Mengungkap Ilmu Data: Mengungkap Dasar-Dasar Bidang Transformatif ini

Apakah Anda siap mengungkap rahasia di balik salah satu bidang paling menawan dan transformatif di zaman kita? Persiapkan diri Anda untuk perjalanan yang mengasyikkan saat kita mendalami dunia ilmu data, mengungkap sifat misteriusnya. Dalam postingan blog ini, kami akan mengungkap hal-hal penting dan menguraikan dasar-dasar yang menjadikan ilmu data sebagai disiplin ilmu yang menarik. Jadi, ambil topi detektif Anda dan bersiaplah untuk takjub dengan kekuatan luar biasa yang ada dalam bidang inovatif ini.

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu data adalah bidang yang berkembang pesat dengan potensi besar untuk meningkatkan operasi bisnis. Dalam bentuknya yang paling sederhana, ilmu data adalah proses mengekstraksi makna dari data untuk membuat keputusan yang berguna. Namun ilmu data bukan hanya tentang menghitung angka; ini juga tentang memahami konteks dan motivasi di balik data. Pemahaman ini memungkinkan Anda menciptakan wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan proses bisnis Anda atau menginformasikan kebijakan perusahaan.

Untuk menjadi data scientist yang berkualitas, Anda memerlukan pemahaman tentang statistik, pembelajaran mesin, pemrosesan big data, dan bidang terkait lainnya. Namun, meskipun Anda tidak memiliki pengalaman sebelumnya dalam bidang ini, ada banyak sumber daya yang tersedia online untuk membantu Anda memulai. Selama Anda bersedia bekerja keras dan mempelajari konsep-konsep baru, menjadi data scientist bisa menjadi salah satu karier paling bermanfaat yang pernah Anda kejar.

Sejarah Ilmu Data

Sejarah ilmu data mencakup lebih dari seratus tahun dan telah mengalami banyak transformasi. Ilmu Data dimulai sebagai studi tentang penggalian makna dari sejumlah besar data. Namun, apa yang kita kenal sekarang sebagai ilmu data telah berkembang jauh melampaui akarnya pada awal tahun 1900an. Saat ini, ilmu data adalah bidang yang mencakup berbagai pengetahuan dan keterampilan, termasuk namun tidak terbatas pada pembelajaran mesin, analisis statistik, pengambilan informasi, dan analisis bisnis.

Mengingat keragamannya, asal muasal ilmu data sulit ditentukan secara tepat. Istilah “ilmu data” pertama kali diperkenalkan pada tahun 2000 oleh Brian Cunningham dan Ross Quinlan dalam artikel majalah InformationWeek yang berjudul “Data Scientist: The New IT Professional?” Dalam artikel ini, mereka menjelaskan bagaimana perusahaan mulai menuntut lebih banyak dari para profesional TI mereka dan bahwa kelas profesional baru ini perlu memiliki gabungan keterampilan termasuk kemampuan kuantitatif yang kuat serta kemampuan berpikir analitis yang kuat. Perlu dicatat bahwa Cunningham dan Quinlan tidak menciptakan istilah “ilmu data” – gelar ini pertama kali diberikan kepada Shreyas Doshi yang menerbitkan makalah tentang topik tersebut pada tahun 2001 di Universitas Purdue.

Meskipun asal usulnya masih belum jelas, jelas bahwa ilmu data telah berkembang pesat sejak konsepsinya. Selama bertahun-tahun, berbagai teknik telah dikembangkan untuk membantu mengekstraksi wawasan dari kumpulan data yang besar – beberapa di antaranya masih digunakan hingga saat ini, sementara yang lain sudah tidak lagi digunakan karena berbagai kemajuan di bidang ini. Misalnya, salah satu teknik pertama yang digunakan untuk mengekstrak wawasan dari kumpulan data dikenal sebagai “penyortiran kartu”. Dalam penyortiran kartu, data dibagi menjadi beberapa kelompok kecil dan setiap kelompok diurutkan ke dalam kategori yang berbeda, seperti jenis pelanggan, lini produk, dll. Metode ini awalnya digunakan untuk mempelajari bagaimana pelanggan berinteraksi dengan berbagai produk dan merupakan salah satu bentuk paling awal dari penyortiran kartu. penambangan data.

Seiring waktu, ilmu data telah berkembang untuk mencakup pengetahuan dan keterampilan yang lebih luas. Saat ini, data scientist biasanya diharuskan memiliki latar belakang yang kuat di bidang matematika, statistik, pembelajaran mesin, dan analisis bisnis. Karena keragaman pengetahuan dan keterampilan, sulit untuk mengklasifikasikan ilmu data ke dalam satu kategori tertentu. Namun, banyak yang berpendapat bahwa ilmu data pada dasarnya adalah bidang yang mencakup ekstraksi dan analisis wawasan dari kumpulan data yang besar.

Teknik Utama yang Digunakan dalam Ilmu Data

Dalam ilmu data, kami menggunakan berbagai teknik untuk memperoleh pengetahuan dan wawasan dari data. Berikut ini adalah teknik utama yang digunakan dalam ilmu data:

Penambangan data: Ini adalah proses mengekstraksi informasi berguna dari kumpulan data besar.
Analisis data: Ini adalah proses memecah data kompleks menjadi bagian-bagian yang dapat dikelola untuk menemukan informasi yang bermakna.
Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin adalah topik hangat dalam ilmu data dan mengacu pada subset algoritme yang dapat “belajar” dari data tanpa diprogram secara eksplisit.

Apa sajakah Alat dari Sabuk Alat Ilmuwan Data?

Kalau bicara ilmu data, setiap orang sepertinya punya definisinya masing-masing. Tapi apa yang kami maksud dengan ilmu data? Sederhananya, ini adalah penerapan metode dan alat ilmiah pada data guna menemukan wawasan yang dapat membantu mengambil keputusan. Alat apa saja yang dibutuhkan oleh data scientist dalam daftar alatnya?

Ada banyak paket perangkat lunak dan bahasa pemrograman berbeda yang digunakan dalam ilmu data, namun beberapa yang paling umum digunakan adalah R, Python, SQL, dan Java. Selain itu, seorang data scientist mungkin memerlukan akses ke teknologi big data seperti Hadoop dan Spark.

Setelah mereka mengumpulkan alat dan sumber daya yang diperlukan, langkah data scientist selanjutnya adalah mulai memproses data mereka. Hal ini mungkin melibatkan tugas-tugas sederhana seperti membersihkan catatan yang kotor atau ketinggalan jaman atau analisis yang lebih kompleks seperti mengidentifikasi tren atau korelasi. Setelah memproses data, data scientist biasanya akan membuat bagan dan grafik yang menarik secara visual berisi temuan mereka untuk memberi tahu pemangku kepentingan tentang kesimpulan yang telah mereka ambil.

Bagaimana saya bisa berlatih untuk menjadi Ilmuwan Data yang sukses?

Ilmu data adalah proses mengekstraksi makna dari data untuk membuat keputusan yang tepat. Ini dapat dipecah menjadi tiga tugas utama: pembersihan, eksplorasi, dan pemodelan. Pembersihan melibatkan identifikasi dan penghapusan titik data yang tidak valid atau tidak relevan. Eksplorasi melibatkan penggalian data untuk menemukan pola dan wawasan yang mungkin tersembunyi. Pemodelan melibatkan penerapan model statistik pada data untuk menarik kesimpulan.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk sukses berkarir di bidang ilmu data bukanlah suatu misteri. Namun, memperoleh keterampilan ini tanpa pelatihan yang tepat bisa jadi sulit dan memakan waktu. Di sinilah program seperti Data Science Bootcamp berguna. Kursus tiga bulan ini mencakup semua dasar-dasar ilmu data, mulai dari pembersihan dan eksplorasi data hingga pembuatan model yang efektif.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang cara menjadi ilmuwan data yang sukses, lihat postingan blog kami tentang mengungkap ilmu data: mengungkap dasar-dasar bidang transformatif ini.