{"id":2364,"date":"2023-05-11T10:34:42","date_gmt":"2023-05-11T03:34:42","guid":{"rendered":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/?p=2364"},"modified":"2023-05-11T10:34:42","modified_gmt":"2023-05-11T03:34:42","slug":"mengenal-dunia-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/2023\/05\/11\/mengenal-dunia-data-science\/","title":{"rendered":"Mengenal Dunia Data Science"},"content":{"rendered":"

\"\"Sumber: https:\/\/www.freepik.com\/<\/em><\/p>\n

Apa itu Data Science<\/em>?<\/h1>\n

Data science<\/em> atau ilmu data adalah aspek dari pengumpulan data yang berhubungan dengan besarnya volume data dengan menggunakan teknik modern demi menemukan atau mendapatkan informasi yang bermakna, serta membuat bisnis dengan informasi tersebut.<\/p>\n

<\/h1>\n

Fungsi Data Science<\/em><\/h1>\n

Dalam sebuah bisnis, data science<\/em> memiliki fungsi yang penting, yaitu untuk menentukan keputusan bisnis perusahaan. Data science<\/em> membantu perusahaan dalam mengolah data yang terdiri dari data konsumen, kompetitor, dan tren terkini untuk dijadikan sebagai bahan pertimbangan dalam membuat strategi bisnis.<\/p>\n

<\/h1>\n

Aspek yang digunakan dalam Data Science<\/em><\/h1>\n

\"TeknikSumber: https:\/\/mie.binus.ac.id\/<\/em><\/p>\n

Ada beberapa aspek yang dapat kita gunakan dalam dunia data science<\/em>, diantaranya adalah sebagai berikut:<\/p>\n

1. Big Data<\/em><\/h4>\n

Big data<\/em> adalah aspek utama dalam dunia ilmu data. Seorang data scientist<\/em> baru bisa membantu perusahaan dalam mengambil keputusan, memprediksi waktu, penyebaran unit, dan lain sebagainya, hanya jika big data <\/em>tersedia dan dapat digunakan.<\/p>\n

2. Machine Learning<\/em><\/h4>\n

Machine learning<\/em> adalah aspek kedua yang dibutuhkan dalam bidang data science<\/em>. Machine Learning bersifat interdisipliner dan menggunakan teknik dari bidang statistik, ilmu komputer, dan kecerdasan buatan. Komponen utama machine learning<\/em> adalah algoritma yang secara otomatis dapat belajar dari pengalaman untuk meningkatkan kinerjanya.<\/p>\n

3. Data Mining<\/em><\/h4>\n

Data mining<\/em>\u00a0 atau umumnya dikenal sebagai Knowledge Discovery in Databases <\/em>(KDD merupakan proses mengumpulkan dan memproses data untuk menghasilkan sebuah wawasan penting dari data. Proses pengumpulan dan penggalian informasi ini dapat dilakukan dengan perangkat lunak yang menggunakan komputasi statistik, matematika, atau teknologi Artificial Intelligence<\/em> (AI).<\/p>\n

4. Deep Learning<\/em><\/h4>\n

Deep learning<\/em> dapat diartikan sebagai salah satu teknik dalam machine learning<\/em> yang mengarahkan sebuah sistem komputer maupun mesin untuk bekerja layaknya manusia secara natural, yakni dengan mempelajari situasi dengan pembelajaran atau pemrograman tertentu. Deep learning<\/em> juga merupakan kunci dari pengembangan teknologi yang mengandalkan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence<\/em> (AI). Dalam deep learning<\/em>, sebuah komputer akan mempelajari berbagai model dan mengklasifikasikan tugas-tugasnya melalui data yang dikumpulkan. Data tersebut bisa berupa gambar, teks, hingga suara. Tingkat akurasi dari deep learning<\/em> tentunya sangat tinggi, terlebih dalam mengolah data-data berjumlah besar.<\/p>\n

5. Artificial Intelligence<\/em><\/h4>\n

Artificial intelligence<\/em> adalah simulasi proses kecerdasan manusia oleh mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia dan meniru tindakan mereka. Istilah ini juga dapat diterapkan pada mesin apa pun yang menunjukkan ciri-ciri yang terkait dengan pikiran manusia seperti pembelajaran dan pemecahan masalah. Karakteristik ideal dari artificial intelligence<\/em> adalah kemampuannya untuk merasionalisasi dan mengambil tindakan yang memiliki peluang terbaik untuk mencapai tujuan tertentu.<\/p>\n

<\/h1>\n

Tahapan dalam Data Science<\/em><\/h1>\n

\"\"Sumber: www.springboard.com\/<\/em><\/p>\n

Untuk memperoleh insight<\/em> yang bermakna dari sebuah data, tentunya ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan. Berikut adalah tahap-tahap dalam data science<\/em> :<\/p>\n

1. Pengumpulan Data \/ Discovery<\/em><\/h4>\n

Tahap pertama adalah pengumpulan data atau discovery<\/em>. Discovery<\/em> adalah proses dimana akuisisi data, entri data, penerimaan sinyal, dan ekstraksi data dilakukan. Tahapan ini melibatkan pengumpulan data mentah, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.<\/p>\n

2. Persiapan Data\/ Data Preparation<\/em><\/h4>\n

Tahap data preparation <\/em>akan meliputi beberapa hal, mulai dari data warehousing<\/em>, pembersihan data, pementasan data, pemrosesan data, hingga arsitektur data. Tahap ini juga mencakup pengambilan data mentah dan mengubahnya dalam bentuk yang bisa kita gunakan.<\/p>\n

3. Model Planning<\/em><\/h4>\n

Model planning<\/em> adalah tahap di mana kita akan menentukan metode, teknik, dan alur kerja apa yang ingin kita gunakan untuk mengikuti fase pembangunan model berikutnya.<\/p>\n

4. Model Building<\/em><\/h4>\n

Dalam tahap model building<\/em>, diperlukan pengembangan kumpulan data untuk tujuan pelatihan, pengujian, dan produksi. Kumpulan data ini memungkinkan data scientist<\/em> untuk mengembangkan metode analitik dan melatihnya, sambil menyisihkan sebagian data untuk menguji model.<\/p>\n

5. Operation<\/em><\/h4>\n

Tahap selanjutnya adalah operation<\/em>. Tahap ini adalah fase di mana paradata scientist<\/em> akan mengomunikasikan manfaat proyek secara lebih luas dan menyiapkan proyek percontohan untuk menyebarkan pekerjaan dengan cara yang terkendali sebelum memperluas pekerjaan ke perusahaan.<\/p>\n

6. Communicate Results<\/em><\/h4>\n

Tahap terakhir adalah communicate results<\/em>. Di tahap ini, para data scientist<\/em> perlu membandingkan hasil pemodelan dengan kriteria yang ditetapkan untuk menentukan presentase keberhasilan dan kegagalan. Data scientist<\/em>\u00a0 dapat mempertimbangkan cara terbaik untuk mengartikulasikan temuan dan hasil ke berbagai anggota tim dan pemangku kepentingan, dengan mempertimbangkan peringatan dan asumsi. Data scientist<\/em>\u00a0 juga harus mengidentifikasi temuan kunci, mengukur nilai bisnis, dan mengembangkan narasi untuk meringkas dan menyampaikan temuan kepada pemangku kepentingan. Setelah melakukan semua tahapan yang ada, maka dapat dihasilkan informasi-informasi yang berguna untuk membantu perusahaan dalam berkembang kedepannya.<\/p>\n

Pentingnya Data Science<\/em><\/h1>\n

Berdasarkan penjelasan-penjelasan diatas, dapat kita lihat bahwa data science dapat menjadi salah satu investasi yang bernilai tinggi untuk menghadapi tren di era digital ini. Semua bisnis, baik besar maupun kecil pastinya sangat bergantung dengan data. Karena itu, sangat diperlukan kemampuan untuk mengolah data agar sebuah bisnis dapat membangun sebuah strategi yang efektif dan efisien untuk mendapat keuntungan. Karena itu diperlukan data science<\/em>. Dalam hal ini, data science <\/em>dapat menjadi salah satu solusi untuk mengimbangi perkembangan data dan dapat membantu perusahaan untuk mengolah data secara cepat dan akurat.<\/p>\n

Nah tadi merupakan beberapa informasi mengenai data science<\/em>! Buat kamu yang suka baca artikel informatif dan juga menghibur, Filemagz.com<\/a> cocok banget nih buat kamu. Tunggu apa lagi? Jangan mau ketinggalan dan kunjungi website<\/em> nya sekarang juga!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Sumber: https:\/\/www.freepik.com\/ Apa itu Data Science? Data science atau ilmu data adalah aspek dari pengumpulan data yang berhubungan dengan besarnya volume data dengan menggunakan teknik modern demi menemukan atau mendapatkan informasi yang bermakna, serta membuat bisnis dengan informasi tersebut. Fungsi Data Science Dalam sebuah bisnis, data science memiliki fungsi yang penting, yaitu untuk menentukan keputusan […]<\/p>\n","protected":false},"author":24,"featured_media":2366,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2364","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articles"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2364","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/users\/24"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2364"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2364\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2373,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2364\/revisions\/2373"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2366"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2364"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2364"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/bncc\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2364"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}