Apa itu Data Science? Definisi, Contoh, Alat, dan Lainnya

Data science dijuluki sebagai 'pekerjaan terseksi abad ke-21', dan ini bukan sekadar klaim hiperbolik. Biro Statistik Tenaga Kerja AS memprediksi jumlah peran data scientist akan tumbuh 36% antara 2023 dan 2033, sebuah bukti jelas akan meningkatnya signifikansi bidang ini.

Namun, sebenarnya apa itu data science, dan mengapa begitu penting? Artikel ini akan memandu Anda menyusuri dunia data science. Mulai dari siklus hidup data science, penerapannya di berbagai industri, keterampilan yang dibutuhkan untuk meniti karier di data science, dan lain-lain. Kami akan memberi gambaran mendalam tentang mengapa dan bagaimana data science naik daun sebagai salah satu industri paling dinamis saat ini.

Apa itu Data Science?

Data science adalah bidang interdisipliner yang menggunakan metode ilmiah, proses, algoritme, dan sistem untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Secara sederhana, data science berkaitan dengan memperoleh, memroses, dan menganalisis data untuk mendapatkan wawasan bagi berbagai tujuan.

Siklus hidup data science

Siklus hidup data science merujuk pada berbagai tahap yang umumnya dilalui sebuah proyek data science, dari konsepsi awal dan pengumpulan data hingga mengomunikasikan hasil dan wawasan.

Meskipun setiap proyek data science itu unik—tergantung masalahnya, industri penerapannya, dan data yang terlibat—sebagian besar proyek mengikuti siklus hidup yang serupa.

Siklus hidup ini memberikan pendekatan terstruktur untuk menangani data yang kompleks, menarik kesimpulan yang akurat, dan membuat keputusan berbasis data.

Siklus hidup data science

Berikut lima fase utama yang menyusun siklus hidup data science:

Pengumpulan dan penyimpanan data

Fase awal ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti basis data, file Excel, file teks, API, web scraping, atau bahkan aliran data waktu nyata. Jenis dan volume data yang dikumpulkan sangat bergantung pada masalah yang Anda tangani.

Setelah dikumpulkan, data ini disimpan dalam format yang sesuai agar siap diproses lebih lanjut. Penyimpanan data secara aman dan efisien penting untuk memungkinkan pengambilan dan pemrosesan yang cepat.

Persiapan data

Sering dianggap sebagai fase paling memakan waktu, persiapan data mencakup pembersihan dan transformasi data mentah menjadi format yang sesuai untuk analisis. Fase ini mencakup penanganan data yang hilang atau tidak konsisten, menghapus duplikasi, normalisasi, dan konversi tipe data. Tujuannya adalah menciptakan dataset yang bersih dan berkualitas tinggi yang dapat menghasilkan hasil analitis yang akurat dan andal.

Eksplorasi dan visualisasi

Pada fase ini, data scientist mengeksplorasi data yang telah dipersiapkan untuk memahami polanya, karakteristiknya, dan potensi anomali. Teknik seperti analisis statistik dan visualisasi data meringkas karakteristik utama data, sering kali dengan metode visual.

Alat visualisasi, seperti bagan dan grafik, membuat data lebih mudah dipahami, sehingga para pemangku kepentingan dapat lebih memahami tren dan pola data.

Eksperimen dan prediksi

Data scientist menggunakan algoritme machine learning dan model statistik untuk mengidentifikasi pola, membuat prediksi, atau menemukan wawasan pada fase ini. Tujuannya adalah memperoleh sesuatu yang signifikan dari data yang selaras dengan tujuan proyek, baik memprediksi hasil di masa depan, mengklasifikasikan data, atau mengungkap pola tersembunyi.

Penceritaan data dan komunikasi

Fase terakhir melibatkan interpretasi dan komunikasi hasil yang diperoleh dari analisis data. Memiliki wawasan saja tidak cukup; Anda harus mengomunikasikannya secara efektif, menggunakan bahasa yang jelas dan ringkas serta visual yang menarik. Tujuannya adalah menyampaikan temuan ini kepada pemangku kepentingan non-teknis dengan cara yang memengaruhi pengambilan keputusan atau mendorong inisiatif strategis.

Memahami dan menerapkan siklus hidup ini memungkinkan pendekatan yang lebih sistematis dan sukses terhadap proyek data science. Sekarang mari kita bahas mengapa data science begitu penting.

Mengapa Data Science Penting?

Data science muncul sebagai bidang revolusioner yang krusial dalam menghasilkan wawasan dari data dan mentransformasi bisnis. Tidak berlebihan untuk mengatakan bahwa data science adalah tulang punggung industri modern. Namun, mengapa bidang ini menjadi begitu penting?

• Volume data. Pertama, bangkitnya teknologi digital telah menyebabkan ledakan data. Setiap transaksi online, interaksi media sosial, dan proses digital menghasilkan data. Namun, data ini hanya bernilai jika kita dapat mengekstraksi wawasan yang bermakna darinya. Di sinilah data science berperan.
• Penciptaan nilai. Kedua, data science bukan hanya tentang menganalisis data; ini tentang menafsirkan dan menggunakan data tersebut untuk membuat keputusan bisnis yang tepat, memprediksi tren masa depan, memahami perilaku pelanggan, dan mendorong efisiensi operasional. Kemampuan untuk mendorong pengambilan keputusan berbasis data inilah yang membuat data science begitu esensial bagi organisasi.
• Pilihan karier. Terakhir, bidang data science menawarkan peluang karier yang menggiurkan. Dengan meningkatnya permintaan profesional yang dapat bekerja dengan data, pekerjaan di data science termasuk yang bergaji tertinggi di industri. Menurut Glassdoor, gaji rata-rata untuk data scientist di Amerika Serikat adalah gaji pokok $116.000, menjadikannya pilihan karier yang menjanjikan.

Untuk Apa Data Science Digunakan?

Data science digunakan untuk berbagai aplikasi, mulai dari memprediksi perilaku pelanggan hingga mengoptimalkan proses bisnis. Cakupan data science sangat luas dan mencakup berbagai jenis analitik.

• Analitik deskriptif. Menganalisis data masa lalu untuk memahami kondisi saat ini dan mengidentifikasi tren. Misalnya, toko ritel dapat menggunakannya untuk menganalisis penjualan kuartal lalu atau mengidentifikasi produk terlaris.
• Analitik diagnostik. Mengeksplorasi data untuk memahami mengapa peristiwa tertentu terjadi, mengidentifikasi pola dan anomali. Jika penjualan perusahaan menurun, analitik ini akan mengidentifikasi apakah penyebabnya kualitas produk yang buruk, meningkatnya persaingan, atau faktor lain.
• Analitik prediktif. Menggunakan model statistik untuk meramalkan hasil di masa depan berdasarkan data masa lalu, banyak digunakan di keuangan, kesehatan, dan pemasaran. Perusahaan kartu kredit dapat menggunakannya untuk memprediksi risiko gagal bayar pelanggan.
• Analitik preskriptif. Menyarankan tindakan berdasarkan hasil dari jenis analitik lain untuk mengurangi masalah di masa depan atau memanfaatkan tren yang menjanjikan. Contohnya, aplikasi navigasi yang menyarankan rute tercepat berdasarkan kondisi lalu lintas saat ini.

Peningkatan sofistikasi dari analitik deskriptif ke diagnostik, prediktif, hingga preskriptif dapat memberikan wawasan berharga bagi perusahaan untuk memandu pengambilan keputusan dan perencanaan strategis. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang empat jenis analitik pada artikel terpisah.

Apa Manfaat Data Science?

Data science dapat menambah nilai bagi bisnis mana pun yang memanfaatkan datanya. Dari statistik hingga prediksi, praktik berbasis data yang efektif dapat menempatkan perusahaan pada jalur cepat menuju kesuksesan. Berikut beberapa cara data science digunakan:

Optimalkan proses bisnis

Data science dapat meningkatkan operasi perusahaan secara signifikan di berbagai departemen, dari logistik dan rantai pasok hingga sumber daya manusia dan seterusnya. Ini dapat membantu alokasi sumber daya, evaluasi kinerja, dan otomasi proses. Misalnya, perusahaan logistik dapat menggunakan data science untuk mengoptimalkan rute, mengurangi waktu pengiriman, menghemat biaya bahan bakar, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Menggali wawasan baru

Data science dapat mengungkap pola dan wawasan tersembunyi yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. Wawasan ini dapat memberikan keunggulan kompetitif dan membantu perusahaan memahami bisnisnya dengan lebih baik. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan data pelanggan untuk mengidentifikasi tren dan preferensi, sehingga memungkinkan mereka menyesuaikan produk atau layanan.

Ciptakan produk dan solusi inovatif

Perusahaan dapat menggunakan data science untuk berinovasi dan menciptakan produk atau layanan baru berdasarkan kebutuhan dan preferensi pelanggan. Ini juga memungkinkan bisnis memprediksi tren pasar dan tetap selangkah lebih maju dari pesaing. Misalnya, layanan streaming seperti Netflix menggunakan data science untuk memahami preferensi penonton dan membuat rekomendasi yang dipersonalisasi, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna.

Industri Mana yang Menggunakan Data Science?

Implikasi data science menjangkau semua industri, secara fundamental mengubah cara organisasi beroperasi dan mengambil keputusan. Meskipun setiap industri berpotensi meraih manfaat dari penerapan data science, pengaruhnya sangat besar pada sektor yang kaya data.

Mari selami lebih dalam bagaimana data science merevolusi industri-industri kunci ini:

Penerapan data science di keuangan

Sektor keuangan dengan cepat memanfaatkan kekuatan data science. Dari deteksi penipuan dan perdagangan algoritmik hingga manajemen portofolio dan penilaian risiko, data science membuat operasi keuangan yang kompleks menjadi lebih efisien dan presisi. Misalnya, perusahaan kartu kredit memanfaatkan teknik data science untuk mendeteksi dan mencegah transaksi penipuan, menghemat miliaran dolar setiap tahun.

Pelajari lebih lanjut tentang dasar-dasar keuangan di Python dan bagaimana Anda dapat membuat keputusan keuangan berbasis data melalui jalur keterampilan kami.

Penerapan data science di kesehatan

Kesehatan adalah industri lain di mana data science berdampak mendalam. Aplikasinya berkisar dari memprediksi wabah penyakit dan meningkatkan kualitas perawatan pasien hingga meningkatkan manajemen rumah sakit dan penemuan obat. Model prediktif membantu dokter mendiagnosis penyakit lebih awal, dan rencana perawatan dapat disesuaikan menurut kebutuhan spesifik pasien, sehingga meningkatkan hasil perawatan.

Anda dapat mengetahui lebih banyak tentang bagaimana data science mentransformasi kesehatan dalam episode DataFramed Podcast.

Penerapan data science di pemasaran

Pemasaran merupakan bidang yang secara signifikan berubah berkat hadirnya data science. Penerapannya beragam, mulai dari segmentasi pelanggan dan iklan tertarget hingga peramalan penjualan dan analisis sentimen. Data science memungkinkan pemasar memahami perilaku konsumen dengan detail yang belum pernah terjadi sebelumnya, sehingga mereka dapat membuat kampanye yang lebih efektif. Analitik prediktif juga dapat membantu bisnis mengidentifikasi tren pasar potensial, memberi mereka keunggulan kompetitif. Algoritme personalisasi dapat menyesuaikan rekomendasi produk untuk tiap pelanggan, sehingga meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan.

Kami memiliki posting blog terpisah tentang lima cara menggunakan data science dalam pemasaran, yang membahas beberapa metode yang digunakan di industri. Anda juga dapat mempelajari lebih lanjut dalam jalur keterampilan Marketing Analytics with Python.

Penerapan data science di teknologi

Perusahaan teknologi mungkin merupakan penerima manfaat terbesar dari data science. Dari menggerakkan mesin rekomendasi hingga meningkatkan pengenalan gambar dan ucapan, data science menemukan penerapan di berbagai bidang. Platform ride-hailing, misalnya, mengandalkan data science untuk menghubungkan pengemudi dengan penumpang dan mengoptimalkan pasokan pengemudi tergantung waktu dalam sehari.

Bagaimana Data Science Berbeda dari Bidang Terkait Data Lainnya?

Meskipun data science tumpang tindih dengan banyak bidang yang juga bekerja dengan data, data science memiliki perpaduan unik prinsip, alat, dan teknik yang dirancang untuk mengekstraksi pola bermakna dari data.

Membedakan data science dari bidang terkait ini dapat memberi pemahaman yang lebih baik tentang lanskapnya dan membantu menetapkan jalur karier yang tepat. Mari kita luruskan perbedaannya.

Data science vs data analytics

Data science dan data analytics sama-sama berperan penting dalam mengekstraksi nilai dari data, tetapi fokusnya berbeda. Data science adalah bidang payung yang menggunakan metode termasuk machine learning dan analitik prediktif untuk menarik wawasan dari data. Sebaliknya, data analytics berkonsentrasi pada pemrosesan dan melakukan analisis statistik pada dataset yang ada untuk menjawab pertanyaan spesifik.

Data science vs business analytics

Sementara business analytics juga berkaitan dengan analisis data, fokusnya lebih pada memanfaatkan data untuk keputusan bisnis strategis. Umumnya lebih sedikit teknis dan lebih berfokus pada bisnis dibandingkan data science. Data science, meski dapat memengaruhi strategi bisnis, sering kali menyelami aspek teknis yang lebih dalam, seperti pemrograman dan machine learning.

Data science vs data engineering

Data engineering berfokus pada pembangunan dan pemeliharaan infrastruktur untuk pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data, memastikan data bersih dan dapat diakses. Data science, di sisi lain, menganalisis data ini menggunakan model statistik dan machine learning untuk mengekstraksi wawasan berharga yang memengaruhi keputusan bisnis. Intinya, data engineer menciptakan 'jalan' data, sementara data scientist 'mengemudikannya' untuk memperoleh wawasan bermakna. Keduanya vital dalam organisasi berbasis data.

Data science vs machine learning

Machine learning adalah subset dari data science, berfokus pada pembuatan dan penerapan algoritme yang memungkinkan mesin belajar dari data dan membuat keputusan berdasarkan data tersebut. Data science lebih luas dan menggabungkan banyak teknik, termasuk machine learning, untuk mengekstraksi informasi bermakna dari data.

Data Science vs Statistika

Statistika, disiplin matematika yang menangani pengumpulan, analisis, interpretasi, dan pengorganisasian data, adalah komponen kunci data science. Namun, data science mengintegrasikan statistika dengan metode lain untuk mengekstraksi wawasan dari data, menjadikannya bidang yang lebih multidisipliner.

Setelah memahami pembedaan ini, kini kita dapat membahas konsep kunci yang perlu dikuasai setiap data scientist.

Konsep-Konsep Kunci Data Science

Seorang data scientist yang sukses tidak hanya membutuhkan keterampilan teknis tetapi juga pemahaman akan konsep inti yang menjadi fondasi bidang ini. Berikut beberapa konsep kunci yang perlu dipahami:

Statistika dan probabilitas

Keduanya adalah landasan data science. Statistika digunakan untuk memperoleh wawasan bermakna dari data, sementara probabilitas memungkinkan kita membuat prediksi tentang peristiwa di masa depan berdasarkan data yang tersedia. Memahami distribusi, uji statistik, dan teori probabilitas sangat penting bagi setiap data scientist.

Sumber daya untuk memulai

• Kursus Pengantar Statistika
• Jalur Keterampilan Statistik Dasar dengan Python
• Cheat Sheet Statistika Deskriptif

Pemrograman

Pemrograman adalah alat yang memungkinkan data scientist bekerja dengan data. Bahasa seperti Python dan R sangat populer karena kemudahan penggunaan dan pustaka penanganan data yang kuat. Keakraban dengan bahasa-bahasa ini memungkinkan data scientist membersihkan, memroses, dan menganalisis data secara efektif.

Sumber daya untuk memulai

• Jalur Keterampilan Pemrograman Python
• Jalur Karier Python Programmer
• Jalur Karier R Programmer
• Cara Menjadi Programmer pada 2023: Panduan Langkah demi Langkah

Visualisasi data

Visualisasi data adalah seni merepresentasikan data kompleks dalam format visual yang mudah dipahami. Ini membantu mengomunikasikan temuan dan memudahkan pemahaman kumpulan data yang kompleks. Alat seperti Tableau, Matplotlib, dan Seaborn umum digunakan di bidang ini.

Sumber daya untuk memulai

• Kursus Memahami Visualisasi Data
• Jalur Keterampilan Visualisasi Data dengan Python
• Jalur Keterampilan Visualisasi Data dengan R
• Cheat Sheet Visualisasi Data

Machine learning

Machine learning, subset dari kecerdasan buatan, melibatkan pelatihan model pada data untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Bidang ini menjadi inti dari banyak aplikasi data science modern, dari sistem rekomendasi hingga analitik prediktif.

Sumber daya untuk memulai

• Kursus Memahami Machine Learning
• Jalur Keterampilan Dasar Machine Learning dengan Python
• Jalur Karier Machine Learning Scientist dengan Python
• Apa itu Machine Learning?

Data engineering

Data engineering berkaitan dengan desain dan konstruksi sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data. Ini membentuk dasar tempat model analisis data dan machine learning dibangun.

Sumber daya untuk memulai

• Kursus Data Engineering for Everyone
• Kursus Pengantar Data Engineering
• Apa itu Data Engineering?
• Cara Menjadi Data Engineer pada 2023: 5 Langkah untuk Sukses Karier
• Kursus ETL and ELT in Python

Alat-Alat Kunci Data Science

Data scientist memerlukan seperangkat alat untuk menjalankan tugasnya secara efektif. Alat ini dapat berupa bahasa pemrograman hingga perangkat lunak untuk visualisasi data. Berikut beberapa alat esensial data science.

Bahasa pemrograman

Dalam ranah data science, bahasa pemrograman adalah alat utama. Bahasa ini menyediakan kerangka kerja untuk menginstruksikan komputer melakukan tugas spesifik, seperti manipulasi data, analisis statistik, dan machine learning. Berikut beberapa bahasa kunci yang perlu dipertimbangkan untuk dikuasai setiap data scientist:

• Python. Dikenal karena kesederhanaannya dan pustaka kuat seperti pandas dan NumPy.
• R. Unggul untuk analisis statistik dan visualisasi.
• Julia. Diakui karena performa dan kecepatannya yang tinggi, ideal untuk komputasi numerik dan ilmiah.

Sumber daya untuk memulai

• Kursus Pengantar Pemrograman R
• Kursus Pengantar Julia
• Python vs R untuk Data Science: Mana yang Harus Anda Pelajari?
• Cheat Sheet Python untuk Pemula

Alat business intelligence

Alat Business Intelligence (BI) adalah aplikasi perangkat lunak yang digunakan untuk menganalisis data mentah organisasi. Alat ini membantu visualisasi, pelaporan, dan berbagi wawasan data, memungkinkan perusahaan membuat keputusan berbasis data. Berikut beberapa alat BI esensial untuk data science:

• Tableau. Untuk membuat visualisasi data interaktif.
• Power BI. Paket alat analitik bisnis dari Microsoft.
• QlikView. Menggabungkan ETL, penyimpanan data, dan visualisasi.

Sumber daya untuk memulai

• Jalur Keterampilan Tableau Fundamentals
• Kursus Pengantar Power BI
• Power BI vs Tableau: Mana yang Harus Anda Pilih pada 2023?
• Cheat Sheet Power BI
• Cheat Sheet Tableau

Pustaka machine learning

Pustaka machine learning adalah kumpulan kode siap pakai yang dapat digunakan data scientist untuk menghemat waktu. Pustaka ini menyediakan algoritme dan rutinitas pembelajaran yang dikemas sebelumnya yang bisa diintegrasikan ke dalam program. Berikut beberapa pustaka kunci yang menyederhanakan tugas machine learning:

• Scikit-learn. Menawarkan berbagai algoritme untuk klasifikasi, regresi, klastering, dan lain-lain.
• TensorFlow. Dikembangkan oleh Google untuk membangun neural network.
• PyTorch. Dikenal karena grafik komputasi dinamisnya.

aResources to get you started

• Machine Learning Fundamentals with Python
• What is Machine Learning? Blog Post
• Introduction to Machine Learning in Python Tutorial
• Kursus Machine Learning dengan scikit-learn
• Kursus Pengantar TensorFlow in Python

Sistem manajemen basis data

Database Management Systems (DBMS) adalah aplikasi perangkat lunak yang berinteraksi dengan pengguna, aplikasi lain, dan basis data untuk menangkap dan menganalisis data. DBMS memungkinkan cara sistematis untuk membuat, mengambil, memperbarui, dan mengelola data. Berikut beberapa DBMS populer yang digunakan dalam data science:

• MySQL. Sistem basis data relasional open-source.
• PostgreSQL. Menawarkan fitur lanjutan seperti Multi-Version Concurrency Control.
• MongoDB. Basis data NoSQL yang populer.

Sumber daya untuk memulai

• Kursus Desain Basis Data
• Kursus Pengantar SQL
• Tutorial Ikhtisar Basis Data SQL
• Panduan Pemula untuk PostgreSQL

Pekerjaan Teratas di Bidang Data Science

Data science adalah bidang luas dengan banyak peran spesialis, masing-masing memiliki tanggung jawab, persyaratan keterampilan, dan ekspektasi gaji yang unik. Berikut beberapa jabatan yang paling banyak dicari dalam ranah data science:

Data analyst

Data analyst berperan krusial dalam menafsirkan data organisasi. Mereka memiliki keahlian dalam analisis matematika dan statistik, memungkinkan mereka mengubah dataset kompleks menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk mendorong keputusan bisnis. Dengan memanfaatkan alat visualisasi data, mereka secara efektif mengomunikasikan temuannya kepada pemangku kepentingan teknis maupun non-teknis.

Data analyst menyelami data, menyediakan laporan dan visualisasi untuk mengungkap wawasan tersembunyi. Meski tidak selalu terlibat dalam pengembangan algoritme lanjutan, mereka menggunakan berbagai alat untuk memaknai data. Tanggung jawab mereka juga dapat mencakup kueri SQL, pembersihan data, dan manajemen data. Baca lebih lanjut tentang cara menjadi data analyst dalam artikel terpisah. 

Keterampilan kunci:

• Kemahiran dalam SQL, Python, atau R
• Pemahaman kuat tentang analisis statistik
• Kemampuan membuat visualisasi dan laporan data yang menarik
• Maher dalam pembersihan dan manajemen data
• Keterampilan komunikasi yang efektif

Alat esensial:

• SQL untuk kueri basis data
• Bahasa pemrograman seperti Python atau R untuk manipulasi data
• Alat visualisasi data seperti Tableau atau PowerBI
• Alat spreadsheet seperti MS Excel atau Google Sheets
• Perangkat lunak statistik seperti SPSS atau SAS

Data scientist

Data scientist menelusuri data organisasi untuk mengekstraksi dan mengomunikasikan wawasan bermakna. Mereka memiliki pemahaman mendalam tentang alur kerja machine learning dan cara menerapkannya pada aplikasi bisnis dunia nyata. Data scientist terutama bekerja dengan alat berbasis kode, melakukan analisis menyeluruh dan sering terlibat dengan alat big data.

Data scientist ibarat detektif di ranah data. Mereka bertanggung jawab menggali dan menafsirkan sumber data kaya, mengelola dataset besar, dan mengidentifikasi tren dengan menggabungkan titik-titik data. Dengan memanfaatkan keterampilan analitis, statistik, dan pemrograman, mereka mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan dataset yang luas. Wawasan ini mendorong pengembangan solusi berbasis data untuk masalah bisnis yang kompleks, sering kali melibatkan pembuatan algoritme machine learning guna menghasilkan wawasan baru, mengotomatiskan proses, atau memberikan nilai lebih kepada pelanggan.

Kami memiliki panduan lengkap tentang cara menjadi data scientist, yang menguraikan beberapa langkah kunci yang perlu Anda ambil untuk memulai peran ini. 

Keterampilan kunci:

• Penguasaan kuat atas Python, R, dan SQL
• Pemahaman konsep Machine Learning dan AI
• Kemahiran dalam analisis statistik, analitik kuantitatif, dan pemodelan prediktif
• Kemampuan memvisualisasikan dan melaporkan data secara efektif
• Keterampilan komunikasi dan presentasi yang sangat baik

Alat esensial:

• Alat analisis data seperti Pandas dan NumPy
• Pustaka machine learning seperti Scikit-learn
• Alat visualisasi data seperti Matplotlib dan Tableau
• Kerangka kerja big data seperti Airflow dan Spark
• Alat baris perintah seperti Git dan Bash

Data engineer

Data engineer adalah arsitek di ranah data science. Mereka merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur data, memungkinkan data scientist menganalisis data secara efisien. Data engineer berfokus pada pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data, membangun pipeline data yang merampingkan proses analitis.

Data engineer sering menangani desain algoritme untuk ekstraksi informasi dan membuat sistem basis data. Mereka memastikan kinerja optimal dengan mengelola arsitektur data, basis data, dan sistem pemrosesan. Peran ini memerlukan pemahaman komprehensif tentang bahasa pemrograman dan pengalaman dengan basis data relasional serta non-relasional. Baca lebih lanjut tentang menjadi data engineer dalam posting terpisah. 

Keterampilan Kunci:

• Keahlian dalam SQL dan desain basis data
• Kemahiran bahasa pemrograman seperti Python atau Java
• Pengetahuan teknologi big data seperti Hadoop atau Spark
• Keakraban dengan pemodelan data dan prinsip gudang data
• Kemampuan pemecahan masalah dan komunikasi yang kuat

Alat:

• SQL untuk manajemen basis data
• Bahasa pemrograman untuk membangun pipeline data (mis., Python, Java)
• Platform big data seperti Hadoop dan Spark
• Alat ETL (Extract, Transform, Load) seperti Informatica atau Talend
• Basis data NoSQL seperti MongoDB atau Cassandra

Machine learning engineer

Machine Learning Engineer adalah arsitek di dunia AI. Mereka merancang dan menerapkan sistem machine learning yang memanfaatkan data organisasi untuk membuat prediksi. Tanggung jawab mereka juga mencakup mengatasi tantangan seperti prediksi churn pelanggan dan estimasi nilai seumur hidup, serta menerapkan model untuk digunakan organisasi. Machine Learning Engineer terutama bekerja dengan alat berbasis kode.

Lihat panduan lengkap kami tentang cara menjadi machine learning engineer dalam artikel terpisah. 

Keterampilan Kunci:

• Pemahaman mendalam tentang Python, Java, dan Scala
• Keakraban dengan kerangka kerja machine learning seperti Scikit-learn, Keras, atau PyTorch
• Pemahaman struktur data, pemodelan data, dan arsitektur perangkat lunak
• Kemampuan matematika tingkat lanjut mencakup aljabar linear, kalkulus, dan statistika
• Kerja tim yang kuat dan kemampuan pemecahan masalah yang luar biasa

Alat:

• Pustaka dan algoritme machine learning (mis., Scikit-learn, TensorFlow)
• Pustaka data science seperti Pandas dan NumPy
• Platform cloud seperti AWS atau Google Cloud Platform
• Sistem kendali versi seperti Git

AI research scientist

AI Research Scientist berfokus pada kemajuan kecerdasan buatan dengan menciptakan dan meningkatkan algoritme serta model. Mereka menangani tantangan kompleks seperti mengajarkan komputer memahami bahasa, mengenali gambar, atau belajar dari pengalaman. Pekerjaan mereka sering menjembatani riset akademis dan aplikasi praktis, mendorong inovasi dalam AI.

Misalnya, mereka dapat mengembangkan chatbot yang lebih cerdas, meningkatkan sistem mobil swa-kemudi, atau merancang model AI untuk kesehatan. Peran ini membutuhkan keahlian teknis sekaligus kreativitas dalam memecahkan masalah.

Keterampilan Kunci:

• Pengetahuan kuat tentang teknik machine learning dan AI
• Pengalaman dengan neural network, natural language processing, atau computer vision
• Kemahiran Python dan alat seperti TensorFlow atau PyTorch
• Kemampuan matematika yang solid di area seperti aljabar linear dan probabilitas
• Kemampuan mengubah ide teoretis menjadi solusi dunia nyata

Alat Esensial:

• Kerangka kerja deep learning (mis., TensorFlow, PyTorch)
• Platform cloud seperti AWS atau Google Cloud
• Alat kendali versi seperti Git
• Alat riset seperti Jupyter Notebooks
• Perangkat keras berkinerja tinggi seperti GPU

AI Research Scientist berperan kunci dalam membentuk masa depan AI, menciptakan teknologi yang menggerakkan aplikasi lebih cerdas, meningkatkan otomasi, dan menyelesaikan masalah dunia nyata.

Cara Memulai dengan Data Science

Data science adalah bidang interdisipliner, dan untuk memulai, Anda perlu memperoleh campuran keterampilan dari matematika, statistika, ilmu komputer, dan pengetahuan domain spesifik. Mari melihat peta jalan yang mungkin untuk memulai perjalanan Anda di data science.