Data Science Diujung: Konsep Inti, Jenis, dan Peluang Karir

Apa itu Data Science?

Data Science adalah bidang ilmu lintas disiplin yang melibatkan penggunaan metode ilmiah, proses, dan sistem untuk mengumpulkan, menyiapkan, dan menganalisis data dalam bentuk terstruktur dan tidak terstruktur. Data science menggunakan berbagai bidang termasuk matematika, statistik, basis data, ilmu informasi, dan ilmu komputer. Data dapat berupa banyak jenis dan berbagai ukuran.

Kebutuhan Data Science sebagai bidang terpisah:

Alasan utama untuk meningkatkan data science ke tingkat bidang terpisah adalah laju data yang tumbuh secara eksponensial di sekitar kita. Perkiraan menunjukkan bahwa sekitar 1,7 megabyte data akan diproduksi per detik pada tahun 2020. Akumulasi data digital akan mencapai 44 triliun gigabyte. Dengan jumlah data yang sangat besar, memahami dan menyimpannya menjadi semakin sulit. Akibatnya, kita membutuhkan cara untuk mempelajari dan memahami data ini. Oleh karena itu, Data Science diakui sebagai bidang terpisah.

Data Science di sekitar kita:

Perusahaan menggunakan data science untuk memahami dan dengan mudah mengurutkan proses data mereka dalam perusahaan. Misalnya, Google menggunakan Data Science untuk mempersonalisasi iklan yang ditampilkan kepada pengguna pada situs web yang mereka gunakan. Ini dilakukan melalui program AdSense mereka yang memungkinkan penerbit untuk menyajikan konten kepada audiens yang ditargetkan.

Demikian pula, Uber menghitung berapa banyak yang akan dikenakan biaya kepada pelanggan, kapan akan memberikan diskon dan kepada siapa. Airbnb membantu orang dengan memperkirakan harga yang harus mereka sewa untuk rumah mereka dengan menggunakan Data Science. Dalam istilah sederhana, kita dapat memahami ini dengan memikirkan pelanggan dan pengguna sebagai data mentah dan data science membantu menginterpretasikan data tersebut.

Data Science dalam Pemerintah & Organisasi Non-pemerintah:

Data adalah aset penting untuk organisasi pemerintah. Ada jumlah data yang dikumpulkan setiap hari yang semakin meningkat. Oleh karena mereka membutuhkan cara untuk mengurutkan dan menyimpan semua data ini, yang dapat dilakukan melalui Data Science. Demikian pula, organisasi non-pemerintah juga menggunakan data science. WWF menggunakan data science untuk menunjukkan informasi secara statistik mengenai masalah satwa liar dan hence membuat gerakan mereka efektif.

Peluang dalam Data Science:

Seiring berkembangnya bidang data science, peluang kerja di bidang ini juga meningkat secara eksponensial. Analisis yang dilakukan oleh LinkedIn pada pertumbuhan pekerjaan data science menunjukkan peningkatan besar di bidang data science, terutama dalam 30 tahun terakhir. Jika Anda tertarik pada data science, Anda dapat mendapatkan kursus gratis online. Lihat tutorial ini di Common lounge.

Komponen Kunci:

Sekarang kita akan memberikan Anda beberapa wawasan tentang data science dan berbagai komponennya.

1: Pemrograman:

Data Science adalah tentang data. Untuk mengatur dan menganalisis data ini kita menggunakan pemrograman. Bahasa pemrograman ada banyak jenis. Dua yang paling luas digunakan adalah Python dan R.

Python: Python adalah bahasa pemrograman yang paling mudah dibaca dan fleksibel, sehingga penggunaannya yang luas. Ini memiliki banyak paket statistik dan numerik yang kuat termasuk NumPy dan pandas, Matplotlib, Tensorflow, iPython dll. Python jauh lebih cepat dan lebih mudah dipelajari.

R: R adalah bahasa pemrograman lain namun sebagian besar difokuskan pada teknik statistik dan grafis. R banyak digunakan di antara statistisi dan penambang data untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data. Ini adalah bahasa open source.

2: Data dan jenisnya:

Komponen kunci berikutnya adalah data itu sendiri. Untuk memahami data, kita harus pertama-tama memahami jenisnya.

Data Terstruktur: Data terstruktur merujuk pada informasi dengan tingkat organisasi yang tinggi. Ini dapat dengan mudah direpresentasikan dalam bentuk tabel, dapat disimpan dan diproses dalam basis data.

Data tidak terstruktur: Data tidak terstruktur adalah informasi yang tidak memiliki model data atau tidak terorganisir. Ini dapat terdiri dari teks atau data seperti tanggal, angka, email, file PDF, gambar, video, dll.

Bahasa Alami: Data dalam bentuk bahasa tulis yang digunakan untuk berkomunikasi seperti Bahasa Inggris, Spanyol, dan Urdu dll. Ini dapat dianggap sebagai sub-tipe dari data tidak terstruktur.

Gambar, Video, Audio: Gambar, video, dan audio juga tidak terstruktur dalam bentuknya. Mereka dihasilkan menggunakan kamera dan mikrofon. Penggunaan yang semakin banyak dilihat di smartphone di mana gambar dan video disimpan dan diproses setiap hari.

Data berbasis Graf: Graf adalah himpunan simpul dan tepi. Ini adalah struktur matematika yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua entitas.

Dihasilkan Mesin: Data yang dihasilkan mesin diciptakan oleh sistem komputer, aplikasi, atau mesin tanpa intervensi manusia.

3: Statistik, Probabilitas dan hubungannya dengan Data Science:

Statistik: Statistik adalah cabang matematika yang berurusan dengan pengumpulan, interpretasi, analisis, presentasi, dan organisasi data. Ini menggunakan pemrograman untuk menganalisis data.

Probabilitas: Probabilitas adalah ukuran kemungkinan terjadinya suatu peristiwa. Ini diukur sebagai angka antara 0 dan 1, di mana 0 menunjukkan ketidakmungkinan dan 1 menunjukkan kepastian.

Hubungan dengan Data Science: Statistik dan probabilitas keduanya terkait dengan data science. Mereka adalah fondasi pemrosesan dan analisis data. Kita menggunakan kedua ilmu ini dalam hubungan dengan data science untuk menginterpretasikan data dengan benar.

4: Machine Learning:

Machine learning adalah bidang ilmu komputer yang berasal dari AI. Ini menggunakan teknik statistik untuk memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram. Mesin secara bertahap meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu dengan mengubah struktur atau program. Ada tiga tujuan utama machine learning. Satu, untuk belajar perubahan dan representasi perubahan ini. Kedua, untuk menggeneralisasi kinerja, sehingga efektif tidak pada satu tugas tetapi pada tugas serupa lainnya. Ketiga. Untuk meningkatkan kinerja mesin dan menemukan cara untuk mencegah penurunan kinerja. Dalam data science, machine learning digunakan dalam algoritma, regresi dan metode klasifikasi. Ini digunakan untuk memprediksi hasil dari data yang diproses dengan berbagai cara.

5: Big Data:

Big Data adalah nama yang diberikan ke data dalam jumlah yang sangat besar sehingga menyimpan atau memproses data ini memerlukan sejumlah besar komputer. Ini ditandai oleh tiga Vs:

Volume: Data dalam volume besar yang berkisar dari terabyte hingga zettabyte.

Variasi: Data dapat menunjukkan banyak variasi dan keberagaman. Ini dapat berupa campuran dari dua atau lebih jenis data, misalnya, terstruktur dan tidak terstruktur keduanya.

Kecepatan: Data dihasilkan dengan laju yang terus tumbuh. Pada dasarnya ini adalah kecepatan data.

Dalam data science, data dikelompokkan menjadi banyak bentuk dan jenis. Big data dapat merujuk pada volume data yang sangat besar yang tidak dapat diproses dengan menggunakan aplikasi tradisional. Ilmuwan data menggunakan alat-alat berbeda untuk mempelajari dan memproses big data, misalnya, Hadoop, Spark, R, dan Java dll.