7 Ruang Lingkup Data Science

Ruang lingkup data science mencakup berbagai disiplin ilmu, termasuk matematika dan statistika, IT, hingga traditional research. Kombinasi berbagai bidang ini menjadikan data science bagian penting di berbagai industri, tidak hanya di sektor teknologi, tetapi juga di industri lain seperti retail, pendidikan, dan kesehatan. Dengan penerapan data science, bisnis dapat mengoptimalkan strategi, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengambil keputusan berbasis data untuk mendorong pertumbuhan dan inovasi.

Data science juga termasuk bidang yang sangat luas, bahkan dari komponennya saja data science memiliki lebih dari satu komponen yaitu:

Organizing data = Proses penyimpanan data yang nantinya digabungkan dengan manajemen data
Packaging data = Proses manipulasi data dan penggabungan berbagai data yang ada untuk nantinya dipresentasikan
Delivering data = Proses memastikan insight atau pesan dalam data sudah bisa diakses oleh pihak-pihak yang membutuhkan

Lantas, apa saja ruang lingkup data science? Simak artikel ini sampai akhir!

Penjelasan Lengkap 7 Ruang Lingkup Data Science

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, data science merupakan multidisiplin yang menggunakan berbagai algoritma, metode, proses, dan sistem ilmiah untuk bisa mengekstrak insight dan pengetahuan dari data besar yang dimiliki perusahaan yang terdiri dari data terstruktur dan data tidak terstruktur.

Bisa dikatakan, konsep data science serupa dengan data mining atau big data yaitu sama-sama memanfaatkan hardware, sistem pemrograman, dan algoritma yang efisien untuk menyelesaikan masalah atau menemukan insight yang berguna bagi bisnis. Berikut pengertian dan jenis-jenis ruang lingkup data science:

Ruang Lingkup Data Science: Matematika

Ruang lingkup data science yang pertama adalah ilmu matematika. Pada dasarnya, matematika memang menjadi landasan dari hampir semua ilmu kontemporer, tak terkecuali data science. Bahkan, semua teknik data science memiliki dasar matematika yang mendalam.

Matematika yang menjadi bagian dari data science diantaranya adalah kalkulus dan aljabar yang digunakan untuk variabel dan aljabar linear. Perlu diketahui matematika khususnya aljabar linear akan banyak digunakan untuk memahami algoritma machine learning. Oleh karena itu, jika kamu tertarik untuk berkarier jadi data science, kamu harus menguasai berbagai materi terkait aljabar seperti:

Dasar dari matriks dan vektor
Ruang vektor
Konsep faktorisasi

Selain itu, ada beberapa matematika dasar yang termasuk ruang lingkup data science seperti:

Deret, pertidaksamaan, jumlah
Eksponensial, logaritma, bilangan rasional
Graphing dan plotting
Bilangan real dan kompleks
Kalkulus

Ruang Lingkup Data Science: Statistika

Selain bidang keilmuan matematika, ruang lingkup data science terdiri dari ilmu statistika. Analisis statistika dan probabilitas banyak digunakan data scientist untuk memprediksi atau memperkirakan insight, contohnya di kehidupan sehari-hari ada beberapa hasil dari analisis statistika dan probabilitas data science seperti:

Prediksi cuaca
Perkiraan ekonomi
Prediksi penyakit atau virus

Bahkan, dalam data science, ilmu statistika jadi bagian penting dan inti dari algoritma machine learning untuk menerjemahkan pola data menjadi bukti yang bisa ditindaklanjuti. Selain itu, statistik di data science juga digunakan untuk:

Mengumpulkan data
Meninjau data
Menganalisa data
Menarik kesimpulan dari data
Menerapkan model matematika ke variabel yang sesuai

Oleh karena itu, jika kamu tertarik menjadi data scientist, kamu harus memahami konsep statistika setidaknya yang paling dasar seperti:

Bias
Varians
Mean
Median
Model
Over and under sampling
Teknik pengurangan dimensi

Ruang Lingkup Data Science: Computer Science

Ruang lingkup data science selanjutnya adalah computer science yang meliputi pemrograman. Umumnya, di semua perusahaan seorang data scientist akan dituntut untuk memiliki kemampuan akan programming. Tidak harus menguasai semua bahasa pemrograman, seorang data scientist setidaknya menguasai bahasa pemrograman.

Pertama, Python yang digunakan untuk pemrosesan data mulai dari data cleaning, data mining, visualisasi data, analisis statistik, dan penerapan algoritma untuk analisis data. Ada beberapa library dasar Python yang umum digunakan oleh data scientist:

Numpy = Digunakan untuk perhitungan dan hal yang berhubungan dengan angka
Python = Digunakan untuk pemrosesan data mulai dari data cleaning, data mining, visualisasi data, analisis statistik, dan penerapan algoritma untuk analisis data. Ada beberapa library dasar Python yang umum digunakan oleh data scientist:
Pandas = Digunakan untuk manipulasi data dan data cleaning
Matplotlib = DIgunakan untuk visualisasi data
Scikit-learn = Digunakan untuk membuat model machine learning

Selanjutnya, R yang digunakan untuk pengolahan data dan pemrosesan statistika tingkat tinggi. Secara penggunaan, R dan Python memiliki fungsi yang mirip. Namun, secara kegunaan R dimanfaatkan untuk:

Mengolah model statistik
Visualisasi data melalui teks, csv, excel tanpa perlu menggunakan library

Lalu, SQL yang digunakan untuk mengelola dataset dalam jumlah besar yang ada dalam database, selain itu SQL juga digunakan untuk:

Mengakses data
Menganalisis data
Mengubah data
Memanipulasi database
Membuat database yang berbasis relasional

Ruang Lingkup Data Science: Domains/Business Knowledge

Mengutip dari 365 Data Science, salah satu ruang lingkup penting lain dari data science adalah business knowledge. Bahkan, walaupun semisal kamu menguasai berbagai technical skill data science, jika kamu tidak memiliki business knowledge maka akan sulit untuk bisa terjun ke industri. Setidaknya, sebagai data scientist kamu harus menguasai beberapa aspek terkait business knowledge seperti:

Memahami tujuan bisnis dan kebutuhan informasi berbasis data
Memahami data yang dibutuhkan oleh bisnis sehingga bisa mengumpulkan dan mengatur data yang relevan dan berguna dengan kebutuhan bisnis
Mengkomunikasikan data secara efektif untuk pengambilan keputusan bisnis
Arsitektur sistem informasi bisnis
Strategi bisnis

Ruang Lingkup Data Science: Machine Learning

Ruang lingkup data science selanjutnya adalah machine learning yaitu mesin yang bisa belajar sendiri sehingga tidak memerlukan perintah atau arahan tertentu untuk melakukan sesuatu. Ada beberapa metode machine learning pada data science, diantaranya:

Random forest = Algoritma yang digunakan untuk pengklasifikasian dataset dalam jumlah besar
Support vector machine = Algoritma klasifikasi yang memiliki kinerja yang bagus untuk pengklasifikasian data
KNN (K-Nearest Neighbor) = Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi berdasarkan kedekatan jarak suatu data dengan yang lain
Naive Bayes = ALgoritma yang digunakan untuk klasifikasi berdasarkan probabilitas sederhana dan dirancang agar bisa digunakan dengan asumsi antar variabel

Ruang Lingkup Data Science: Software Development

Ruang lingkup data science selanjutnya adalah software development. Umumnya, tidak semua perusahaan mengarahkan data scientist untuk terlibat di pengembangan software, tapi tidak ada salahnya jika kamu ingin memiliki nilai plus sebagai data scientist, kamu bisa mempelajari software development, berikut tahapannya:

Analisis = Merencanakan rancangan pembuatan software
Desain = Merencanakan seluruh sistem dan merencanakan algoritma
Implementasi = Implementasi
Pengajuan = Menguji program yang sudah dibuat
Perilisan = Produk dirilis
Perbaikan = Maintenance setelah produk dirilis

Ruang Lingkup Data Science: Traditional Research

Selanjutnya, ruang lingkup data science adalah traditional research yaitu riset dengan pendekatan yang tradisional seperti Riset pasar secara langsung/tradisional, Wawancara langsung, dan lain sebagainya.

Kesimpulan

Ruang lingkup data science sangat luas dan mencakup berbagai disiplin ilmu, mulai dari matematika, statistika, computer science, business knowledge, hingga machine learning dan software development. Data science bukan hanya tentang analisis data, tetapi juga cara untuk menghasilkan insight yang dapat diimplementasikan dalam berbagai industri, seperti teknologi, kesehatan, pendidikan, hingga retail.

Selain itu, pemahaman tentang traditional research juga tetap penting dalam data science untuk melengkapi analisis berbasis data dengan pendekatan riset yang lebih konvensional. Dengan menguasai berbagai aspek dalam ruang lingkup data science, seseorang dapat memaksimalkan penerapan data dalam bisnis dan industri untuk pengambilan keputusan yang lebih baik serta mendorong inovasi.

Yuk, Pelajari Semua Ruang Lingkup Data Science Bersama Expert!

Jika kamu tertarik untuk mempelajari data science, kamu bisa bergabung di kelas Bootcamp Data Science dari Digital Skola. Di kelas ini, kamu akan belajar skill data science paling update sesuai kebutuhan industri bersama para tutor expert. Kelas ini didesain untuk pemula sehingga bisa diikuti oleh siapa saja tanpa latar belakang IT sekalipun.

Kamu akan belajar skill dari basic hingga advanced dengan fasilitas lengkap mulai dari modul belajar komprehensif, pembuatan portofolio, penyaluran magang secara real experience ke perusahan mitra Digital Skola, hingga bantuan penyaluran kerja. Berikut outline materi yang akan kamu pelajari:

Data Science Methodology
SQL
Programming with Python
Analytics with Numpy
Statistics
Introduction to Data Visualization
Git & Version Control System
Dataframe
Machine Learning

Info lengkap, klik button di bawah!

Bootcamp Data Science