Panduan Lengkap tentang Ilmu Data

Kami telah memasuki era di mana ada kebutuhan untuk penyimpanan yang besar. Faktanya, kebutuhan penyimpanan adalah salah satu masalah paling menantang dari perusahaan yang harus menyimpan catatan panjang tentang pelanggan dan penjualan mereka. Pada tahun 2010, orang-orang di bidang masing-masing mulai bekerja untuk kerangka kerja atau lebih tepatnya solusi untuk menyimpan data besar di satu tempat. Setelah mengembangkan kerangka kerja yang dapat menyimpan data besar, masalah utama yang muncul adalah pemrosesan dan pemindahan data.

Karena perkembangan Internet of Things(1), 90% kerangka kerja data science dikembangkan di era sekarang ini(2). Setiap hari, lebih dari 2,5 triliun byte data dihasilkan, diproses, dan disimpan, semuanya berkat ilmu data. Data ini dapat bervariasi dari satu perusahaan ke perusahaan lainnya. Ini termasuk penyimpanan data di pusat perbelanjaan hingga posting di platform media sosial. Umumnya. Data ini dikenal sebagai data besar.

• Definisi Ilmu Data
• Sejarah
• Pentingnya
• Mengapa memilih Ilmu data
• Cara masuk ke ilmu data
• Lingkaran kehidupan
• Proses
• Peralatan
• Ilmu data untuk bisnis
• Manfaat
• Tantangan
• Ilmu data vs analitik data
• Ilmu data vs pembelajaran mesin
• Ilmu data vs rekayasa perangkat lunak
• Data besar vs ilmu data
• Masa depan
• Tren
• Sumber daya

Apa itu Ilmu Data?

Untuk ilmuwan komputer atau profesional yang terampil, ini mungkin tidak lebih dari jalur karir yang menuntut. Namun, ini adalah bidang interdisipliner yang mengacu pada penggunaan algoritme, sistem, dan persamaan matematika untuk mendapatkan data, wawasan, dan pengetahuan dari data tidak terstruktur maupun terstruktur. Untuk memahami fenomena alam, para profesional menggabungkan pembelajaran mesin, analisis data, dan statistik secara bersamaan.

Sejarah Ilmu Data

Ilmu data memegang tempat yang berharga dalam sejarah. Namun, itu bukan istilah yang luas seperti sekarang. Dari Yunani kuno hingga hieroglif Mesir, ada banyak profesional dalam sejarah dengan tugas mengumpulkan data atau catatan tertulis di satu tempat. Namun, ketika dunia berkembang, kami melihat ahli statistik mengumpulkan data. Mereka termasuk dalam kategori ilmu data. Menurut Forbes, telah membantu perusahaan dan bisnis untuk merekam dan menyimpan data sejak awal 1940-an.

Mengapa Ilmu Data Penting?

Di masa lalu, data yang harus digunakan perusahaan berukuran lebih kecil dan sebagian besar terstruktur. Data tradisional dapat dianalisis dengan mudah melalui alat BI. Namun, data perusahaan saat ini tidak terstruktur dan berukuran lebih besar. Alat BI tidak memiliki kemampuan untuk memproses data dalam jumlah besar yang biasanya ditemukan di sensor, log keuangan, forum, dan lain-lain.

Oleh karena itu, kami memerlukan alat, proses, dan algoritme analitik yang canggih dan kompleks untuk menarik wawasan yang berarti dari data yang tidak terstruktur.

Mengapa Memilih Ilmu Data?

Menurut tinjauan bisnis tahunan Universitas Harvard, seorang ilmuwan data dianggap sebagai profesi teratas (4) di dunia saat ini. Faktanya, ilmuwan data adalah salah satu profesional dengan bayaran paling tinggi abad ini. Lantas, apa yang membuat data science begitu penting untuk dijadikan jenjang karir? Mengapa penting untuk belajar di abad ini? Bukan fakta tersembunyi bahwa pekerjaan adalah salah satu pekerjaan yang paling dicari di pasar saat ini.

Jangan buang waktu dan lihat mengapa lebih baik memilih profesi ini. Saat kita akan mengikuti alurnya, kita juga akan membahas persyaratan ilmuwan data saat ini yang dibutuhkan perusahaan besar untuk meningkatkan kinerja mereka.

Pada kenyataannya, ilmu data untuk bisnis berarti peningkatan eksponensial dalam data besar dan penambangan data. Ini adalah satu-satunya bahan bakar yang merevolusi ribuan industri dan menempatkan mereka dalam kompetisi terberat. Jadi, banyak perusahaan membutuhkan profesional yang mahir dalam memahami sifat dan tren data saat ini sambil menganalisis, mengelola, dan menanganinya dengan cara terbaik.

Berikut adalah beberapa alasan untuk memilih sebagai jalur karir Anda:

• Bahan ^Bakar Abad 21

  Kita hidup di abad ke ^- 21 dan pada tahap ini, ilmu data merevolusi industri. Bahkan industri seluler dan elektronik menggunakan teknik big data untuk membuat produk mereka aman untuk digunakan. Tujuan di balik penggunaan data besar adalah untuk menciptakan mesin berkinerja tinggi yang kuat.

  Setiap industri sangat membutuhkan analisis data agar dapat mendongkrak kinerja dan penjualannya. Untuk melakukan ini, pemilik membutuhkan tim ilmuwan data terampil yang dapat menganalisis data dan memahami pola pembelian konsumen yang berfluktuasi.

• Masalah Permintaan dan Penawaran

  Setiap industri memiliki data tidak terstruktur atau semi-terstruktur yang sangat banyak. Namun, tidak ada banyak sumber daya untuk mengubah wawasan yang berguna untuk membuat produk. Apalagi, tidak banyak orang yang memiliki keterampilan untuk memahami dan menganalisis data. Oleh karena itu, ada kekurangan ilmuwan data di pasar. Faktanya, tingkat melek huruf sangat rendah. Jadi, untuk mengisi kekosongan dan celah ini, Anda harus memilih ilmu data.

• Karir yang Menguntungkan

  Glassdoor menyatakan bahwa seorang ilmuwan data tipikal menghasilkan sekitar 163% lebih dari gaji nasional rata-rata orang Amerika. Oleh karena itu, ini adalah jalur karir yang sangat menjanjikan yang akan menghasilkan gelembung pendapatan yang besar.

  Seorang ilmuwan data memiliki perintah atas bahasa mesin, matematika, dan statistik. Kurva belajarnya dalam dan curam. Itu sebabnya, nilai data scientist di pasaran cukup tinggi. Semua proses perusahaan bergantung pada pendekatan dan keputusan berbasis data dari seorang ilmuwan data. Jadi, untuk meningkatkan penjualan mereka, setiap industri membutuhkan tim ilmuwan data. Ini memungkinkan Anda untuk bekerja di industri yang paling menguntungkan pilihan Anda.

• Ilmu Data Membuat Dunia Menjadi Tempat yang Lebih Baik

  Ilmu data untuk bisnis adalah konsep intelektual. Organisasi dan perusahaan memanfaatkan data besar dengan baik untuk menciptakan produk yang bermanfaat. Misalnya, data dapat membantu dokter untuk memiliki wawasan yang lebih baik tentang kesehatan pasien mereka.

• Ilmu Data Adalah Karir Masa Depan

  Setiap industrialis tahu bahwa memasuki bidang ini berarti mengamankan posisi keuangan Anda di masa depan. Ini pada dasarnya adalah karir masa depan. Saat industri bergerak menuju otomatisasi, produk berbasis data diperkenalkan di pasar. Oleh karena itu, industri mungkin memerlukan ilmuwan data dalam jangka panjang untuk membantu mereka membuat keputusan berdasarkan data yang lebih baik. Pekerjaan seorang ilmuwan data hanya terbatas pada menggambar wawasan dari data yang berguna. Namun, keterampilan ini akan membantu perusahaan itu tumbuh dan berkembang.

Bagaimana Cara Masuk ke Ilmu Data?

Data adalah aset berharga bagi setiap perusahaan dan dianggap sebagai yang paling mahal. Anda bisa masuk ke ilmu data melalui berbagai cara seperti dengan memperoleh keterampilan untuk penambangan data, menganalisis, membersihkan, dan menafsirkan.

Namun, berikut adalah beberapa bagian dalam bidang interdisipliner yang luas yang dapat Anda pilih untuk masuk ke dalamnya.

• Sebagai Ilmuwan Data

  Tugas para ilmuwan data adalah menemukan data yang relevan, terkait perusahaan, atau terkait penjualan. Mereka tidak hanya memiliki keterampilan bisnis tetapi juga tahu cara membersihkan, menambang, menyusun, dan menyajikan data. Semua bisnis membutuhkan tim ilmuwan data untuk menangani, menganalisis, dan mengelola banyak data tidak terstruktur. Hasil yang diperoleh oleh para ilmuwan kemudian dianalisis dan digunakan dalam membuat keputusan berdasarkan data.

• Sebagai Analis Data

  Analis data pada dasarnya menjembatani kesenjangan yang biasanya terjadi antara analis bisnis perusahaan dan ilmuwan data. Mereka hanya diberikan pertanyaan yang membutuhkan jawaban berdasarkan data. Organisasi kemudian menggunakan jawaban tersebut untuk membuat strategi bisnis berbasis data. Seorang analis data tidak hanya bertanggung jawab untuk mengomunikasikan temuan mereka kepada pejabat dewan tetapi juga untuk mengubah hasil yang dianalisis menjadi item ajakan bertindak kualitatif yang dapat dilakukan.

• Sebagai Insinyur Data

  Insinyur data terutama bertanggung jawab untuk menangani dan mengelola data yang berubah dengan cepat atau eksponensial dari waktu ke waktu. Fokus utama mereka adalah mengoptimalkan jalur pipa data, menyebarkan, mengelola, dan mentransfer data sehingga dapat disalurkan ke ilmuwan data atau analis data.

Unduh Whitepaper: Ilmu Data dalam Skala Besar

Siklus Hidup Ilmu Data

Berikut adalah poin utamanya:

• Penemuan

  Sebelum memulai proyek penelitian apa pun, penting untuk mengetahui persyaratan, anggaran, dan spesifikasi proyek. Sebagai seorang ilmuwan data, Anda harus memiliki kemampuan untuk bertanya dan memprioritaskan pertanyaan dan pertanyaan yang tepat. Di sini, Anda hanya diminta untuk menilai tenaga kerja, anggaran, waktu, dan teknologi yang diberikan. Selain itu, Anda mungkin juga perlu membentuk IH, yang dikenal sebagai hipotesis awal dan mengujinya.

• Persiapan data

  Pada fase kedua, Anda memerlukan alat analisis lanjutan, (bukan hanya alat IB) atau kotak pasir untuk melakukan analisis keseluruhan untuk proyek tersebut. Untuk itu, Anda perlu memodelkan data Anda untuk pra-pemrosesan. Pada akhirnya, Anda akan mengekstrak, mengunggah, dan mengubah data langsung ke kotak pasir.

  Bahasa R dapat membantu Anda menambang, membersihkan, dan mengubah data. R memberikan garis besar sehingga Anda dapat membangun hubungan antara dua variabel dengan mudah. Setelah data bersih dan siap untuk diproses, lanjutkan ke fase ketiga.

• Perencanaan Model

  Anda belum menemukan taktik dan metode untuk menyatakan hubungan antara dua variabel. Hubungan ini diperlukan untuk menetapkan dasar untuk algoritme yang akan Anda bangun di fase berikutnya.

• Bangunan Model

  Fase ini sepenuhnya dialokasikan untuk menggunakan kumpulan data untuk tujuan pengujian. Anda perlu mempertimbangkan beberapa pengujian untuk memastikan bahwa alat yang digunakan cukup untuk menjalankan metode. Untuk membuat kinerja dan metode lebih kuat, Anda perlu menganalisis teknik pembelajaran seperti pengelompokan, asosiasi, dan klasifikasi.

• Operasional

  Setelah membangun model, Anda perlu mengirimkan laporan teknis, kode, laporan, pengarahan, dan lain-lain. Semua data terstruktur akan membantu Anda memiliki pandangan tertentu tentang kinerja pada tingkat yang sangat kecil.

• Komunikasikan Hasil

  Fase terakhir menentukan apakah Anda mampu mencapai tujuan Anda atau tidak. Fase ini adalah untuk mengkomunikasikan semua hasil, temuan kunci dan metode kepada para pemangku kepentingan. Hasilnya akan menentukan apakah proyek tersebut gagal atau berhasil.

Proses Ilmu Data

Ada 5 proses utama untuk membuat model dengan bantuan bahasa pembelajaran mesin dan teknik data mining. Setiap proses adalah dua arah karena mereka selalu dapat melakukan loopback. Kami akan membahas proses secara singkat.

• Sasaran

  Mengidentifikasi peluang dan tujuan adalah langkah pertama menuju hasil berdasarkan data. Untuk memulainya, Anda perlu membuat hipotesis dan mengujinya.

• Mendapatkan

  Langkah kedua adalah berburu data, memperolehnya dan kemudian mempersiapkannya untuk membangun model.

• Membangun

  Setelah itu, Anda perlu menjelajahi cara-cara di mana Anda dapat membangun model. Pilih metode pemodelan terbaik.

  Gunakan kumpulan data tertentu untuk menguji dan memvalidasi. Setelah itu, Anda dapat menemukan cara untuk memperbaikinya.

• Optimalkan

  Pantau data yang diproses, analisis, dan tingkatkan untuk temuan terbaik.

• Mengantarkan

  Pada fase terakhir, Anda harus menyampaikan wawasan bermakna yang telah Anda peroleh dari temuan Anda. Ini akan membantu para pemangku kepentingan untuk membuat strategi bisnis berbasis data.

Alat Ilmu Data

Seorang ilmuwan data memiliki kotak pasir alat untuk melakukan pekerjaannya. Mari kita lihat beberapa alatnya:

Komputer atau bahasa pemrograman memainkan peran penting dalam bidang ini. Jadi, seorang data scientist harus mahir dalam bahasa modern seperti python, R-language, Scala, Java, Julia dan lain-lain. Biasanya, tidak perlu memiliki perintah pada semua bahasa ini tetapi memiliki perintah pada SQL, python dan R bahasa menjadi sangat krusial.

Untuk perhitungan statistik, para ilmuwan menggunakan perpustakaan dan perangkat lunak yang sudah ada sebelumnya bila memungkinkan. Beberapa perangkat lunak dan pustaka dasar yang digunakan para ilmuwan ini adalah Numpy, Pandas, Shiny, D3 dan ggplot2.

Untuk pelaporan dan penelitian, mereka biasanya menggunakan framework seperti Jupyter, R markdown, Knitr, dan iPython. Ada beberapa alat terkait yang digunakan ilmuwan. Mereka adalah Presto, Pig, Bor, Spark, Hadoop dan lain-lain.

Selain itu, para ahli juga mengetahui cara menangani manajemen basis data dan sistem penanganan.

( Baca Juga: Alat Ilmu Data Terbaik)

Ilmu Data untuk Bisnis

Seorang pakar ilmu data juga perlu menjadi konsultan bisnis. Saat mereka bekerja dengan data, mereka belajar banyak dari data yang tidak dapat dilakukan orang lain. Hal ini membuka peluang bagi para ilmuwan untuk berkontribusi membuat strategi bisnis terbaik dengan berbagi pengetahuan dan wawasan yang bermanfaat. Wawasan data tidak lain adalah pilar pendukung yang memungkinkan para ilmuwan mempresentasikan hasil dalam bentuk solusi.

Manfaat Ilmu Data

Berikut adalah beberapa manfaat dan hasil:

• Ilmu data digunakan untuk memprediksi nilai berdasarkan kumpulan data dan input.
• Ini dapat digunakan untuk pengelompokan dan deteksi pola.
• Ini membantu kami mengidentifikasi penipuan atau deteksi anomali.
• Ini memungkinkan pengenalan wajah, video, gambar, audio dan teks.
• Ini membantu untuk meningkatkan skor FICO.
• Ini juga dapat menguntungkan pemasaran yang sepenuhnya didasarkan pada demografi.
• Ini membantu kami melacak penjualan, pendapatan, dan pengoptimalan.

Tantangan Ilmu Data

Meskipun investasi besar, banyak perusahaan tidak bisa mendapatkan wawasan yang berarti dari data mereka. Lingkungan yang kacau adalah alasan utama mengapa perusahaan harus menghadapi tantangan ilmu data. Beberapa tantangannya adalah:

• Inefisiensi Pakar

  Para ahli perlu mengakses data dengan izin administrasi TI, mereka harus menunggu sangat lama sebelum mereka dapat mulai bekerja dengan baik. Tantangan lain juga dapat mempengaruhi efisiensi para ilmuwan seperti konversi bahasa.

• Tidak Ada Akses ke Model Pembelajaran Mesin yang Dapat Digunakan

  Beberapa model pembelajaran mesin tidak dapat diterapkan atau dikodekan ulang dalam aplikasi. Itu sebabnya semua pekerjaan menjadi tanggung jawab pengembang aplikasi.

• Administrator TI Menghabiskan Lebih Banyak Waktu untuk Dukungan

  Tim ilmuwan data di departemen pemasaran mungkin tidak menggunakan alat yang sama seperti yang digunakan tim di bidang keuangan. Jadi, dibutuhkan banyak waktu bagi administrator TI untuk memberikan dukungan kepada para ilmuwan data.

Ilmu Data Vs. Analisis Data

Apakah data analytics sama dengan data science? Yah, itu semua tergantung pada konteksnya. Seorang ahli biasanya menggunakan data mentah atau tidak terstruktur untuk membangun algoritma yang diantisipasi. Ini termasuk dalam kategori analitik. Secara bersamaan, interpretasi laporan yang sudah dibuat oleh pengguna bisnis non-teknis tidak dianggap sebagai ilmu data. Analisis data adalah istilah yang sangat luas.

Ilmu Data Vs. Pembelajaran mesin

Meskipun istilah, 'pembelajaran mesin' sangat terkait dengan ilmu data, mereka sedikit berbeda. Teknik pembelajaran mesin menggunakan kotak alat untuk memecahkan masalah berpikiran terbuka tetapi ada metode lain dalam kategori ini juga, yang tidak sesuai dengan kategori pembelajaran mesin yang luas.

Ilmu Data Vs. Rekayasa Perangkat Lunak

Rekayasa perangkat lunak berfokus pada pengembangan fitur, aplikasi, dan fungsi untuk pengguna akhir. Padahal, ilmu data hanya berkaitan dengan proses penambangan, pengumpulan, analisis dan pengujian data tidak terstruktur dan terstruktur.

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang perbedaannya, lihat artikel ini: Ilmu Data atau Rekayasa Perangkat Lunak – Perbandingan

Data Besar Vs. Ilmu Data

Big data adalah istilah yang sangat luas. Ini pada dasarnya terdiri dari segala sesuatu seperti penambangan data, munging data, pembersihan data dan lain-lain. Selain itu, data besar adalah kumpulan data berharga yang tidak dapat disimpan. Padahal, ilmu data berkaitan dengan analisis prediktif, pembelajaran mendalam, statistik, dan mendapatkan wawasan yang berarti dari data.

Masa Depan Ilmu Data

Diharapkan nilai pasar untuk ilmu data akan terus meningkat. Setiap perusahaan, terkait dengan algoritma, teknologi, kecerdasan buatan, pengenalan pola, dan pembelajaran mendalam akan menyediakan pekerjaan. Namun, untuk memanfaatkan ini, Anda dapat mendaftar di jalur karir ilmu data Bootcamp dan mempelajari semua dasar-dasarnya.

Tren Ilmu Data

• Otomatisasi ilmu data seperti pembersihan data otomatis dan rekayasa fitur.
• Keamanan dan privasi data menjadi penting dari hari ke hari.
• Komputasi awan memungkinkan siapa saja untuk mengakses dan menyimpan data berukuran besar dengan kekuatan pemrosesan tanpa batas.
• Setelah pembelajaran mendalam, pembelajaran dan pemrosesan bahasa alami sedang berlangsung dalam ilmu data.

Sumber daya

Ada banyak sumber untuk mempelajari dasar-dasarnya. Dua di antaranya adalah:

• Ilmu Data untuk Bisnis Pdf

  Perusahaan menyempurnakan layanan dan produk dengan menggunakan ilmu data. Misalnya, data yang dikumpulkan dari pusat layanan dukungan atau pusat panggilan dikumpulkan dan kemudian dikirim ke ilmuwan data dan analis data untuk mendapatkan wawasan berharga sebagai hasilnya. Selain itu, logistik sedang mengumpulkan data terkait cuaca dan pola lalu lintas untuk mengoptimalkan kecepatan pengiriman.

• Podcast Ilmu Data

  Podcast ilmu data fokus pada tren dan berita. Topik seperti kecerdasan buatan, pemrosesan bahasa alami, dan data bias adalah beberapa topik terpanas.

(Baca Juga: Podcast Ilmu Data Terbaik untuk Pemula)

Pikiran Akhir

Ilmu data menciptakan dampak yang signifikan pada kemampuan perusahaan untuk mencapai tujuan bisnis. Tidak masalah apakah tujuan tersebut strategis, operasional atau finansial, ilmu data dapat mengungkapkan penemuan-penemuan hebat melalui wawasan data yang berguna dan bermakna.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Mengapa Teknologi Ilmu Data Lebih Besar dari Big Data

Ilmu Data Dibalik Deteksi Penipuan dalam Pemasaran Afiliasi

Alat Analisis Data Besar Teratas yang Perlu Dipertimbangkan untuk Bisnis