Data Science adalah ilmu yang sangat penting karena seperti yang kita ketahui bersama, data dibutuhkan dalam berbagai jenis bisnis, baik kecil maupun besar. Jika perusahaan tidak mempunyai kemampuan mengolah data, divisi bisnis tidak akan memiliki pedoman untuk strategi operasi yang efektif dan sukses. 

Belakangan ini, bermacam-macam perusahaan di seluruh dunia telah mengakui peran penting machine learning, data science, dan kecerdasan buatan. Mereka sadar bahwa jika perusahaan mereka ingin terus bersaing di pasar dan tetap relevan, mereka harus dapat menerapkan data science dengan tepat. 

Siapa saja yang memiliki keahlian dan juga pengetahuan tenang data science yang baik tentunya akan semakin berharga dan banyak dicari perushaan.

Apa itu Data Science ?

Dikutip dari Data Robot, Data science adalah suatu ilmu yang menggabungkan kemampuan dalam bidang ilmu tertentu dengan keahlian statistik, matematika, dan juga keahlian pemrograman.

Tujuan data science adalah untuk mengekstrak informasi atau wawasan dari sekumpulan data.

Pakar di bidang ini biasanya menggunakan machine learning atau algoritma pembelajaran mesin. 

Data yang dihasilkan dan diolah sistem kecerdasan buatan dapat digunakan oleh analis dan pengguna bisnis lainnya untuk mengembangkan strategi yang tepat untuk memecahkan masalah atau mencapai suatu tujuan.

Bagaimana Proses Data Science ?

1.Obtain

Langkah pertama dalam memulai proyek data science adalah memperoleh/menangkap atau mengumpulkan informasi. Informasi ini dikumpulkan dari berbagai sumber. Kemudian fitur teknis seperti MySQL digunakan untuk menanganinya. 

Jika Anda menggunakan R atau Python, Anda dapat membawa data langsung dari sumbernya ke dalam program data science Anda. Mengambil informasi dari sumber memerlukan banyak keahlian tergantung pada ukuran dan jenis file. 

2.Scrub

Standarisasi format data juga harus dilakukan pada tahap ini. Dari berbagai format yang diperoleh pada langkah pertama, semua informasi kemudian harus dikonversi ke format yang sama.  

3.Explore

Pada langkah ini dilakukan verifikasi data dan mining. Pertama, sifat data harus diperiksa, karena jenis data yang berbeda memerlukan pemrosesan yang berbeda.  

Kemudian statistik deskriptif harus dapat dihitung untuk mengekstraksi fitur dan variabel uji secara bermakna. Terakhir, visualisasi data digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola signifikan dalam data yang Anda kumpulkan. 

4.Model

Ketika langkah scrub dan penelitian diidentifikasi dan dilakukan secara optimal, Anda dapat melanjutkan ke langkah berikutnya, model. Pada tahap ini, Anda dapat membuat model data untuk mencapai tujuan yang telah direncanakan sebelumnya. 

Pada tahap ini juga perlu menggunakan prediksi dan regresi untuk memperkirakan nilai masa depan dan mengklasifikasikan serta mengkategorikan kelompok nilai dari data.

5.Interpret

Hasil pengolahan data yang diinterpretasikan harus dapat dipahami oleh orang awam yang tidak mengerti istilah-istilah teknis lainnya.  

Masukandi dalamnya dilakukan agar bisa menjawab masalah bisnis dengan berdasarkan data yang sudah didapatkan.

Keterampilan komunikasi yang baik juga diperlukan pada tahap ini agar isu-isu penting dikomunikasikan kepada semua pihak yang berkepentingan. 

Apa Contoh Penerapan Data Science ?

Contoh penerapan data science adalah pada bidang e-commerce untuk berbagai keperluan dynamic pricing,

Penentuan Harga ini dibuat oleh perusahaan untuk mensegmentasi pelanggan atau konsumen dengan tepat.

Penetapan harga dinamis juga diperlukan agar setiap kelompok pelanggan dapat ditawarkan produk yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Saat menghitung harga dinamis suatu perusahaan, berbagai kategori data biasanya dipertimbangkan, seperti: B. Lead time, penilaian properti, dan layanan yang ditawarkan produk. 

Itulah penjelasan tentang pentingnya data science. Oleh karena itu, data science adalah ilmu yang menggabungkan keahlian dalam bidang informasi tertentu dengan keterampilan statistik, matematika, dan pemrograman.  

Tujuan dari ilmu ini adalah untuk dapat mengekstrak informasi atau pengetahuan dari informasi.