PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 43 Menit 37 Detik 

Kenali Data Science dan Perbedaannya dengan Data Analytics

Belajar Data Science di Rumah 27-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/bf95afe16ecc29eb357ff87d1b13b02e_x_Thumbnail800.jpg

Setiap harinya kita dikelilingi oleh suatu data yang jumlahnya jutaan untuk dijadikan sebagai alat pengambil keputusan. Suatu bisnis tentunya menggunakan data ini secara maksimal. Hal ini dikarenakan penggunaan data dapat menganalisis preferensi demi mendapatkan informasi yang berguna dan bermanfaat. Data dikeluarkan dalam jumlah yang besar oleh ponsel, internet, media sosial, dll. Dengan volume dari data structured, semi-structured, dan unstructured yang kita sebut sebagai big data. Bisnis adalah bermain dengan kumpulan data ini yang terbukti berguna dalam mendapatkan informasi yang berharga. Jumlah data yang tak terhingga dihasilkan setiap harinya. Dalam dunia bisnis, jika kita dapat memanfaatkan data dengan baik dan benar, menciptakan produk atau layanan yang sesuai dengan tren dan kebutuhan pelanggan bukan lagi menjadi suatu tantangan besar bagi perusahaan. Namun, mengolah data juga bukanlah pekerjaan yang sederhana. Dibutuhkan kemampuan dan solusi yang tepat untuk membantu perusahaan mengatasi tantangan yang dijumpai dalam proses pengolahan data.


Bayangkan saja, jika data diproduksi, diproses dan diakses dalam waktu yang sangat cepat. Data tersebut terus mengalir tanpa henti dari seluruh belahan dunia. Oleh karena itu muncul sebuah pepatah yang dikenal dengan "Data Never Sleeps". Bayangkan lagi jika data-data tersebut diproses oleh perusahaan, butuh berapa banyak sumber daya komputasi yang dibutuhkan? waktu? dan juga biaya? Sekarang Sudah terbayang seberapa besar big data? Sangat melimpah ruah dan tidak terhingga. Dalam hal pengolahan data bisnis, kita sering mendengar istilah data analytics dan data science. Kedua pekerjaan tersebut sama-sama memanfaatkan data yang dimiliki perusahaan dalam jumlah banyak, atau yang lebih dikenal dengan sebutan big data. Namun, apakah pemahaman Anda terhadap data analytics dan data science sama? Jawabannya ada pada artikel ini. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai perbedaan antara data science dan data analytics. Karena ternyata, data analytics dan data science adalah dua aktivitas yang berbeda walaupun keduanya sama-sama memanfaatkan big data. Buat yang penasaran please jangan skip artikel ini. Pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1.Tipe Data dalam Big Data

Dalam big data, data dibagi menjadi tiga tipe berdasarkan volumenya yakni structured data, unstructured data dan semi-structured. Kira-kira dimana letak perbedaan dari ketiga tipe data ini. Yuk, kita simak penjelasannya.

  • Structured data adalah database dari data yang telah terorganisir yang bisa digunakan oleh perusahaan untuk diolah dan analisa data yang efektif. Tertulis dengan format yang spesifik sehingga dapat dipahami oleh search engine.

  • Unstructured data adalah data dengan bentuk yang tidak dikenal. Membuat banyak tantangan bagi perusahaan dalam tahap pengolahan karena jenisnya yang heterogen. Data ini merupakan gabungan dari text files, image, video, dll. Data mentahan ini hanya dapat menghasilkan nilai setelah diolah dan dianalisis.

  • Semi-structured data tidak seperti unstructured data yang kompleks dan bisa diolah dan analisa dengan bantuan tagging metadata yang dapat menangkap informasi berguna yang bersangkutan dengan tag tersebut


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


2.Apa itu Data Science

Data science adalah ilmu yang menggabungkan ilmu matematika, statistika dan ilmu komputer dengan tujuan untuk memperlancar proses analisa data. Cara kerjanya adalah dengan mengaplikasikan algoritma tertentu untuk membuat sistem yang didukung kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, hingga akhirnya dapat difungsikan untuk proses data analytics. Jadi, proses pembentukan bagaimana cara data tersimpan dan siap untuk dianalisis terdapat di data science. Umumnya, data science terdiri dari komponen-komponen berikut ini:

1. Statistik : Proses ini berkaitan dengan bagaimana cara pengumpulan, analisa, interpretasi, dan penyajian data dengan menggunakan metode matematika.

2. Visualisasi data : Proses ini dilakukan untuk mengubah tampilan data dalam bentuk diagram, chart, dan grafik yang menjadikannya mudah untuk dilihat dan dipahami.

3. Machine learning : Proses pembuatan machine learning adalah komponen yang paling penting dalam proses data science, karena dapat menentukan seberapa akurat hasil data analytics dalam memprediksi minat dan tingkah laku pelanggan


3.Apa itu Data Analytics

Data analytics adalah pekerjaan yang dilakukan untuk mendapatkan kesimpulan dengan cara menganalisa data yang datang dari berbagai sumber, dengan jenis dan ukuran yang berbeda. Hasil kesimpulan yang didapatkan akan membantu perusahaan untuk memutuskan keputusan bisnis berdasarkan data yang tersedia, yang dapat membuat hasil keputusan lebih efektif dan akurat untuk kemajuan bisnis kedepannya. Proses data analytics saat ini umumnya menggunakan beberapa tools dan teknik untuk menganalisa data yang tersedia dalam jumlah besar, sebagai metode modern untuk mengganti cara manual yang menghabiskan banyak waktu dengan hasil yang tidak akurat.


4.Perbedaan Data Science dengan Data Analytics

Data analytics merupakan bagian dari tahap pengelolaan data science. Apa yang terjadi sebelum dan sesudah proses data analytics adalah bagian dari data science. Peran data science diperlukan sebelum proses data analytics dapat dilakukan, karena hasil dari pekerjaan data science dapat menentukan seberapa akurat hasil analisa yang akan dihasilkan nantinya. Baik data analytics dan data science sama-sama berkaitan dengan sekumpulan data dalam jumlah banyak. Pada intinya, perbedaan data analytics dan data science terletak pada apa yang dilakukan dengan data yang tersedia. Jika disimpulkan secara singkat, data science berperan untuk membangun dan merancang proses baru. Hal tersebut dilakukan agar dapat menghasilkan pemodelan data dengan penggunaan algoritma untuk membuat custom analysis yang sesuai dan menghasilkan analisis yang efektif dan akurat. Sedangkan, data analytics dilakukan setelah proses data science sudah selesai dan difungsikan guna memeriksa data dalam jumlah besar untuk mengetahui tren dan membuat kesimpulan yang berkaitan dengan hasil analisa. Selanjutnya, kesimpulan tersebut difungsikan untuk membantu perusahaan menyusun strategi bisnis yang lebih baik.



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


5.Belajar Data Science Di Rumah Aja Yuk Bersama DQLab!

Tidak memiliki background di bidang IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa untuk mendapatkan kesempatan untuk menguasai ilmu data science meskipun hanya dirumah saja. Menurut Eric Van Dusen, seorang dosen University of Berkeley mengatakan bahwa keterampilan data science merupakan skill yang harus dimiliki oleh pekerja khususnya di abad ke-21. Dengan mempelajari Data Science, kamu akan terlatih dan terbiasa untuk menghasilkan informasi dari olahan data mentah dan insight yang valuable. Apalagi sekarang ini, profesi data scientist menjadi salah satu profesi yang termasuk kedalam Sexiest job of the 21st century versi Harvard Business Review.


Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara otodidak, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab atau bisa juga klik button dibawah. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan cobain free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!


Penulis: Reyvan Maulid


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!