KEJUTAN PAYDAY - DISKON 98%
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 8 Jam 35 Menit 24 Detik

Pengertian Data Science, Contoh Penerapannya, Dan Bidang Profesi Terkait Data Science

Belajar Data Science di Rumah 31-Maret-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2b4fa5ca3e4e74b593fbab8b9dbd70e4_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Memahami pengertian data science penting dilakukan terlebih dahulu jika ingin memulai belajar data science. Ketika sudah memahami dengan benar apa itu data science, maka akan lebih mudah mempelajari metode atau teknik yang dipakai dalam data science. Berada di era data seperti sekarang, data science menjadi ilmu yang mulai banyak dipelajari karena perannya yang sangat mendukung untuk mengolah kumpulan data yang besar. 


Kemudahan berbagi informasi di masa sekarang membuat data science semakin dikenal. Banyak forum, grup, artikel, atau media sosial yang mendiskusikan dan memperkenalkan data science. Tools-tools yang bisa digunakan untuk data science juga semakin beragam. Beberapa tools yang sering digunakan dalam data science yaitu SQL, Python, R, dan Excel. Tools tersebut ada yang bersifat open source serta mudah dipelajari dan dipahami. Simak pembahasan lebih dalam mengenai data science dibawah ini, yuk!


1. Pengertian Data Science

Data science merupakan ilmu yang sedang naik daun saat ini yang dibangun berdasarkan disiplin ilmu matematika, statistik, dan komputer. Kombinasi disiplin ilmu tersebut membuat data science powerful untuk mengolah big data. Data science dapat membantu proses pengolahan data yang meliputi pengumpulan data, manipulasi data, hingga analisis data dengan melakukan pemodelan pada kumpulan data untuk menghasilkan informasi berupa insight yang berguna dan bisa bisa dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan di masa depan. Data science mengolah big data dimana berisi data terstruktur maupun tidak terstruktur. Jadi tidak hanya data numerik saja, tetapi juga data berupa suara, gambar, teks, dan sebagainya. 

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


2. Contoh Penerapan Data Science 

Data Science sebenarnya sudah dimanfaatkan perusahaan-perusahaan untuk membantu pengelolaan data yang dimiliki. Mereka menyadari bahwa dari kumpulan data yang diolah dengan tepat akan menghasilkan informasi yang berguna bagi kemajuan perusahaan. Data science mulai santer terdengar pada tahun 2018. Sejak itu data science menjadi populer dan mulai banyak diterapkan di berbagai bidang karena manfaat yang diberikan. Misalnya dalam industri makanan seperti restoran cepat saji. Dengan menerapkan data science kita bisa mengolah data penjualan seperti melihat preferensi konsumen dalam memilih menu makanan berdasarkan gender atau umur untuk menentukan komposisi paket menu sehingga penjualan item tertentu yang sebelumnya kurang menjadi meningkat. Hal ini juga bisa diterapkan dalam industri retail untuk menentukan strategi promosi pada produk tertentu agar hasil penjualan untuk produk tersebut tidak menurun. Selain dalam industri bisnis, data science juga bisa diterapkan dalam bidang kesehatan, pemerintahan, dan lainnya. Contoh penerapan data science di bidang kesehatan yang paling relevan dengan kondisi sekarang ini adalah untuk mengetahui perkembangan Covid-19 di Indonesia. Dengan mengetahui perkembangannya, pemerintah akan lebih mudah dalam mengambil tindakan yang dapat menahan persebaran virus, memberikan wawasan kepada masyarakat khususnya wilayah yang sudah parah persebaran virusnya untuk lebih menjaga kesehatannya, dan sebagainya. Terdapat juga penelitian yang menggunakan data science untuk membantu pengobatan kanker. Adapun alat yang digunakan dalam data science yaitu machine learning, data mining, deep learning, dan artificial intelligence. 


3. Profesi Yang Berkaitan Dengan Data Science

Kepopulerannya membuat data science menjadikan profesi terkait data science menjanjikan. Mulai banyak perusahaan yang mencari praktisi data handal. Profesi sebagai praktisi data yang paling banyak dicari yaitu Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst. Pendapatan untuk profesi tersebut bisa mencapai dua digit. Walaupun sama-sama mengolah data menggunakan data science, ketiga profesi tersebut memiliki role yang berbeda. Data Engineer bertugas membangun dan memelihara infrastruktur data serta memastikan data mudah diakses ketika diperlukan. Data Scientist bertugas melakukan pengolahan data yang sudah dikumpulkan oleh Data Engineer. Data Analyst bertugas membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Profesi terkait data science hingga saat ini masih memberikan peluang karir yang cukup besar. Selain itu data science bisa dipelajari oleh siapa saja tanpa harus memiliki background IT. Jadi jika kamu ingin berprofesi sebagai praktisi data, pahami pengertian data science dengan baik agar tidak salah makna sehingga bisa menerapkannya dengan tepat. 

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



4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-1/postgroup/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777/74ba929d6bf96cc7c8feac1cdf87df83.jpg

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Dita Kurniasari

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Mulai Belajar
      Data Science Sekarang
      Bersama DQLab

      Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
      Kecilmu Mengenal Data Science.

      Buat Akun


      Atau

      Sudah punya akun? Login