fbpx
Mitos-mitos Data Science

JANGAN TERTIPU DENGAN 5 MITOS DATA SCIENCE INI!

By Claureina Diana   |  17 Mei 2021

Pesatnya perkembangan data science, membuat topik ini menjadi topik yang sangat menarik untuk diperbincangkan. Tetapi tahukah kamu arti data science yang sesungguhnya? Data science adalah proses dari kegiatan pengolahan data dengan menggunakan metode statistik, matematika, dan bisnis yang bertujuan untuk melihat insight penting dibalik data-data yang dimiliki oleh sebuah perusahaan. Namun, karena data science adalah bidang yang cukup baru, banyak mitos terkait data science yang membuat orang enggan untuk berkarir di bidang ini.

Pada artikel kali ini kita akan membahas mitos data science yang sering kita dengar. Tentunya dengan mengetahui kebenarannya kamu tidak perlu lagi ragu untuk belajar data science atau memulai karir di bidang data.

DATA SCIENCE = MACHINE LEARNING

Mitos data science yang pertama adalah terminologi dan fungsi data science itu sendiri. Banyak yang beranggapan bahwa “Data Science” dan “Machine learning” adalah dua hal yang sama. “Data Science”, “Machine Learning”, dan “Artificial Intelligence” adalah istilah di bidang komputer yang banyak kita jumpai dimana-mana belakangan ini. Tapi apakah kamu tau arti dari masing-masing istilah tersebut? Banyak yang menganggap bahwa mereka semua memiliki arti yang sama dengan istilah bermacam-macam. Namun sebenarnya data science dan machine learning adalah dua hal yang berbeda, baik dari fungsi maupun pengoperasiannya.

Penggunaan keduanya harus kita lihat sebagai sebuah proses, di mana terlebih dahulu terdapat proses analytics (deskriptif dan prediktif). Data science merupakan payung dari seluruh proses pembelajaran/pengolahan data, termasuk di dalamnya Machine Learning. Data science meliputi seluruh proses pengolahan data mulai dari memahami masalah bisnis, mendesain, hingga menginterpretasikan dan mengkomunikasikan model. Sementara machine learning dengan menggunakan algoritma yang ada sebagai alat pengolahan data untuk menghasilkan insight/prediksi yang diharapkan.

Perbedaan Data Science dan Machine Learning. Mitos Data Science.

WAJIB MEMILIKI GELAR Ph.D

Jika ini adalah alasan utama yang menghalangi kamu untuk terjun ke bidang data science, sebaiknya kamu buang jauh-jauh pikiran tersebut, karena itu adalah mitos. Memiliki gelar memang sangat baik dan banyak manfaatnya, tetapi gelar Ph.D bukanlah satu-satunya syarat yang menentukan perjalananmu di bidang data scienc

Seorang Data Scientist harus mampu mengolah data dan angka yang diterimanya menjadi insight yang berguna bagi usernya. Skill ini dapat kamu pelajari tanpa harus menempuh pendidikan tinggi resmi terlebih dahulu. Kamu bisa menemukan banyak data scientist hebat yang sukses di karirnya tanpa melalui pendidikan formal. Ditambah dengan kehadiran berbagai bootcamp data science yang ada sekarang ini, seperti di Algoritma Academy, tidak ada lagi alasan bagi kamu untuk tidak memulai karir data science-mu.

Namun jangan salah arti, jika kamu tertarik untuk mengambil pendidikan Ph.D tentu itu akan sangat berguna bagi masa depanmu. Tetapi kamu juga harus melihat dan menyesuaikan dengan kebutuhan yang kamu miliki. Jika kamu ingin membangun suatu model deep learning atau machine learning kompleks, tentulah ilmu-ilmu yang diajari selama kamu menempuh pendidikan Ph.D menjadi bekal penting untuk bisa menghasilkan model yang bermanfaat. Namun jika kamu membuang niat untuk berkarir di bidang data science karena tidak pernah menempuh pendidikan Ph.D resmi, kesempatan besar terbuka untuk kamu mempertimbangkan kembali keputusan tersebut.

JUMLAH DATA MENENTUKAN AKURASI INSIGHT YANG DIHASILKAN

Semakin banyak data yang bisa dikumpulkan tidak sama artinya dengan semakin akurat tingkat data yang dihasilkan. Banyak yang menganggap hasil akurat hanya bisa didapat jika tersedia data dalam jumlah masif. Kenyataannya? Belum tentu.

Banyaknya data tentu akan berpengaruh pada keputusan yang dapat diambil selanjutnya, karena dengan semakin banyak data, baik secara jenis maupun jumlah, maka indikator yang dapat dijadikan bahan pertimbangan kemungkinan akan semakin beragam. Namun hal ini tidak sama dengan tingkat akurasi data yang dihasilkan. Data yang akurat dihasilkan dari proses pengolahan data yang teliti dan efisien. Jika kamu memiliki keterbatasan data, hal itu tidak menjadi penghalang untukmu menghasilkan data yang akurat dan terpercaya selama kamu mengerjakannya secara teliti dan efisien.

BUTUH PENGALAMAN KERJA DI BIDANG TERTENTU UNTUK BISA MEMULAI KARIR DATA SCIENCE

Memiliki pengalaman sebagai bekal mencari kerja memang sangat penting, tetapi bukan berarti mustahil bagi kamu yang belum memiliki pengalaman kerja mendapat kesempatan yang kamu inginkan. Hal ini berlaku dalam semua sektor, terutama data science.

Jika kamu berpikir untuk memulai karir di bidang data science, kamu tidak perlu cemas jika belum memiliki pengalaman kerja sebelumnya. Bagi mereka yang sudah pernah bekerja di bidang lain pun, pengalaman yang dimiliki tidak bisa dijadikan satu-satunya patokan dalam karir data science mereka selanjutnya. Pengalaman yang dimiliki mungkin akan bermanfaat untuk membentuk pola pikir bisnis yang dapat mempermudah pekerjaannya sebagai Data Scientist nantinya. Namun untuk hal-hal terkait data science sendiri tetap harus dipelajari dari level dasar, agar nantinya kamu memiliki fondasi berpikir yang kuat dan dapat memecahkan berbagai masalah data science yang dihadapi. Selain itu yang dapat kamu persiapkan agar semakin percaya diri untuk memulai karir data science adalah membangun portfolio berupa project pribadi sebanyak mungkin, karena portfolio ini akan sangat membantu untuk meningkatkan nilai jualmu!

HANYA PERLU MENGUASAI TOOLS UNTUK MENJADI DATA SCIENTIST

Tools yang peril dikuasai Data Scientist.

Saat berada di dunia kerja yang sesungguhnya, peran seorang Data Scientist sangat krusial dan banyak berhubungan dengan bidang-bidang lainnya. Banyak juga yang menganggap bahwa menguasai tools adalah satu-satunya kunci menjadi Data Scientist terbaik. Kenyataannya? Itu juga salah satu mitos terkait Data Science!

Seorang Data Scientist selain memiliki pengetahuan mengenai tools yang akan digunakan dalam project data science  juga dituntut untuk menguasai beberapa skill lain, bahkan yang tidak berhubungan dengan data science sekalipun. Hal ini berguna agar kamu dapat benar-benar mengaplikasikan skill yang kamu miliki pada pekerjaanmu di kemudian hari. 

Kemampuan komunikasi yang baik sangat perlu bagi seorang Data Scientist agar insight yang sudah dihasilkan dapat disampaikan dan dimengerti user. Selain itu Data Scientist juga harus menguasai setidaknya pengetahuan dasar bisnis, sehingga insight yang dibuat tepat sesuai target yang ingin dicapai. Karena pada dasarnya perusahaan merekrut seorang Data Scientist agar bisa menjawab pertanyaan bisnis yang selama ini tidak bisa mereka selesaikan secara manual. Jadi jangan sampai kamu hanya terbuai dalam tools data science tanpa memiliki pengetahuan lain diluar hal tersebut.

Malu bertanya sesat dijalan. Pepatah tua satu itu ternyata masih relevan juga ya sampai sekarang. Nah, bagi kamu yang mau memulai karir di bidang data ini juga jangan sampai kamu terhasut berita-berita tidak benar dan mengabaikan masa depan cerah di bidang data. 

Tidak perlu sungkan-sungkan bertanya ke para expert di bidangnya jika ada kesempatan. Nah, sambil menunggu kesempatan itu datang, kamu juga bisa membaca artikel yang ada di blog kita agar dapat memahami data science lebih dalam. Good luck on your data journey!

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment needs to be approved.

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Pesatnya perkembangan data science, membuat topik ini menjadi topik yang sangat menarik untuk diperbincangkan. Tetapi tahukah kamu arti data science yang sesungguhnya? Data science adalah proses dari kegiatan pengolahan data dengan menggunakan metode statistik, matematika, dan bisnis yang bertujuan untuk melihat insight penting dibalik data-data yang dimiliki oleh sebuah perusahaan. Namun, karena data science adalah bidang yang cukup baru, banyak mitos terkait data science yang membuat orang enggan untuk berkarir di bidang ini.

Pada artikel kali ini kita akan membahas mitos data science yang sering kita dengar. Tentunya dengan mengetahui kebenarannya kamu tidak perlu lagi ragu untuk belajar data science atau memulai karir di bidang data.

DATA SCIENCE = MACHINE LEARNING

Mitos data science yang pertama adalah terminologi dan fungsi data science itu sendiri. Banyak yang beranggapan bahwa “Data Science” dan “Machine learning” adalah dua hal yang sama. “Data Science”, “Machine Learning”, dan “Artificial Intelligence” adalah istilah di bidang komputer yang banyak kita jumpai dimana-mana belakangan ini. Tapi apakah kamu tau arti dari masing-masing istilah tersebut? Banyak yang menganggap bahwa mereka semua memiliki arti yang sama dengan istilah bermacam-macam. Namun sebenarnya data science dan machine learning adalah dua hal yang berbeda, baik dari fungsi maupun pengoperasiannya.

Penggunaan keduanya harus kita lihat sebagai sebuah proses, di mana terlebih dahulu terdapat proses analytics (deskriptif dan prediktif). Data science merupakan payung dari seluruh proses pembelajaran/pengolahan data, termasuk di dalamnya Machine Learning. Data science meliputi seluruh proses pengolahan data mulai dari memahami masalah bisnis, mendesain, hingga menginterpretasikan dan mengkomunikasikan model. Sementara machine learning dengan menggunakan algoritma yang ada sebagai alat pengolahan data untuk menghasilkan insight/prediksi yang diharapkan.

Perbedaan Data Science dan Machine Learning. Mitos Data Science.

WAJIB MEMILIKI GELAR Ph.D

Jika ini adalah alasan utama yang menghalangi kamu untuk terjun ke bidang data science, sebaiknya kamu buang jauh-jauh pikiran tersebut, karena itu adalah mitos. Memiliki gelar memang sangat baik dan banyak manfaatnya, tetapi gelar Ph.D bukanlah satu-satunya syarat yang menentukan perjalananmu di bidang data scienc

Seorang Data Scientist harus mampu mengolah data dan angka yang diterimanya menjadi insight yang berguna bagi usernya. Skill ini dapat kamu pelajari tanpa harus menempuh pendidikan tinggi resmi terlebih dahulu. Kamu bisa menemukan banyak data scientist hebat yang sukses di karirnya tanpa melalui pendidikan formal. Ditambah dengan kehadiran berbagai bootcamp data science yang ada sekarang ini, seperti di Algoritma Academy, tidak ada lagi alasan bagi kamu untuk tidak memulai karir data science-mu.

Namun jangan salah arti, jika kamu tertarik untuk mengambil pendidikan Ph.D tentu itu akan sangat berguna bagi masa depanmu. Tetapi kamu juga harus melihat dan menyesuaikan dengan kebutuhan yang kamu miliki. Jika kamu ingin membangun suatu model deep learning atau machine learning kompleks, tentulah ilmu-ilmu yang diajari selama kamu menempuh pendidikan Ph.D menjadi bekal penting untuk bisa menghasilkan model yang bermanfaat. Namun jika kamu membuang niat untuk berkarir di bidang data science karena tidak pernah menempuh pendidikan Ph.D resmi, kesempatan besar terbuka untuk kamu mempertimbangkan kembali keputusan tersebut.

JUMLAH DATA MENENTUKAN AKURASI INSIGHT YANG DIHASILKAN

Semakin banyak data yang bisa dikumpulkan tidak sama artinya dengan semakin akurat tingkat data yang dihasilkan. Banyak yang menganggap hasil akurat hanya bisa didapat jika tersedia data dalam jumlah masif. Kenyataannya? Belum tentu.

Banyaknya data tentu akan berpengaruh pada keputusan yang dapat diambil selanjutnya, karena dengan semakin banyak data, baik secara jenis maupun jumlah, maka indikator yang dapat dijadikan bahan pertimbangan kemungkinan akan semakin beragam. Namun hal ini tidak sama dengan tingkat akurasi data yang dihasilkan. Data yang akurat dihasilkan dari proses pengolahan data yang teliti dan efisien. Jika kamu memiliki keterbatasan data, hal itu tidak menjadi penghalang untukmu menghasilkan data yang akurat dan terpercaya selama kamu mengerjakannya secara teliti dan efisien.

BUTUH PENGALAMAN KERJA DI BIDANG TERTENTU UNTUK BISA MEMULAI KARIR DATA SCIENCE

Memiliki pengalaman sebagai bekal mencari kerja memang sangat penting, tetapi bukan berarti mustahil bagi kamu yang belum memiliki pengalaman kerja mendapat kesempatan yang kamu inginkan. Hal ini berlaku dalam semua sektor, terutama data science.

Jika kamu berpikir untuk memulai karir di bidang data science, kamu tidak perlu cemas jika belum memiliki pengalaman kerja sebelumnya. Bagi mereka yang sudah pernah bekerja di bidang lain pun, pengalaman yang dimiliki tidak bisa dijadikan satu-satunya patokan dalam karir data science mereka selanjutnya. Pengalaman yang dimiliki mungkin akan bermanfaat untuk membentuk pola pikir bisnis yang dapat mempermudah pekerjaannya sebagai Data Scientist nantinya. Namun untuk hal-hal terkait data science sendiri tetap harus dipelajari dari level dasar, agar nantinya kamu memiliki fondasi berpikir yang kuat dan dapat memecahkan berbagai masalah data science yang dihadapi. Selain itu yang dapat kamu persiapkan agar semakin percaya diri untuk memulai karir data science adalah membangun portfolio berupa project pribadi sebanyak mungkin, karena portfolio ini akan sangat membantu untuk meningkatkan nilai jualmu!

HANYA PERLU MENGUASAI TOOLS UNTUK MENJADI DATA SCIENTIST

Tools yang peril dikuasai Data Scientist.

Saat berada di dunia kerja yang sesungguhnya, peran seorang Data Scientist sangat krusial dan banyak berhubungan dengan bidang-bidang lainnya. Banyak juga yang menganggap bahwa menguasai tools adalah satu-satunya kunci menjadi Data Scientist terbaik. Kenyataannya? Itu juga salah satu mitos terkait Data Science!

Seorang Data Scientist selain memiliki pengetahuan mengenai tools yang akan digunakan dalam project data science  juga dituntut untuk menguasai beberapa skill lain, bahkan yang tidak berhubungan dengan data science sekalipun. Hal ini berguna agar kamu dapat benar-benar mengaplikasikan skill yang kamu miliki pada pekerjaanmu di kemudian hari. 

Kemampuan komunikasi yang baik sangat perlu bagi seorang Data Scientist agar insight yang sudah dihasilkan dapat disampaikan dan dimengerti user. Selain itu Data Scientist juga harus menguasai setidaknya pengetahuan dasar bisnis, sehingga insight yang dibuat tepat sesuai target yang ingin dicapai. Karena pada dasarnya perusahaan merekrut seorang Data Scientist agar bisa menjawab pertanyaan bisnis yang selama ini tidak bisa mereka selesaikan secara manual. Jadi jangan sampai kamu hanya terbuai dalam tools data science tanpa memiliki pengetahuan lain diluar hal tersebut.

Malu bertanya sesat dijalan. Pepatah tua satu itu ternyata masih relevan juga ya sampai sekarang. Nah, bagi kamu yang mau memulai karir di bidang data ini juga jangan sampai kamu terhasut berita-berita tidak benar dan mengabaikan masa depan cerah di bidang data. 

Tidak perlu sungkan-sungkan bertanya ke para expert di bidangnya jika ada kesempatan. Nah, sambil menunggu kesempatan itu datang, kamu juga bisa membaca artikel yang ada di blog kita agar dapat memahami data science lebih dalam. Good luck on your data journey!

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya
The last comment needs to be approved.