Data Science
Data Science adalah ilmu yang memanfaatkan data berskala besar dengan menggunakan alat dan teknik modern untuk menemukan pola yang tidak terlihat, memperoleh informasi yang bermakna, dan membuat keputusan bisnis. Data Science menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks untuk membangun model yang prediktif. Ilmu Data Science dapat memungkinkan kita untuk menentukan pengambilan keputusan yang lebih baik, analisis yang prediktif, dan juga penemuan pola.
Dalam Data Science ada beberapa konsep teknis yang perlu dipelajari. Pertama, ada Machine Learning dimana Machine Learning merupakan tulang punggung dalam Data Science. Data Scientist harus memiliki pemahaman yang kuat tentang ML selain pengetahuan dasar statistik. Kedua, ada Modeling dimana dengan model matematika memungkinkan untuk membuat perhitungan dan mendapatkan prediksi cepat berdasarkan apa yang sudah di ketahui tentang data. Pemodelan juga merupakan bagian dari ML dan melibatkan identifikasi algoritma mana yang paling cocok untuk memecahkan masalah yang diberikan dan bagaimana melatih model ini. Ketiga, ada Statistics dimana merupakan inti dari Data Science. Pegangan statistik yang kuat dapat membantu mengekstrak lebih banyak kecerdasan dan mendapatkan hasil yang lebih bermakna. Keempat, ada Programming dimana beberapa tingkat pemrograman diperlukan untuk menjalankan proyek Data Science yang sukses. Bahasa pemrograman yang paling umum adalah Python dan R. Python sangat populer karena mudah dipelajari, dan mendukung banyak perpustakaan untuk Data Science dan ML. Terakhir, ada Databases yaitu, dilakukan dengan memahami cara kerja database, cara mengelolanya, dan cara mengekstrak data.
Dengan itu, setelah mempelajari konsep dasar nya kita dapat menjadi seorang Data Scientist yang handal. Tugas seorang Data Scientist menganalisis data bisnis untuk mengekstrak wawasan yang berarti. Dengan kata lain, seorang Data Scientist dapat memecahkan masalah bisnis melalui serangkaian langkah, termasuk:
- Mengajukan pertanyaan yang tepat untuk memahami masalah,
- Mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti data perusahaan, data publik, dll,
- Memproses data mentah dan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk analisis,
- Masukkan data ke dalam sistem analitik, yaitu dengan algoritma ML atau model statistik,
- Menyiapkan hasil dan wawasan untuk dibagikan dengan pemangku kepentingan yang sesuai.
Pada dunia perindustrian, Data Science dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Data Science pun menjadi teknologi yang berperan besar didalamnya. Salah satu contoh penerapannya adalah dalam E-Commerce. Orang-orang saat ini lebih memilih untuk membeli secara digital, atau yang biasa disebut dengan marketplace. Marketplace digunakan oleh hampir semua orang, dan pengecer online akan secara otomatis mengubah etalase mereka berdasarkan data pribadi pembeli. Dengan secara otomatis memodifikasi tata letak halaman dan menyesuaikan produk yang dijual secara real-time. Beberapa toko online sekarang menggunakan harga khusus, yang menyesuaikan tarif berdasarkan profil pendapatan pelanggan.
Selain itu, Data Science dapat diterapkan untuk Fraud Detection (deteksi penipuan). Dalam industri keuangan mana pun, mendeteksi penipuan sangat penting. Data Science dan kecerdasan buatan (AI) adalah dua ilmu yang sering digunakan dalam konteks ini. Bahkan sedikit gangguan dan kerusakan dapat mengakibatkan kerugian finansial. Analisis prediktif real-time membantu dalam mendeteksi penipuan serta keamanan cyber. Perusahaan dapat memberikan layanan keuangan yang lebih efektif dengan dukungan Data Science. Teknologi ini membantu dalam mendeteksi transaksi yang berpotensi penipuan di setiap aktivitas. Jika aktivitas keuangan yang mencurigakan diamati, itu juga dapat digunakan untuk melarang koneksi atau akun.
Dynamic Pricing (harga dinamis) juga salah satu contoh penerapan Data Science. Dalam industri perjalanan, penetapan harga dinamis sangat menguntungkan. Perusahaan menggunakan data untuk mengklasifikasikan klien atau konsumen secara akurat untuk menerapkan penetapan harga yang dinamis. Produk kemudian dapat diberikan dengan harga yang berbeda untuk setiap segmen pelanggan.
Referensi: