DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 3 Jam 27 Menit 12 Detik 

Belajar Data Science dengan Kenali Fungsi dan Inovasinya

Belajar Data Science di Rumah 06-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/aab44163ce6878d7ebbf05bf1b1c9324_x_Thumbnail800.jpg

Data merupakan struktur utama dari teknologi-teknologi yang ada di masa ini. Saat ini sudah banyak pekerjaan yang bisa digantikan oleh kecanggihan teknologi. Contoh robot pembersih debu, robot ini dapat membersihkan ruangan yang ada di rumah Kamu hanya dengan melakukan scan sekali. Tentunya dengan semakin bertambahnya teknologi manusia menjadi lebih dimudahkan.  Pemanfaatan teknologi artificial intelligence dan big data tentunya dapat meningkatkan kualitas dari segi produksi. Bahkan dengan adanya teknologi ini perusahaan dapat menghemat biaya produksi sekitar 15-20%.


Sistem produksi yang panjang dan waktu merupakan masalah besar bagi industri, namun masalah tersebut dapat disiasati dengan adanya penggunaan teknologi. Toshiba mungkin menjadi industri pertama yang mengaplikasikan robot dalam proses produksinya. Pada 1967, Toshiba telah mengembangkan perangkat pembaca dan penyortiran kode pos otomatis pertama di dunia.


Banyak sekali peluang yang dapat diciptakan oleh data, maka dari itulah muncul Data Science. Data Science sendiri adalah ilmu yang menggabungkan matematika, statistika dengan ilmu komputer dengan tujuan menganalisis data dari suatu himpunan data berskala kecil ataupun besar dengan mengaplikasikan algoritma tertentu dan untuk memprediksi data yang akurat. Intinya Data Science merupakan ilmu yang dapat membantu untuk memprediksi data dalam pengambilan keputusan. Contohnya saja ads personalization diatas.


Berikut adalah contoh fungsi dan inovasi yang dihasilkan oleh  Ilmu Data Science :


1. Strategi Perusahaan Lebih Akurat

Dalam data science terdapat dua cara yang sangat efektif untuk menentukan kebiaasaan masyarakat dan juga mengumpulkan data yaitu data mining  dan machine learning.


Dalam bahasa Indonesia mining memiliki arti menambang. Data mining dapat diartikan sebagai suatu proses pengumpulan informasi dari data-data yang terdapat dalam big data. Di dalam big data, data-data yang tersimpan masih dalam bentuk yang beragam mulai dari yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur.


Data Mining ini memiliki beberapa proses dalam menemukan data yang baru, tahapan-tahapan tersebut dimulai data yang masih raw hingga informasi yang telah diolah dan siap untuk digunakan. Proses tersebut terdiri dari :

  • Data Cleansing, ini merupakan tahapan paling awal, dimana data-data yang tidak lengkap dan masih mempunyai banyak error dan data yang tidak konsisten dibuang dari koleksi data.

  • Data Integration, proses dimana jika terdapat data yang berulang akan digabungkan menjadi satu data di tahap ini.

  • Selection, di tahap ini, data-data yang sudah dibersihkan dan juga sudah digabungkan akan dipilah-pilah menjadi data yang relevan terhadap apa yang dibutuhkan perusahaan.

  • Data Transformation, setelah melewati tahap seleksi akan dikirimkan ke dalam tahap mining procedure melalui agresi data.

  • Data Mining, proses ini merupakan proses yang krusial, karna di tahap ini akan dilakukan berbagai teknik untuk mengekstrak berbagai pola yang potensial untuk mendapatkan data yang berguna.

  • Pattern Evolution, di tahap ini merupakan  proses dimana pola-pola potensial yang telah ditemukan akan dilakukan tahapan identifikasi berdasarkan standar yang telah diberikan

  • Knowledge Presentation, di tahap akhir ini, data-data yang sudah dikumpulkan akan diberi visualisasi yang bertujuan untuk membantu client paham dengan hasil data mining ini.


Dengan memahami data mining, Kamu dapat memahami lebih jauh tentang data yang diamati. Jika Kamu mendalami skill ini nantinya Kamu bisa menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam sebuah data. Karna data mining  sendiri memiliki proses yang rumit mulai dari, tahap dimana data yang tidak terstruktur lalu disaring kembali hingga tahap visualisasi yang bertujuan memvisualisasikan dalam bentuk chart ataupun grafik membantu client  dalam memahami hasil data mining ini.


Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!


2. Virtual Assistant

Asisten virtual tak dimungkiri saat ini telah menjadi fitur yang wajib hadir di perangkat-perangkat pintar. Pertumbuhan penggunanya pun cukup cepat seiring semakin banyak pengguna smartphone atau smart home. Virtual Assistant merupakan produk teknologi berbasis AI yang bekerja berdasarkan perintah suara untuk menyelesaikan tugas-tugas pengguna. Tugas yang biasa dilakukan oleh asisten pribadi atau sekretaris. Seperti mencari nomor telepon, melakukan panggilan telepon, mengingatkan tentang appointments, menjawab informasi hari, tanggal dan juga informasi lainnya. Bila dalam penggunaan pribadi, software ini juga dapat membantu dalam navigasi, memesan tiket pesawat, dan memilih musik yang diinginkan pengguna.


Adapun Asisten pribadi berbentuk virtual yang populer saat ini seperti Apple Siri, Amazon Alexa dan Google Assistant pada perangkat Android. Virtual Assistant yang kembali di develop juga sudah banyak digunakan diberbagai perusahaan sebagai pendukung transaksi pelanggan dan penyedia informasi. Bisa jadi dengan perkembangan teknologi yang ada, virtual assistant dapat mengerjakan hal-hal yang lebih banyak lagi.


3. Diperlukan di Berbagai Bidang Pekerjaan

Data Science juga memiliki peran penting di berbagai sektor industri, misalnya saja dalam bidang keuangan Big data digunakan di perusahaan kredit, bank ritel, penasehat keuangan privat, perusahaan asuransi, dan sebagainya. Data multi-structured dalam jumlah besar ini dapat diselesaikan oleh Big Data. Data tersebut nantinya digunakan untuk analitik customer, analitik kompliansi, analitik pemalsuan, dan analitik operasional.


Big Data dalam komunikasi digunakan untuk menambah pelanggan baru dan menjaga pelanggan lama. Big Data memiliki kemampuan untuk menggabungkan dan menganalisa data berlimpah yang berasal dari customer-generated dan machine-generated yang dihasilkan setiap harinya.


Dalam ritel Big Data digunakan untuk memahami pelanggan dengan lebih baik dan juga untuk menangani data dalam jumlah yang banyak setiap harinya yang dihasilkan oleh website, data transaksi pelanggan, media sosial, dan lain-lain.


Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!


4. Mulai Rintis Karir Mu Bersama DQLab

DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.


Jadi apalagi yang ditunggu? Segera daftarkan diri Kamu ke DQLab dan raih mimpimu bersama.


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :