Dalam dunia kecerdasan buatan, kita mengenal istilah data science. Apa itu data science?
Sebelum kita membahasnya, terlebih dahulu kami akan sampaikan bahwa data science menjadi suatu bidang ilmu yang saat ini sedang digunakan dalam berbagai macam industri. Karena penggunaannya semakin luas, oleh karena itu orang yang mahir di bidang data science akan sangat dibutuhkan.
Ingin mengenal lebih jauh tentang data science? Yuk simak informasi berikut!
Daftar isi
Apa Itu Data Science?
Data science merupakan suatu ilmu yang menggabungkan kemahiran dalam bidang tertentu dengan keahlian matematika, statistika dan juga pemrograman. Tujuannya adalah untuk mengekstraksi suatu pengetahuan atau informasi dari data – data yang ada.
Data – data apa saja yang akan diekstraksi guna diambil dalam keperluan data science?
Data – data yang dimaksud di antaranya adalah volume data yang diolah menggunakan teknik modern, pola – pola tak terlihat yang ditemukan dalam sekumpulan data, serta sekaligus berbagai informasi bermakna yang ada.
Model yang prediktif dari pengelolaan data yang ada sangat diperlukan dalam data science. Guna membangun suatu model yang prediktif tersebut diperlukan algoritma pembelajaran mesin atau algoritma machine learning secara kompleks. Semua itu akan sangat berguna dalam proses pengolahan teks, gambar, audio, video dan sebagainya untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan yang mumpuni.
Sistem kecerdasan buatan tersebut dirancang untuk melakukan berbagai macam tugas yang terlalu sulit untuk dilaksanakan atau dipenuhi dengan mengandalkan kecerdasan manusia saja. Hasil datanya akan diolah dalam sistem kecerdasan buatan untuk dimanfaatkan oleh seorang analis dalam merancang suatu strategi yang tepat dalam penyelesaian suatu masalah agar bisa mencapai tujuan tertentu.
Agar suatu tujuan tersebut tercapai, proses pengolahan data dengan data science memerlukan beberapa alat pendukung. Apa saja alat – alat yang dimaksud?
Alat yang Digunakan Data Science
Beberapa alat pendukung yang digunakan untuk proses pengolahan data dengan data science di antaranya :
Big data
Apa yang dimaksud dengan big data?
Jadi, big data merupakan kumpulan data yang lebih besar dan kompleks utamanya berasal dari sumber data baru. Set data ini sangat banyak sehingga software pemrosesan data tradisional tidak dapat terkelola dengan baik.
Machine learning
Machine learning merupakan suatu alat dalam data science yang bersifat interdisipliner dan menggunakan teknik pemrosesan data dari bidang statistika, ilmu komputer dan juga artificial intelligence.
Komponen utama dalam machine learning adalah algoritma. Algoritma yang ada tersebut secara otomatis akan membuat seseorang bisa belajar dari pengalaman untuk mendapatkan hasil kerja yang lebih baik.
Data mining
Apa yang dimaksud dengan data mining?
Data mining merupakan penerapan suatu algoritma khusus yang digunakan dalam mengekstraksi suatu pola dalam kumpulan data. Data mining ini sangat erat kaitannya dengan machine learning utamanya dalam hal mengekstrak pola informatif yang tersimpan di dalam sekumpulan data.
Deep learning
Mungkin kalau bicara tentang deep learning, kebanyakan orang akan mengartikannya secara harfiah dimana deep learning artinya belajar dengan serius.
Namun dalam dunia data science, deep learning bukan sekedar belajar dengan serius. Deep learning merupakan sub bidang dari machine learning dimana algoritmanya terinspirasi dari struktur otak manusia atau yang biasa disebut sebagai neural networks.
Algoritma ini dapat digunakan dalam menyelesaikan berbagai macam permasalahan yang ada baik itu analisis pola, clustering, atau pun klasifikasi.
Artificial intelligence
Kalau bicara apa itu data science, kita juga akan membahas tentang artificial intelligence. Jadi artificial intelligence ini juga menjadi sebuah alat yang digunakan dalam data science.
Articial intelligence sendiri merupakan bidang ilmu komputer yang menekankan penciptaan mesin cerdas untuk dapat bereaksi dan bekerja selayaknya manusia. Adapun AI memiliki komponen inti yang berupa pemrograman komputer untuk sifat tertentu seperti pengetahuan, penalaran, persepsi, pemecahan masalah, pembelajaran, perencanaan dan sebagainya.
Tanpa alat pendukung tersebut, proses pengolahan data pada data science tidak akan berjalan maksimal dan tidak akan mencapai tujuan sesuai yang diharapkan. Proses data science juga cukup panjang.
Ada beberapa tahapan dalam proses data science yang harus dilakukan untuk mencapai tujuan yang dikehendaki. Apa saja tahapan proses tersebut?
Tahapan Proses Data Science
Ada beberapa tahapan proses dalam data science sehingga suatu data yang diolah bisa disajikan secara kompleks. Tahapan – tahapan proses data science di antaranya :
Obtain
Tahapan pertama dalam proses data science adalah obtain. Obtain merupakan pengumpulan data – data. Jadi suatu data dikumpulkan dari berbagai macam sumber data dan kemudian digunakan berbagai macam bahasa pemrograman yang disesuaikan dengan kebutuhan guna melakukan processing data.
Scrub
Setelah data – data yang dibutuhkan dikumpulkan, selanjutnya kamu akan masuk ke dalam proses yang dinamakan scrub. Apa itu scrub?
Jadi scrub atau scrubbing data merupakan proses pembersihan atau filter data. Jika ada data yang penting maka akan dirapikan, sementara data yang tidak penting atau tidak relevan akan dibuang. Jika ada data yang kurang atau hilang, maka penyesuaian akan dilakukan.
Proses scrubbing dalam data science juga meliputi penyatuan atau pemisahan kategori data tergantung dari kebutuhannya.
Explore
Explore merupakan proses penggalian atau pemeriksaan data – data. Jadi tahapannya dalam proses explore sebagai berikut :
- Semua data harus diperiksa propertinya karena tipe data yang berbeda memerlukan perlakuan yang berbeda – beda pula.
- Statistik deskriptif harus dihitung dengan cermat dan teliti untuk mengekstrak fitur dan melakukan pengujian atas variabel yang ada.
- Visualisasi data digunakan dalam proses identifikasi pola dan tren pada data – data yang sudah didapatkan.
Dengan demikian, atas data – data yang ada bisa didapatkan gambaran melalui grafik secara lebih jelas dan mudah dimengerti.
Model
Jika tahap scrub dan explore sudah dilakukan secara maksimal, maka proses data science akan lanjut ke tahap model. Pada tahap ini dibuat suatu model data guna mencapai tujuan yang diinginkan.
Regresi dan prediksi juga digunakan dalam tahap ini untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang dan melakukan klasifikasi serta pengelompokan grup nilai dari data – data yang sudah ada.
Interpret/ interpretasi
Tahapan proses terakhir dalam data science adalah interpret atau interpretasi. Jadi interpret atau interpretasi ini merupakan proses penting yang tujuannya memaparkan output atau kesimpulan yang sudah didapatkan setelah melalui berbagai macam tahapan proses yang sebelumnya sudah kita bahas.
Presentasi dan informasi kesimpulan yang disampaikan dijadikan jalan untuk menjawab setiap persoalan atau permasalahan yang ada dan nantinya mendapatkan suatu solusi atau jalan keluar yang memadai.
Pada tahap ini, proses pemaparan kesimpulan harus jelas dan dibutuhkan orang dengan skill komunikasi yang baik untuk memaparkan atau menyampaikan hasil datanya.
Kesimpulan
Data science merupakan suatu bidang ilmu yang berupa penggabungan kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian programming, matematika dan statistika guna mengekstrak suatu informasi data demi mencapai tujuan tertentu.
Untuk mendapatkan apa yang menjadi tujuannya, ada beberapa alat yang digunakan atau diolah dalam data science seperti big data, machine learning, data mining, deep learning, dan artificial intelligence.
Prosesnya pun panjang mulai dari obtain yaitu prosedur pengumpulan data sampai dengan interpretasi yang merupakan komunikasi output antara data scientist dengan orang yang berkepentingan dengan output yang dihasilkan tersebut. Jadi itulah yang dimaksud dengan apa itu data science dan prosesnya.
