Paham Data Science di Era Artificial Intelligence
Domain utama dari data science adalah penggabungan statistik, pemrograman, dan matematika untuk memberikan insight yang bermanfaat dan bisa dikembangkan untuk memutuskan suatu permasalahan dengan tepat. Di era digital, produksi data terus meningkat dari waktu ke waktu. Fenomena ini menjadi salah satu faktor pemanfaatan data science terus meningkat di berbagai lini industri. Data science mendapat spotlight yang cukup besar karena dapat membantu proses perubahan industri yang lebih baik dan dan membantu proses pembuatan keputusan dalam pekerjaan lebih efektif.
Tingginya produksi data di era digital menyebabkan adopsi data science di berbagai industri dianggap penting karena besarnya volume data tidak bisa diperlakukan sama dengan data konvensional. Untuk bisa menggunakan big data, perusahaan harus memiliki cloud computing dan storage yang bisa menampung data berukuran besar tersebut. Untuk bisa mengoperasikan tools ini dan mengubah data yang tidak bisa dibaca menjadi informasi yang bermanfaat perlu seseorang profesional yang disebut dengan data scientist. Apa saja alasan pentingnya data science di era digital seperti saat ini? Yuk kita simak bersama!
1. Pentingnya Data Science di Berbagai Industri
Di era digital, big data terdiri dari dua jenis, yaitu data terstruktur dan tidak terstruktur. Agar bisa menemukan pola tersembunyi dan mendapatkan insight yang bermanfaat dari kedua jenis data ini, industri memerlukan data science karena banyak aplikasi yang dapat digunakan untuk hal tersebut. Mulai dari aktivitas sederhana, seperti meminta rekomendasi Siri atau Alexa, hingga yang lebih canggih, seperti mengoperasikan mobil tanpa pengemudi.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Pentingnya Data Science untuk Bisnis
Tujuan dari data science adalah untuk membantu perusahaan memahami pola varians dalam data, termasuk informasi klien, tingkat pertumbuhan bisnis, volume data, atau kuantitas terukur lainnya. Dalam data science, data scientist menggunakan model statistik dan probabilistik untuk menganalisis perubahan dan peningkatan pada data historis atau data real time. Data science telah mengubah operasi bisnis di seluruh dunia. Karena banyak pekerjaan yang bersifat berulang bisa diotomatisasi sehingga dapat menghemat waktu, tenaga, dan biaya.
3. Pentingnya Data Science di Sektor Kesehatan
Sektor perawatan kesehatan menghasilkan kumpulan data yang sangat besar. Jika ditelisik lebih dalam, data tersebut sangat berharga karena berhubungan dengan demografi pasien, rencana perawatan, hasil pemeriksaan medis, asuransi, dan lain sebagainya. Sejumlah besar data yang tersebar, terstruktur, dan tidak terstruktur yang dihasilkan oleh sistem perawatan kesehatan dapat diproses, dianalisis, asimilasi, dan dikelola dengan bantuan data science. Data ini perlu dikelola dan dianalisis secara efektif untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat.
4. Pentingnya Data Science di Masa Depan
Perusahaan saat ini memiliki akses ke database yang berisi data berukuran besar karena mendokumentasikan setiap aspek keterlibatan klien. Data science memiliki peran penting dalam proses analisis dan pengembangan model machine learning berbasis data ini. Seiring pertumbuhan industri, diprediksi akan lebih banyak pekerjaan yang dapat diakses karena analisis membutuhkan lebih banyak data scientist karena berhubungan dengan otomatisasi dan pergantian beberapa tenaga manusia menjadi mesin atau program.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Sudah siap berkarir di era digital yang akan banyak memerlukan data scientist? Yuk siapkan diri kamu dan perdalam skill data science-mu bersama DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python.
Menariknya, 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. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K