GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 8 Jam 5 Menit 43 Detik 

Manfaat Penting Data Science Dalam Era Modern

Belajar Data Science di Rumah 09-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/bd5420e9df09ca692c717843c8c9b6b3_x_Thumbnail800.png

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 œkebetulan 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.


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%.


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. 


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


1. 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 : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!


2. Self Driving Car

Ide dari membuat mobil yang tanpa supir ternyata sudah terpikir sejak seabad yang lalu! Pada 1920 sudah banyak ilmuwan yang memikirkan eksperimen yang cocok untuk self driving car ini, 30 tahun kemudian dilakukanlah uji coba self driving car ini, namun baru mobil yang benar-benar otomatis pertama kali dikembangkan pada 1977 oleh Japan's Tsukuba Mechanical Engineering Laboratory.


Self driving car sendiri merupakan hasil dari pemanfaatan teknologi Data Science. Di dalam self driving car  ini mampu mendeteksi lingkungan sekitar menggunakan sensor seperti radar, GPS, kamera, dan odometer. Menurut Google, sensor IoT pada mobil tanpa supir mereka dapat menghasilkan 1 GB data per detik. Data ini tentunya harus diolah secara real-time agar mobil dapat bergerak secara responsif dan otomatis. Self driving car menggunakan metode dari cabang Data Science yaitu machine learning. Oleh karna itu semakin sering mobil tanpa supir ini berada digunakan maka akan semakin lengkap data-data yang diperlukan dan juga semakin pintar.


Pada bulan Agustus 2016, nuTonomy meluncurkan armada taksi tanpa supir pertama kali di Singapura. Namun sayangnya mobil tersebut terlibat kecelakaan dengan sebuah truk. Hal ini disebabkan mobil ini belum mampu untuk memprediksi perilaku pengemudi kendaraan lainnya. Oleh karna itu, penerapan self driving car di Indonesia akan lebih sulit karna kondisi jalanan yang relatif lebih kompleks dibandingkan dengan Singapura. Namun walau begitu tidak menutup kemungkinan bahwa kita kita tidak bisa menikmati self driving car selamanya. Dengan adanya teknologi yang semakin maju bisa jadi dalam beberapa tahun kedepan kita dapat membuat mobil self driving car ini, mengingat banyaknya benefit yang didapatkan.


3. Meningkatkan Strategi Perusahaan

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.


    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 :