini dikenal sebagai Big Data, yang tidak hanya kompleks tetapi juga membutuhkan keahlian khusus untuk diolah.
Bagi seorang Data Scientist, pemahaman tentang Big Data bukan lagi sekadar nilai tambah—melainkan sebuah keharusan. Mengapa? Karena Big Data menjadi fondasi dalam analisis data tingkat lanjut, seperti Machine Learning, prediksi bisnis, hingga pengambilan keputusan strategis. Mari kita telusuri lebih dalam mengapa Big Data menjadi pilar penting bagi Data Scientist di sebelum memasuki 2025!
1. Big Data: Bahan Mentah Utama Seorang Data Scientist
Big Data dapat diibaratkan sebagai bahan mentah yang diolah oleh Data Scientist menjadi wawasan yang dapat dimanfaatkan. Data ini berasal dari berbagai sumber seperti log aplikasi, interaksi pengguna, atau perangkat IoT. Namun, yang membuatnya unik adalah karakteristiknya yang disebut 5V: Volume (jumlah data besar), Velocity (kecepatan data masuk), Variety (jenis data beragam), Veracity (keakuratan data), dan Value (nilai yang dapat dihasilkan).
Seorang Data Scientist bertugas mengekstrak nilai dari data ini dengan menggunakan alat seperti Python, R, atau SQL. Contohnya, analisis Big Data dapat membantu perusahaan memahami kebiasaan pelanggan untuk menciptakan kampanye pemasaran yang lebih efektif.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Teknologi Big Data Terbaru yang Harus Diikuti
Untuk mengelola dan menganalisis Big Data, Data Scientist perlu menguasai teknologi terbaru. Beberapa di antaranya:
Cloud Storage: Solusi penyimpanan berbasis cloud seperti AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure memungkinkan pengolahan data skala besar tanpa batasan infrastruktur.
AI-driven Analytics: Dengan bantuan kecerdasan buatan, analisis data besar menjadi lebih cepat dan akurat. Contohnya adalah AutoML yang membantu otomatisasi Machine Learning.
Distributed Computing: Teknologi seperti Apache Hadoop dan Spark memungkinkan pemrosesan data besar secara paralel, sehingga efisiensi waktu meningkat.
Menguasai teknologi ini adalah langkah awal untuk menjadi Data Scientist yang relevan di era Big Data.
3. Peran Big Data dalam Model Prediksi dan Machine Learning
Big Data adalah bahan bakar untuk model prediksi dan Machine Learning. Dengan data besar, algoritma dapat dilatih untuk mengenali pola kompleks yang tidak terlihat oleh manusia. Misalnya:
Dalam keuangan, Big Data digunakan untuk memprediksi risiko kredit atau mendeteksi aktivitas mencurigakan.
Dalam kesehatan, analisis Big Data membantu dokter memberikan diagnosis yang lebih akurat berdasarkan riwayat pasien. Semakin besar dan berkualitas data yang digunakan, semakin kuat pula model prediksi yang dapat dikembangkan.
4. Industri Booming Berkat Big Data
Big Data tidak hanya mempengaruhi teknologi, tetapi juga merevolusi banyak industri. Beberapa contohnya adalah:
Fintech: Pengelolaan risiko kredit, deteksi penipuan, dan pengelolaan portofolio investasi semuanya bergantung pada analisis data besar.
Healthtech: Penggunaan data pasien untuk penelitian, diagnosis, dan pengembangan obat baru.
Retail: Optimalisasi rantai pasok dan personalisasi pengalaman belanja pelanggan. Industri-industri ini semakin maju karena inovasi berbasis Big Data yang digerakkan oleh Data Scientist.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Apakah Anda siap untuk mendalami dunia Big Data dan menjadi Data Scientist yang berperan penting dalam berbagai industri? Di DQLab, kami menyediakan kursus Big Data yang dirancang untuk membantu Anda memahami konsep-konsep dasar hingga aplikasi praktisnya.
Yuk pelajari berbagai algoritma machine learning secara langsung dengan modul DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Gabung sekarang di program bootcamp DQLab dan jadilah bagian dari transformasi digital di era Big Data!