Ilmu Data: Semua yang Perlu Anda Ketahui

Ilmu data adalah bidang yang mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis informasi tentang berbagai hal untuk mendapatkan wawasan yang berharga.

Perusahaan telah lama terlibat dalam aktivitas ilmu data, tetapi ledakan baru-baru ini dalam data pengguna Internet dan infrastruktur cloud yang lebih murah telah menciptakan ledakan di industri ini.

Dibandingkan dengan disiplin ilmu serupa, ilmu data relatif baru dan masih terus berkembang. Jadi, itu sama-sama menawarkan banyak harapan sebagai jalur karir untuk masa depan.

Posting ini mencantumkan semua yang perlu Anda ketahui tentang ilmu data dan bagaimana hal itu dapat bermanfaat bagi Anda atau perusahaan Anda.

Mengapa Ilmu Data?

Permintaan akan data scientist terus meningkat, jadi itulah salah satu alasan bagus untuk masuk ke lapangan. Alasan bagus lainnya adalah bahwa ilmu data membayar relatif baik, jadi Anda tidak perlu terlalu memikirkan penghasilan Anda.

Selain itu, Anda dapat bekerja sebagai ilmuwan data di banyak sektor, sehingga Anda tidak terbatas pada satu industri saja. Cukup terapkan keterampilan analitis Anda untuk menemukan pola dan memeriksa kinerja dari layanan keuangan hingga logistik, manufaktur, telekomunikasi, perawatan kesehatan, dan sebagainya.

Aplikasi Ilmu Data

Ilmu data adalah bidang luas yang berlaku untuk banyak industri, sehingga aplikasi potensialnya sangat luas.

Berikut ini adalah aplikasi ilmu data yang paling populer:

• Penipuan & Deteksi Risiko – Ini adalah salah satu aplikasi paling awal dari ilmu data. Pengumpulan dan analisis dari berbagai kumpulan data memungkinkan perusahaan pembiayaan untuk menghindari dan mengelola kredit macet dan kerugian dengan lebih baik. Ini juga menjadi mungkin untuk dengan mudah menemukan transaksi yang memiliki kemungkinan penipuan yang tinggi.
  
• Perawatan Kesehatan – Ilmu data juga digunakan dalam penelitian medis untuk mendapatkan hubungan antara genetika, penyakit tertentu, dan respons obatnya. Ini juga digunakan dalam mengembangkan obat dengan menggunakan simulasi model untuk memprediksi hasil obat di masa depan.
  
• Pengenalan Gambar – Ini adalah aplikasi lain yang sangat populer dari ilmu data. Pengenalan gambar mengacu pada identifikasi pola dalam kumpulan data gambar seperti gambar dan video, dan ini menawarkan banyak aplikasi masa depan yang menjanjikan.
  
• Mesin Pencari – Ilmu data juga berperan besar dalam menyajikan hasil yang Anda lihat dari mesin pencari seperti Google dan Bing. Algoritme yang digunakan di sini membandingkan miliaran halaman untuk menemukan hasil terbaik untuk setiap istilah penelusuran. Mereka juga dapat melacak klik pengguna untuk lebih mempersonalisasi hasil dari waktu ke waktu.
  
• Logistik – Pengoptimalan rute menggunakan ilmu data dapat membantu perusahaan menghemat banyak uang dan menurunkan biaya operasional.
  
• Sistem Rekomendasi – Ini membangun data dari semua aktivitas Anda sebelumnya untuk mencoba dan memprediksi hal terbaik berikutnya yang mungkin relevan bagi Anda. Sistem rekomendasi ada di mana-mana dari Netflix hingga Spotify, Amazon, Twitter, dan seterusnya.
  
• Pengenalan Ucapan – Mirip dengan sistem pengenalan gambar, pengenalan ucapan menggunakan ilmu data untuk memungkinkan mesin memahami ucapan manusia.
  
• Iklan – Iklan bertarget hanya dimungkinkan oleh ilmu data, karena didasarkan pada sejumlah besar data demografis dan psikografis pengguna.

Ilmu Data Vs Statistik

Ilmu data dan statistik memiliki banyak kesamaan, namun ada beberapa perbedaan antara kedua disiplin ilmu tersebut.

Sebagai permulaan, statistik sebagian besar merupakan disiplin matematika, yang bertujuan untuk mengumpulkan dan menginterpretasikan data kuantitatif. Ilmu data, di sisi lain, bergantung pada berbagai disiplin ilmu mulai dari matematika hingga ilmu komputer, perbankan data, dan sebagainya.

Ilmu data juga berurusan dengan kumpulan data yang jauh lebih besar daripada statistik. Sebagian besar pemodelan statistik terjadi dengan jumlah data yang relatif kecil, sedangkan ilmuwan data sering kali harus berurusan dengan data dalam jumlah besar yang muat di banyak komputer.

Akhirnya, sementara statistik sebagian besar berfokus pada kesimpulan tentang dunia dari data yang ada, ilmu data sebagian besar berfokus pada memperoleh makna prediktif dan pengoptimalan dari data yang tersedia.

Ilmu Data Vs Kecerdasan Buatan

Ilmu data dan kecerdasan buatan adalah dua istilah yang sering tumpang tindih. Tapi sementara mereka terkait, mereka tidak sama.

Ilmu data adalah pendekatan komprehensif untuk pengumpulan, persiapan, dan analisis data untuk memperoleh wawasan, sedangkan kecerdasan buatan adalah penerapan algoritme prediktif untuk memperoleh wawasan.

Kecerdasan buatan adalah bagian dari ilmu data, istilah umum untuk semua metode dan model terkait untuk bekerja dengan data besar.

Bagaimana Ilmuwan Data Bekerja

Pekerjaan data scientist dapat dibagi menjadi empat bagian besar, yaitu:

• Pengumpulan dan penyimpanan data
• Analisis dan interpretasi data
• Pembuatan alat & model untuk membuat prediksi dari data
• Visualisasi dan pelaporan data

Keterampilan yang Dibutuhkan Untuk Ilmu Data

• Matematika – Disiplin yang cukup jelas.
  
• Pembelajaran Mesin – Penerapan algoritme dalam mode pembelajaran ke kumpulan data besar dalam pencarian pola, sering kali dilakukan dalam bahasa Python.
  
• Pemodelan Data – Metode pengorganisasian dan pengelolaan data dalam jumlah besar untuk mendapatkan wawasan darinya.
  
• Rekayasa Perangkat Lunak – Proses pembuatan algoritme yang mengocok data dalam jumlah besar untuk menghasilkan wawasan. Alat populer termasuk Python dan R.
  
• Statistik – Kemampuan Anda untuk menghasilkan wawasan yang bermakna dari kumpulan data.
  
• Perbankan data – Kemampuan untuk menyimpan dan mengambil data dari sistem sederhana seperti spreadsheet Excel hingga database SQL yang lebih kompleks.

Cara Menjadi Ilmuwan Data

Cara termudah untuk menjadi ilmuwan data adalah dengan terlebih dahulu mendapatkan gelar sarjana di bidang yang relevan, seperti ilmu data, ilmu komputer, matematika, atau statistik, lalu mengikuti panduan langkah demi langkah untuk pemegang non-gelar di bidang tersebut. paragraf berikutnya.

Cara Mendapatkan Pekerjaan Ilmu Data Tanpa Gelar

Sama-sama mungkin untuk mendapatkan pekerjaan ilmu data tanpa gelar. Yang penting adalah Anda tahu apa yang Anda lakukan dan dapat memberikan pekerjaan yang baik saat dipekerjakan.

Berikut adalah langkah-langkah yang Anda perlukan untuk mendapatkan pekerjaan ilmu data tanpa gelar:

1. Kuasai Keterampilan Dasar – Ini termasuk mata pelajaran seperti matematika, statistik, probabilitas, analisis data, IT, dan dasar-dasar pemrograman seperti Git.
   
2. Dasar- Dasar Ilmu Data Master – Selanjutnya, Anda perlu menguasai keterampilan khusus ilmu data, seperti bahasa R dan Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop, dll.
   
3. Mendaftar di Bootcamp atau Kursus – Memiliki sertifikasi profesional di industri ilmu data akan membuktikan dedikasi Anda kepada calon pemberi kerja. Jadi pertimbangkan untuk mendapatkan sertifikasi IBM, DASCA, Open CDS, atau Microsoft Azure.
   
4. Bangun Portofolio Anda – Meskipun sertifikat bukan 100% bukti kemampuan Anda untuk memberikan, portofolio pekerjaan sebelumnya adalah. Jadi, Anda perlu menunjukkan kemampuan Anda dengan membangun portofolio, sebaiknya online dan di platform seperti GitHub. Ini dapat mencakup semuanya, mulai dari proyek pribadi hingga pekerjaan pro-bono, magang, dan pekerjaan terkait.
   
5. Tingkatkan Keterampilan Wawancara Anda – Ini adalah keterampilan terakhir yang Anda butuhkan setelah CV Anda menjadi mengesankan dan memberi Anda wawancara.
   
6. Berburu Pekerjaan – Bagian terakhir dari teka-teki. Anda harus secara aktif keluar dan mewujudkan sesuatu.

Daftar Pekerjaan Ilmu Data

Ilmuwan data bekerja di berbagai industri dan dengan tujuan yang berbeda, artinya mereka seringkali memiliki peran pekerjaan yang sedikit berbeda. Deskripsi pekerjaan, bagaimanapun, sering mencantumkan tugas yang diharapkan dari ilmuwan data secara rinci.

Berikut adalah beberapa yang paling populer:

• Analis data
• Arsitek Data
• Insinyur Data
• Ilmuwan Data
• Administrator basis data
• Analis Bisnis
• Analis Kuantitatif
• Manajer Data dan Analitik
• Insinyur Pembelajaran Mesin
• Ahli statistik

Daftar Alat Ilmu Data

Ada banyak alat ilmu data di luar sana, tetapi inilah yang paling populer.

• Tensorflow – Platform pembelajaran mesin yang populer.
• Jupyter – Lingkungan pengembangan terintegrasi berbasis web untuk 40+ bahasa.
• R – Komputasi statistik dan bahasa pemrograman grafik.
• Posit R Studio – Lingkungan pengembangan terintegrasi untuk R.
• Python – Analisis data populer dan bahasa pemrograman otomasi.
• RapidMiner – Platform ilmu data untuk perusahaan.
• BigML – Platform pembelajaran mesin sederhana.
• Scikit-learn – Pembelajaran mesin dan alat analisis data prediktif.
• Informatica – Alat integrasi data.
• AWS Redshift – Gudang data yang dapat diskalakan untuk cloud
• Cognos – Alat pelaporan analitik dari IBM.
• Matplotlib – Pustaka visualisasi untuk bahasa pemrograman Python.
• Apache Spark – Mesin perbankan data skala besar untuk analitik dan pembelajaran mesin.
• Apache Hadoop – Kerangka kerja untuk pemrosesan terdistribusi kumpulan data besar.
• Mahout – Platform pembelajaran mesin dari Apache
• Azure ML Studio – IDE berbasis web untuk ilmuwan data
• Tableau – Analisis data dan alat visualisasi.
• Excel – Perangkat lunak spreadsheet dari Microsoft.
• Plotly – Pustaka grafik sumber terbuka dan gratis untuk Python
• Google Charts – Alat visualisasi data yang gratis dan kuat.
• Infogram – Alat visualisasi dan pelaporan yang intuitif.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Kesimpulan

Dalam mencapai akhir posting tentang ilmu data ini dan apa artinya bagi Anda dan bisnis Anda, Anda seharusnya mendapatkan satu atau dua wawasan yang bermanfaat.

Ilmu data akan terus berkembang dan ini termasuk penerapannya, peluang kerja, dan dampak ekonominya. Jadi, yang terbaik adalah beradaptasi sekarang, jika Anda belum melakukannya.