Pengertian Data Science, Tools Serta Manfaatnya Dalam Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 20-Mei-2021

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/68c0aa251df884011524634ce8adc7e2_x_Thumbnail800.jpg

"Data is the new oil" jika suatu perusahaan tidak mampu mengolah data yang dimiliki, maka bisnis kita tidak akan memiliki petunjuk untuk membuat strategi bisnis yang efisien dan efektif untuk memajukan bisnis kita. Oleh sebab itu, saat ini seluruh perusahaan mulai dari skala menengah ke atas mulai melek data dan menyadari betapa pentingnya data untuk kelangsungan bisnis kita. Untuk bisa berkompetisi dengan kompetitor maka kita harus canggih dalam mengimplementasikan data science. Sebelum itu kita perlu memahami terlebih dahulu mengenai seluk beluk data science mulai dari pengertian data science, tools-tools apa saja yang digunakan serta manfaat data science dalam bisnis.

Kemampuan dalam dalam memahami, mengambil, memproses serta memfilter value dari suatu data yang kemudian divisualisasikan dalam bentuk yang lebih menarik dan mudah dipahami adalah suatu keahlian yang sangat penting dikuasai di dekade ini. Artikel ini akan menjelaskan tentang data science secara umum mulai dari pengertian data science, tools-tools apa saja yang digunakan, serta manfaat data science dalam bisnis. Yuk, simak penjelasan dibawah ini !

1. Pengertian Data Science

Data science adalah bidang ilmu interdisiplin yang menggunakan proses metode ilmiah, algoritma dan sistem untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data yang terstruktur dan tidak terstruktur serta menerapkan pengetahuan dan insight tersebut agar dapat ditindaklanjuti dari data di berbagai domain aplikasi.

Data science memiliki empat pondasi teknis yang dapat membuat kita bisa dikategorikan sukses untuk memahami data science antara lain, kemampuan komunikasi baik verbal dan nonverbal, statistika dan probabilitas, domain bisnis serta ilmu komputer dan pemrograman perangkat lunak. Dengan menggunakan data science pengolahan big data jadi lebih maksimal karena mengkolaborasikan perhitungan-perhitungan matematika dan statistik yang berbasiskan komputer sehingga membuat proses pengekstrakan kumpulan data tersebut menjadi lebih efisien dan efektif.

2. Tools-tools yang Digunakan

Sebelumnya kita telah sama-sama belajar mengenai pengertian data science yang ternyata memiliki memiliki empat pondasi teknis yang rumit. Yang artinya, tools-tools yang digunakan untuk pengimplementasiannya pun bervariasi dan cukup banyak pula. Selain itu setiap perusahaan dan setiap kebutuhan menggunakan tools-tools yang berbeda-beda pula. Misalnya untuk data store biasanya menggunakan mongoDB, SQL, dan Postgresql, lalu untuk keperluan mentransformasi data biasanya menggunakan SQL, Python dan Spark. Untuk membuat pemodelan biasanya menggunakan scikit learn, tensorflow, spark, dan pandas.

Kemudian tools untuk memvisualisasikan data berbeda lagi banyak developer yang menggunakan ggplot2, matplotlib, tableau, dan powerBI. Selain tools-tools di atas, microsoft excel juga cukup powerful untuk melakukan pengolahan data skala menengah dan sekaligus memvisualisasikannya dalam bentuk chart atau grafik yang interaktif.

3. Manfaat Data Science

Lonjakan data yang dihasilkan di dunia hingga saat ini pada tingkat yang mengkhawatirkan. Jika, diambil dari contoh kecil yang jarang kita sadari seperti membuka sosial media, ataupun menonton konten di youtube itu sama saja kita telah turut berpartisipasi atas pembengkakan data yang ada di dunia saat ini. Tetapi, dari banyaknya data tersebut membuat data science memiliki manfaat yang besar antara lain, banyak mendatangkan pilihan pekerjaan yang berkaitan dengan data seperti data scientist, data analyst, business analyst, data engineer dan lainnya.

Yang kedua, mendatangkan manfaat bisnis dengan membantu organisasi mengetahui kebutuhan konsumen dan dalam pengambilan keputusan-keputusan bisnis yang lebih cepat. Jika kita memiliki skill yang mumpuni, banyak perusahaan yang tak segan merogoh kocek untuk memberikan salary yang setimpal untuk kita. Manfaat lainnya adalah akan sangat bermanfaat dan membantu proses perekrutan dengan cara mengurutkan data dan mencari kandidat terbaik base on data sehingga tidak memakan waktu yang cukup lama pada tahap ini.

Kamu tertarik belajar Data Sciece? Yuk, terapkan ilmunya sekarang bersama DQLab. Tidak memiliki background IT bukan suatu halangan untuk tidak mempelajari Data Sciece. Seperti yang kita tahu, saat ini Data Science sangat dibutuhkan disemua lini bisnis, maka dari itu mulai tingkatkan kompetensimu dengan belajar Data Science! Sign up sekarang di DQLab.id untuk nikmati pembelajaran Data Science yang mengasyikan.

Penulis : Rian Tineges

Editor : Annissa Widya Davita