Perkembangan teknologi pada zaman sekarang terasa sangat cepat. Sehingga menciptakan banyak peluang baru dengan prospek karir yang sangat menjanjikan. Salah satu karir baru yang tercipta itu adalah menjadi seorang data scientist.
Dikutip dari World Economic Forum, bidang data science termasuk 10 pekerjaan yang sangat dibutuhkan pada tahun 2022. Hal ini membuat banyak orang tertarik untuk mempelajari tentang data science.
Tapi sebenarnya data science itu apa sih? Nah, buat kamu yang ingin mengetahui tentang data science dan bahkan ingin mempelajari data science, berikut adalah penjelasannya.
Pengertian data science
Menurut Data Robot, data science adalah bidang ilmu yang menggabungkan keahlian tentang domain, keterampilan pemrograman, dan pengetahuan tentang matematika dan statistik untuk menghasilkan informasi dari sebuah data.
Biasanya praktisi data science menerapkan algoritma machine learning ke dalam bentuk angka, teks, gambar, video, audio, dan lain sebagainya untuk menghasilkan sebuah kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI).
AI yang diciptakan akan ditugaskan untuk melakukan pekerjaan yang biasa dilakukan oleh manusia secara manual.
Selain itu, data yang diolah oleh AI bisa dimanfaatkan oleh tim analisis dan tim bisnis untuk merancang strategi dalam pengembangan bisnis kedepannya.
Terdapat tiga komponen dalam data science, yakni organising, packaging, dan delivering data atau disebut juga dengan istilah The OPD of Data.
Organising data adalah metode menyimpan data yang nantinya akan digabungkan dengan manajemen data. Sedangkan packaging data adalah proses manipulasi dan penggabungan berbagai data mentah yang nantinya akan dipresentasikan. Dan delivering data adalah proses memastikan pesan dalam sebuah data sudah diakses oleh pihak yang memerlukan.
Alat yang Digunakan Data Science
Setelah kamu telah memahami apa itu data science, selanjutnya kita akan membahas tentang alat-alat yang digunakan oleh data science ketika bekerja.
Alat tersebut antara lain, big data, machine learning, data mining, deep learning, dan juga artificial intelligence. Apakah alat-alat tersebut terdengar asing? Tenang, disini kamu akan mengetahui pengertian dari alat-alat tersebut satu per satu.
1. Big Data
Big data adalah data yang memiliki volume yang sangat banyak, terdiri dari data yang terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Untuk kamu ketahui, di dalam big data terdapat tiga karakteristik atau aspek yang biasanya disebut dengan Three V, yaitu Volume, Velocity, Variety.
- Volume
Dengan big data, kamu diharuskan untuk memproses volume tinggi dari data yang tidak terstruktur dengan kepadatan rendah. Ini terdiri dari data dengan nilai yang tidak diketahui, seperti feed data Twitter, klik di halaman web atau aplikasi seluler. Untuk beberapa perusahaan, ini mungkin akan berjumlah puluhan terabyte data. Dan untuk perusahaan yang lain, mungkin ratusan petabyte, tergantung dari besarnya suatu perusahaan.
- Velocity
Velocity adalah tingkat kecepatan data yang diterima dan ditindaklanjuti. Biasanya, kecepatan aliran data tertinggi langsung ke memori dibandingkan dengan yang ditulis ke disk. Beberapa produk pintar yang terkoneksi ke internet beroperasi secara real time atau mendekati real time dan akan membutuhkan evaluasi dan tindakan secara real time.
- Variety
Variety mengacu pada banyak jenis data yang tersedia. Tipe data tradisional terstruktur dan tertata rapi dalam database relasional.Kemunculan big data mendatangkan tipe data baru yang tidak terstruktur. Tipe data tidak terstruktur, dan semi terstruktur seperti teks, video, dan audio membutuhkan proses tambahan untuk mendapatkan tujuan dan mensupport metadata.
Setelah kamu mengetahui apa itu big data dan juga kamu mengetahui karakteristik dari big data itu sendiri, sekarang kita akan membahas fungsi dari big data.
–Big data bisa dipakai untuk memperkirakan atau mengkaji pemicu suatu problem yang terjadi pada sistem.Pemanfaatan dari big data ini juga dapat mengurangi terjadinya kegagalan. Hasil dari analisis tersebut dapat digunakan dan ditampilkan secara real time.
–Big data dapat menjadi referensi untuk mengembangkan sebuah produk. Informasi yang nantinya akan dibutuhkan, akan disimpan di big data dan hasil dari penjabarannya bisa dijadikan pedoman dalam mengambil keputusan yang tepat untuk perkembangan bisnis.
–Big data dapat mengurangi waktu dan biaya. Ketika menggunakan big data, penyimpanan data bisa menjadi lebih hemat, karena biaya operasional yang harus dibayarkan menjadi berkurang. Selain itu, proses transfer data juga menjadi lebih cepat.
2. Machine Learning
Machine learning adalah ilmu komputer yang berfokus dalam memanfaatkan data dan algoritma yang bisa meniru cara kerja manusia, dan perlahan algoritma tersebut akan mengalami peningkatan ketepatan dalam meniru cara kerja manusia.
Machine learning dikembangkan dengan dasar statistika, matematika dan data mining. Sehingga algoritmanya bisa menganalisa data sendiri tanpa harus diprogram ulang lagi.
Selama beberapa dekade terakhir, kita telah melihat banyak kemajuan teknologi dalam penyimpanan dan pemrosesan, yang memungkinkan beberapa produk inovatif tercipta berdasarkan machine learning, seperti mesin rekomendasi Netflix dan mobil yang bisa mengemudi sendiri.
Cara kerja machine learning memiliki teknik yang berbeda-beda, sesuai dengan teknik atau metode pembelajaran seperti apa yang kamu gunakan pada Machine Learning. Namun, pada dasarnya prinsip cara kerja machine learning masih sama, yaitu pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, memberikan pelatihan terhadap model yang dipilih dan mengevaluasi hasil dari Machine Learning. Untuk memahami cara kerja dari machine learning, berikut adalah ulasan pembahasannya.
- Proses Keputusan
Umumnya algoritma machine learning dipakai untuk membuat perkiraan dan juga pengelompokan. Berdasarkan beberapa data yang masuk, yang dapat diberi label atau tidak diberi label, algoritma akan menghasilkan perkiraan tentang suatu pola dalam data.
- Fungsi Kesalahan
Fungsi kesalahan mengevaluasi prediksi model. Jika ada contoh yang diketahui, fungsi error dapat membuat perbandingan untuk menilai akurasi model.
- Proses Optimasi Model
Jika suatu model lebih cocok dengan titik data dalam set pelatihan, maka bobot disesuaikan untuk mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan perkiraan model. Algoritma akan mengulangi proses evaluasi dan optimalkan ini, dan memperbarui bobot secara mandiri hingga ambang akurasi tercapai.
3. Data Mining
Data mining merupakan prosedur yang dipakai oleh suatu perusahaan untuk membuat data mentah menjadi informasi yang bisa digunakan. Dalam tahapan ini biasanya menggunakan beberapa cara, yaitu statistika, matematika, dan menggunakan teknologi dari artificial intelligence (AI).
Ketika kamu akan melakukan data mining, terdapat beberapa metode yang digunakan. Mulai dari association, classification, regression, dan clustering. Pengaplikasian metode data mining yang benar akan membuat rencana untuk bisnis bekerja dengan baik. Karena itu memahami metode dalam penerapan data mining sangat diperlukan, berikut adalah penjelasan mengenai metode data mining.
- Association
Association adalah suatu cara berdasarkan kaidah yang dipakai dalam menemukan asosiasi dan hubungan beberapa faktor dalam satuan data. Association biasanya dipakai untuk mengenali kaitan suatu produk yang berada dalam keranjang belanja dan menyimpulkan produk yang biasa digunakan konsumen. Dengan hal itu, membuat perusahaan bisa mengembangkan strategi bisnisnya dengan membuat sistem rekomendasi untuk pengguna dengan lebih baik.
- Classification
Classification adalah tindakan untuk memprediksi kelas suatu objek. Klasifikasi digunakan untuk bisa menyimpulkan beberapa makna karakteristik dari sekelompok data. Seperti data pelanggan yang tidak lagi menggunakan produk, karena menganggap produk kompetitor memberi manfaat lebih banyak dan customer value untuk para pelanggan.
- Regression
Regression merupakan cara untuk menjelaskan variabel yang terikat melalui proses penjabaran variabel yang bebas. Misalnya, perkiraan penjualan suatu barang berdasarkan hubungan antara harga barang dengan tingkat pendapatan rata-rata konsumen.
- Clustering
Clustering biasa dipakai dalam mengelompokan data ke dalam beberapa kelompok, berdasarkan kemiripan karakter yang dimiliki. Contoh kasusnya adalah Customer Segmentation. Clustering membagi tipe pelanggan ke dalam beberapa kelompok berdasarkan tingkat kemiripan interestnya.
4. Deep Learning
Deep learning merupakan sebuah metode pengkajian yang dikerjakan oleh mesin dengan cara meniru cara kerja dari otak manusia atau disebut juga dengan neural networks. Algoritma ini bisa dipakai ketika ingin menyelesaikan suatu permasalahan, baik menganalisa bentuk atau clustering, maupun pengelompokan.
Deep learning memiliki beberapa algoritma, namun tidak ada algoritma dari deep learning yang mendekati sempurna. Karena masing-masing dari algoritmanya memiliki kemampuan yang berbeda-beda.
Oleh karena itu, ketika kamu menjalankannya harus memilih algoritma yang paling sesuai dengan kebutuhanmu. Dan berikut ini adalah penjelasan dari masing-masing algoritma tersebut, supaya kamu bisa memilih algoritma yang tepat nantinya.
- Convolutional Neural Networks (CNN)
CNN terbentuk atas beberapa susunan dan biasa dipakai untuk memproses gambar dan mendeteksi suatu objek.
CNN sekarang sering digunakan untuk mengidentifikasi citra satelit, citra medis, prediksi barisan waktu, dan mengenali penyimpangan data.
- Long Short Term Memory Network (LSTM)
LSTM adalah jenis recurrent neural network (RNN) yang dapat mempelajari dan menghafal ketergantungan pola jangka panjang.
Algoritma ini mampu mengingat seluruh informasi masa lalu dari periode-periode tertentu. Yang berguna untuk keperluan prediksi deret waktu karena ia bisa mengingat input sebelumnya.
- Recurrent Neural Network (RNN)
RNN memiliki koneksi yang bisa membentuk siklus terarah, yang memungkinkan output dari LSTM untuk diumpankan sebagai input ke fase terbaru. Selain itu, RNN dapat mengingat input sebelumnya karena kinerja memori internal.
RNN sering dipakai pada teks, gambar, analisa barisan waktu, natural language processing, mengenali tulisan tangan, dan mesin penerjemah.
- Self Organizing Maps (SOM)
Seperti namanya, SOM mampu menginisiasikan data visualization secara mandiri. Kemampuan ini berfungsi untuk mengurangi dimensi data melalui jaringan syaraf tiruan yang dapat bekerja secara otomatis.
SOM diciptakan supaya membantu user dalam mengenali informasi dengan format yang tinggi.
5. Artificial Intelligence
Artificial Intelligence (AI) adalah sistem komputer yang bisa melakukan pekerjaan-pekerjaan yang umumnya memerlukan tenaga manusia atau kecerdasan manusia untuk menyelesaikan pekerjaan tersebut.
Yang menarik dari AI adalah AI bisa mengoreksi dirinya sendiri. Karena AI sudah diprogram supaya terus belajar dan memperbaiki dirinya sendiri dari kesalahan yang pernah dilakukannya.
Sebuah AI harus memiliki setidaknya salah satu dari faktor berikut ini:
-Acting humanly, sistem yang dapat bertindak layaknya manusia.
-Thinking humanly adalah skema yang dibuat untuk mempunyai pola pikir seperti manusia.
-Think rationally, sistem yang mampu berpikir secara rasional.
-Act rationally, sistem yang mampu bertindak secara rasional.
AI sudah banyak diterapkan oleh perusahaan-perusahaan besar, baik dibidang industri, medis, pendidikan, bisnis, dan lainnya. Berikut adalah contoh penggunaan AI yang mungkin pernah kamu temui di kehidupan sehari-hari.
- DeepFace Facebook
AI yang satu ini memiliki fungsi sebagai pengenal wajah manusia pada sebuah postingan. Dengan teknologi ini, kamu jadi tidak perlu untuk menandai temanmu lagi di postingan, karena AI sudah mendeteksi wajahnya, dan menandainya secara otomatis.
Jika kamu bertanya bagaimana AI mengetahui bahwa orang yang ada di foto tersebut adalah orang yang benar, maka jawabannya adalah saat kamu menandai orang di foto sebelumnya. Maksudnya, setelah AI berlatih dan memiliki banyak data, maka AI dapat mengidentifikasi seseorang yang ada di foto.
- Rekomendasi E-Commerce
Ketika kamu berbelanja di salah satu e-commerce ada produk-produk yang direkomendasikan untukmu. Dan produk yang direkomendasikan tersebut sesuai dengan kebutuhan atau kebiasaanmu. Mungkin itu akan menjadi tanda tanya bagimu, bagaimana bisa produknya sesuai dengan dirimu.
Sebenarnya AI memperoleh data dari kamu sendiri, misalnya ketika kamu melakukan pencarian produk, pembelian produk dan kamu sudah melihat produk apa saja. Data itu nantinya akan diproses dari konsep AI yaitu data mining, hingga akan memberi rekomendasi barang yang cocok dengan kamu.
Pentingnya Belajar Data Science
Di era digital seperti saat ini, belajar data science sangat penting. Sebab, baik perusahaan kecil, maupun besar banyak memerlukan seorang yang bisa data science. Karena, untuk mengelola data yang dimiliki suatu perusahaan dan menjadikan data tersebut pedoman dalam mengembangkan strategi bisnis memerlukan orang yang ahli dalam data science.
Belajar data science akan menjadi salah satu investasi bernilai cukup tinggi untuk menghadapi tren di era digital ini. Kamu akan menjadi seorang yang bisa menganalisis data di mana pun, punya kemampuan problem solving yang baik, sampai keterampilan di bidang ilmu lainnya dengan kompetensi data science yang dimiliki.
Jika kamu berminat mengejar karir di bidang data science, ada beberapa hal yang harus kamu persiapkan untuk bisa menjadi seorang data scientist yang handal.
-Kemampuan dalam menggunakan bahasa pemograman menjadi modal utama kamu dalam menggeluti bidang data. Untuk melaksanakan analisis data, kamu harus bisa menggunakan beberapa jenis software, seperti SPSS, Microsoft Excel, dan lainnya yang sejenis. Selain menggunakan software, kamu harus paham bahasa pemograman, seperti Python dan Bahasa R, supaya kamu mempunyai nilai lebih ketika berkarir sebagai data science.
-Sesuai dengan yang dijelaskan sebelumnya, data science identik dengan data. Sebab karena itu, kamu harus memiliki pemahaman yang baik tentang matematika dan statistika.
-Setelah berhasil mengolah data, selanjutnya hasilnya akan dipresentasikan kepada orang lain. Perlu diingat bahwa tidak semua orang memahami istilah-istilah yang ada di Data Science. Oleh karena itu, keahlian yang dibutuhkan dalam permasalahan ini adalah bisa berkomunikasi dan memvisualisasikan data sebaik mungkin sampai data tersebut bisa dipahami dengan mudah, bahkan oleh orang awam sekalipun.
Bootcamp Data Science
Setelah kamu mengetahui banyak hal tentang data science, apakah kamu jadi tertarik untuk mempelajari data science? Prospek kerja yang menjanjikan serta pentingnya penerapannya di era digital, bisa jadi penyebab kamu jadi tertarik pada data science.
Namun, setelah hatimu merasa mantap untuk mempelajari data science, tentunya kamu akan ingin mencari tempat belajar data science.
Nah, biar kamu tidak kesulitan dalam mencari tempat course data science, berikut adalah rekomendasi bootcamp terbaik untuk belajar data science.
1. Rakamin
Jika kamu ingin mengikuti bootcamp data science dengan harga yang affordable, Rakamin adalah tempat yang tepat. Rakamin menyediakan program pelatihan data science mulai dari introduction sampai ke machine learning application selama lebih kurang 4 bulan, dan kamu hanya membayar mulai dari Rp. 3.999.000.
Selama mengikuti bootcamp kamu akan mendapatkan fasilitas seperti 60 learning sessions, lifetime job connector, 4 real projects untuk portofolio, dan masih banyak lagi.
Selain itu, Rakamin menyediakan beasiswa setiap bulan untuk diberikan kepada satu orang yang terpilih. Jadi, jangan sampai terlewatkan kesempatan bagus ini!
2. RevoU
Untuk mengikuti program bootcamp di RevoU, pertama kamu perlu mendaftar lalu mengikuti tes penerimaan dan melakukan pembayaran. Ketika melakukan pembayaran, kamu bisa memilih membayar secara tunai atau dengan cicilan 6, 12, atau 18 bulan. Harga bootcamp RevoU mulai dari Rp. 17.000.000.
Di RevoU, kamu akan mendapatkan fasilitas Projects with personalized mentor, career support training, 1 on 1 career coaching, dan masih banyak fasilitas lainnya.
3. Purwadhika
Purwadhika menawarkan metode dan jadwal belajar yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan kamu seperti kamu dapat memilih untuk mengikuti kelas secara on campus atau online.
Jika kamu ingin belajar secara offline, Purwadhika menyediakan belajar dengan metode on campus di berbagai pilihan lokasi kampus Purwadhika yang terletak di Jakarta, BSD, & Batam. Namun, jika kamu ingin belajar secara online, maka belajar secara livestream interaktif langsung dengan praktisi berpengalaman jadi solusinya.
Untuk harganya sendiri untuk on campus mulai dari Rp. 39.065.000, sedangkan kelas onlinenya Rp. 17. 205.000. Harga yang cukup tinggi, namun itu sebanding dengan fasilitas yang akan kamu dapatkan.
4. Hacktiv8
Hacktiv8 menyediakan program bootcamp data science selama 12 minggu. Fase pembelajarannya terdiri dari fase preparation dan fase bootcamp. Hactiv8 juga menyediakan kelas offline Full Time Data Science.
Untuk online classnya, Hacktiv8 mematok harga Rp. 5.000.000 untuk fase preparation, dan Rp. 20.000.000 untuk fase bootcamp. Sedangkan untuk offline classnya, Hacktiv8 memasang harga mulai dari Rp. 5.000.000 untuk fase preparation, dan Rp. 30.000.000 untuk fase bootcamp.
Fasilitas yang akan kamu dapatkan nantinya antara lain, CV dan Portofolio Preparation, Interview Coaching, Buddy System, Career Opportunity, dan lainnya.
Prospek Data Science
Mengetahui bahwa kebutuhan akan data science terus meningkat setiap tahunnya, tentu itu menjadi pertanda bahwa data science memiliki prospek kerja yang baik.
Sejak 2012 sampai 2021, LinkedIn mencatatkan bahwa pekerjaan data science mengalami lonjakan peningkatan yang signifikan, yaitu sebesar 650%. Di Indonesia, beberapa bulan terakhir terdapat lebih dari seribu lowongan pekerjaan untuk data science.
Hal ini menandakan betapa kebutuhan akan Data Science semakin meningkat dan yang kamu perlukan saat ini adalah bagaimana kamu bisa bersaing dan sesuai dengan kriteria yang perusahaan inginkan.
Dan untuk perusahaannya pun sudah sangat beragam, mulai dari industri teknologi, dan berbagai industri lainnya pun turut membutuhkan tenaga ahli data, seperti perbankan, keuangan, kesehatan, manufaktur, transportasi, e-commerce, pendidikan, dan pemerintahan.
Untuk lebih detailnya, ada beberapa role yang ada di bidang data science, mulai dari data scientist, data analyst, data engineers, business intelligence specialist, dan data architects.
Dengan begitu, bisa dikatakan bahwa prospek dari data science sangat bagus, dan akan terus berkembang di masa depan. Namun sayangnya, tingginya permintaan akan seorang data science tidak sebanding dengan jumlah ahli data yang tersedia. Sehingga tak heran banyak perusahaan yang berani menggaji tinggi karena mencari Data Science saat ini masih terbilang sulit.
Gaji Data Science
Untuk gajinya sendiri sangat memuaskan, menurut beberapa survey yang dilakukan menunjukkan profesi ini menghasilkan gaji perbulannya jauh diatas UMR.
Menurut data yang dikumpulkan oleh Glassdoor, gaji Data Science di Jakarta rata-rata mencapai 12 juta/bulan, dengan gaji tertinggi 20,7 juta/bulan dan terendahnya 7 juta/bulan. Perkiraan gaji ini didasarkan pada 130 gaji yang dikirimkan secara anonim kepada Glassdoor oleh Data Science di Jakarta.
Namun, besarnya gaji yang didapatkan akan berbanding lurus dengan besarnya tanggung jawab yang diberikan oleh perusahaan. Tapi, hal seperti memang sudah hal lumrah di dunia pekerjaan, dalam hal apapun, gaji yang didapat sesuai dengan tanggung jawab yang diemban.
Baca Juga: Digital Marketing: Pengertian, Manfaat, hingga Perbedaannya dengan Traditional Marketing
Nah, itu tadi penjelasan tentang data science. Tentunya ini menjadi peluang yang besar untuk karir kamu kedepannya. Oleh karena itu, kamu bisa mulai mempersiapkan diri untuk berkarir di bidang data.
Jika kamu tertarik dengan artikel-artikel yang insightful seperti ini, yuk kunjungi Blog MyRobin untuk menemukan artikel yang akan memberimu insight tentang soal karir!