Panduan Memahami Data Science for Dummies ala Algoritma

By Prahariezka Arfienda   |   March 5, 2018

Beberapa tahun terakhir, jargon-jargon seperti big data, machine learning, data science, dan istilah-istilah lainnya yang berhubungan dengan data, semakin sering terdengar di telinga. Apakah kamu paham di mana letak perbedaannya?

Supaya kamu tidak kebingungan lagi dengan istilah-istilah tersebut, kamu bisa membaca panduan data science for dummy dari kami.

Apa bedanya Data Science dengan Big Data?

Data science adalah sebuah istilah yang mencakup seluruh teknik dan tool yang digunakan dalam siklus pemanfaatan data.

Sementara big data, biasanya merujuk pada set data yang sangat besar dan memerlukan teknik khusus atau teknologi inovatif agat kita dapat “menggunakan” data tersebut secara efisien.

Kalau machine learning dan artificial intelligence?

Artificial intelligence atau AI menjelaskan tentang kemampuan mesin untuk menjalankan serangkaian tugas yang bisa kita anggap “cerdas”.

Sedangkan, machine learning adalah salah satu penerapan AI. Dengan machine learning, kita memberikan akses kepada mesin terhadap data, agar mesin dapat “belajar sendiri”.

Apa sebetulnya yang disebut dengan Data Science?

Secara garis besar, Data Science adalah proses untuk mengartikan atau mendapatkan insight dari data dalam jumlah yang sangat besar. Data apa yang diambil? Bentuknya bisa bermacam-macam, mulai dari teks, angka, gambar, suara, dan lain sebagainya.

Dari mana saja data-data itu dikumpulkan?

Banyak! Dari mulai perangkat mobile, remote sensing, geolocation, software, aplikasi mobile, perangkat multimedia, RFID (radio-frequency identification reader, sensor nirkabel, dan sebagainya.

Komponen utama dari big data adalah model 3V. Model ini menampilkan karakteristik dan tantangan yang harus mampu dihadapi oleh big data, yaitu Volume (banyaknya data), Variety (keberagaman data), dan Velocity (kecepatan proses data).

Kenapa kita perlu memahami Data Science?

Sejak internet dan smartphone semakin mudah diakses oleh berbagai lapisan masyarakat, data pun semakin mudah dikumpulkan. Saat ini, data tersedia dalam jumlah melimpah, dengan bentuk yang beragam, serta perlu kita olah dan pahami dalam waktu yang relatif singkat.

Jumlah data terus berkembang secara signifikan. Jadi, kita memerlukan teknik dan strategi yang tepat untuk memperlakukan data. Dari mulai proses pengambilan, penyimpanan, pengolahan, analisis, dan visualisasi data.

Saat ini, banyak orang yang berkata “data is the new gold”. Serupa dengan emas, data juga memiliki nilai yang sangat berharga dan memiliki banyak manfaat. Tapi, kamu perlu mengolahnya secara khusus sebelum bisa merasakan seberapa besar nilainya.

Apakah Data Scientist itu sama dengan Data Engineer?

Tidak juga. Data Scientist membangun model machine learning dan algoritma statistik. Sedangkan Data Engineer adalah orang yang menciptakan titik awal pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist.

Seorang Data Scientist perlu memiliki pengetahuan yang kuat pada bidang kuantitatif, seperti ilmu komputer, statistika, dan matematika karena mereka perlu menciptakan algoritma baru dan membuat prediksi terhadap permasalahan bisnis berdasarkan data.

Data Engineer bertanggung jawab terhadap pengumpulan data, data warehouse modeling, dan transformasi data. Mereka perlu memiliki pengetahuan yang dalam seputar teknologi berbasis Hadoop, SQL, teknologi NoSQL, dan solusi data warehousing

Apa yang perlu kamu tahu untuk jadi Data Scientist?

Seorang data scientist sebaiknya memiliki pengetahuan yang cukup pada sebuah bidang ilmu pengetahuan atau industri. Jadi, mereka dapat melakukan identifikasi yang mendalam tentang bagaimana suatu permasalahan dapat diselesaikan menggunakan data.

Bahasa pemrograman yang paling sering digunakan oleh data scientist adalah Phyton dan R. Kalau kamu ingin menjadi data scientistskill lainnya yang perlu kamu kuasai di antaranya adalah SQL (structured query language, sebuah bahasa yang digunakan dalam pemrograman untuk mendesain dan mengatur data), dan visualisasi data.


Apakah sekarang pengetahuan kamu seputar data sudah makin bertambah? Atau justru kamu semakin penasaran dan ingin mempelajari lebih banyak lagi seputar Data Science?

Kalau begitu, coba ikuti kelas Algoritma Data Science Academy yang sebentar lagi akan dimulai. Tim Algoritma akan membimbing kamu untuk menjadi seorang Data Scientist, mulai dari materi yang paling dasar.