[LAST DAY] MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 2 Jam 13 Menit 54 Detik 

Fungsi Implemetasi Data Science Bagi Industri 4.0 yang Harus Kamu Ketahui

Belajar Data Science di Rumah 14-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d41c12e25d3a5d3c8fd3dfd542ef58bc_x_Thumbnail800.jpg

Pertumbuhan teknologi semakin hari semakin pesat, begitu pula dengan data. Pertumbuhan data banyak menciptakan peluang,baik itu dari produsen ataupun konsumen. Pernahkah Kamu mencari barang di google lalu barang tersebut langsung secara “kebetulan” langsung muncul dalam iklan pop up saat Kamu sudah tidak mencari barang tersebut? Pastinya pernah dong, itu dinamakan dengan Ads Personalization yang dimana iklan tersebut mengambil data saat Kamu berselancar di internet atau memakai aplikasi yang tentunya pengambilan data tersebut telah Kamu setujui melalui terms and condition yang Kamu isi saat mau menginstall aplikasi tersebut.


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.


Masih banyak lagi fungsi-fungsi yang diberikan oleh Data Science lho. Yuk simak artikel berikut ini!


1. Meningkatkan Kepuasan Pelanggan

Seperti halnya ads personalization data yang telah masuk kedalam big data diolah oleh Data Scientist untuk digunakan memprediksi ataupun mencari apa kebiasaan masyarakat dalam berbelanja ataupun beraktifitas. Dengan begitu perusahaan dapat mencari strategi dan juga layanan yang pas untuk kebiasaan masyarakat. Menurut ilmuwan kunci utama mempertahankan konsumen adalah dari kepuasaan konsumen itu sendiri. Oleh karna itu Data Science merupakan aspek krusial bagi sebuah usaha untuk semakin berkembang dan bertahan dalam pasar.


Dengan kompetisi pasar dan industri yang semakin ketat, berbagai organisasi perusahaan kini berusaha memanfaatkan analisis data dan informasi untuk bisa membuka peluang baru dalam bisnis produk dan layanan mereka. Survei tahun 2016 menunjukkan bahwa 77% perusahaan top dunia mempertimbangkan data analytics sebagai komponen kritis alias sangat penting dalam kinerja bisnis. Hal ini berarti bahwa profesional di bidang data science akan memiliki pengaruh yang besar dalam pengembangan kebijakan dan strategi pemasaran perusahaan.


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


2. 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.


Machine Learning adalah mesin yang dikembangankan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa bantuan dari pembuatnya. Machine learning ini meliputi disiplin ilmu lainya seperti statistik, matematika dan data mining. Machine learning merupakan salah satu cabang dari terbentuknya artificial intelligence (AI). Di dalam sebuah AI banyak machine learning dibutuhkan untuk memperoleh data yang ada dan mempelajari data tersebut agar dapat melakukan tugas tertentu.


Pasti diantara Kamu masih bingung dengan machine learning, bagaimana cara mereka belajar dan megembangkan dirinya sendiri. Sama seperti manusia machine learning  memiliki teknik belajar yang beragam yaitu supervised learning dan unsupervised.

  • Supervised Learning, teknik ini biasanya digunakan pada barang yang memiliki informasi yang lengkap. Machine learning akan memberikan barang tersebut label sesuai dengan kategori-kategori yang sama dan juga menempatkanya sesuai dengan kategori tersebut. Teknik ini bertujuan untuk memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman dari masa lalu.

  • Unsupervised Learning, Sebaliknya dengan supervised, teknik ini digunakan saat informasi terkait barang tersebut tidak lengkap. Sehingga machine learning belum mempunyai acuan untuk melabeli barang. Teknik ini digunakan untuk mencari struktur ataupun pola-pola tertentu yang tidak memiliki label.


3. Dynamic Pricing

Metode ini berguna bagi untuk perusahaan yang menggunakan data untuk membagi pelanggan menjadi beberapa kelompok sesuai dengan kebutuhan mereka. Sehingga kelompok yang bukan merupakan prioritas perusahaan mendapat produk dengan harga yang sesuai. Perubahan harga ini didasari dengan informasi yang telah didapatkan melalui Data Science dan berbagai faktor pendukung lainya. Cara ini juga bagus untuk orang baru mencoba jasa ataupun produk yang ditawarkan. 


Contoh dari dynamic pricing  itu sendiri umumnya digunakan pada aplikasi e-commerce. Mereka membedakan pengguna baru dengan pengguna lama. Sehingga pengguna baru mendapat diskon yang membuat pengguna baru merasa nyaman menggunakan aplikasi perusahaan.


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.


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!