ZetizenRadarCirebon – Data sains telah menjadi aset yang sangat berharga di era digital yang berkembang pesat ini. Data dihasilkan dan dikumpulkan oleh individu, organisasi, dan perusahaan dalam jumlah yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Hal Varian, Chief Economist di Google:
“Data science adalah ilmu yang memungkinkan kita untuk mengubah data menjadi wawasan, pengetahuan, dan, pada akhirnya, pemahaman.”
Jika tidak dianalisis dan dimanfaatkan secara bijak, data itu sendiri tidak memiliki nilai yang signifikan. Data sains berfungsi di sini. Data sains adalah bidang yang menggunakan statistik, pemrograman, dan pemahaman domain untuk menggali informasi penting dari data dan memengaruhi banyak industri. Tulisan ini akan membahas konsep, peran, dan pengaruh penting data science dalam dunia kontemporer.
Baca Juga:7 Tips Menjadi Seorang Praktisi Data7 REKOMENDASI KADO UNTUK KAMU YANG LAGI KEBINGUNGAN
Konsep Dasar Data Sains
Data sains adalah disiplin yang mencakup banyak konsep dan teknik dari berbagai bidang, seperti ilmu komputer, statistik, matematika, dan pemahaman domain. Berikut adalah beberapa konsep dasar yang membentuk landasan disiplin ini:
Data Collection (Pengumpulan Data)
Data science dimulai dengan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti sensor, platform media sosial, perangkat mobile, dan lainnya. Pastikan bahwa data yang dikumpulkan relevan dan berkualitas tinggi.
Data Cleaning (Pembersihan Data)
Mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan atau ketidakakuratan dalam data, seperti data yang hilang atau duplikat, adalah proses di mana data seringkali tidak sempurna.
Exploratory Data Analysis (EDA)
EDA adalah tahap pertama dalam analisis data dan melibatkan pemahaman dasar tentang data, seperti pemahaman statistik deskriptif dan visualisasi.
Statistik Modeling (Pemodelan Statistik)
Data sains menggunakan berbagai teknik statistik, seperti regresi, analisis variansi, dan clustering, untuk memodelkan hubungan antara variabel dalam data.
Baca Juga : Tips Menjadi Seorang data sains
Machine Learning
Bagian penting dari ilmu data adalah pembelajaran mesin, yang melibatkan penggunaan algoritma untuk membuat model yang dapat membuat prediksi atau pengambilan keputusan yang cerdas dan “belajar” dari data.
Teknologi Data Besar
Teknologi seperti Hadoop dan Spark digunakan untuk mengelola dan menganalisis jumlah data yang sangat besar selama era big data.