Daftar Isi
Cerita Data Science
sebelum membahas apa itu data science, inpirasi artikel yang saya buat ini datang dari seorang Insinyur data science asal indonesia yang pernah bekerja di tesla bernama morissa tjokro yang kisah suksesnya berawal dari data science.
Morissa Tjokro adalah wanita karir berusia 26 tahun asal Indonesia salah satu dari enam software enginner autopilot self drive tesla. Ia sudah bekerja sejak bulan Desember 2018, ia bercerita bahwa ia tidak pernah melamar di perusahaan tesla tersbut malinkan mendapatkan saran dari temannya yang magang di perusahaan tesla tersebut mengirimkan resume milik morissa tjokro sehingga menghantarkan ia sampai ke proses interview dan menjadi salah satu bagian insinyur autopilot tesla.
Tesla merupakan salah satu perusahaan Amerika yang sedang naiknya ketika Elon Musk presentasi tentang sebuah mobil buatanya yaitu Tesla dengan keunggulan kecanggihannya dalam dunia otomotif yaitu adanya fitur autopilot atau self drive tersebut membuatnya dikenal banyak orang.
Lantas bagaiamana mobil Tesla tersebut bisa berjalan dengan fitur autopilonya atau self drive tersebut, ya mobil tersebut bisa berjalan karena sudah di analisa dan di uji berulagn ulang kali sehingga menghasilkna output teknologi yang sempurna dengan adanya data science. Tugas insinyur autopilot software enginner tidaklah mudah bahkan morissa sendiri kerap kali mendapatkan tugasnya untuk melakukan pengujian tersebut sangat ketat sampai menhitung semua resiko yang terjadi agar teknologi komputer yang digunakan tesla benar aman untuk di distribusikan.
Data Science
Apa sih itu data science? pasti masih banyak yang betanya tanya.
Data science adalah salah satu keahlian seseorang mengolah data di dalam ilmu komputer dan pemogramman dengan teknologi yang ada serta ditambah dengan data – data statistik yang telah dikumpulkan sehingga menjadi suatu rangkaian data yang terstruktur ataupun tidak terstruktur untuk penelitian teknologi. Data science sendiri memiliki teknik teknik pemanfaatan yang saya ketahui ada analisis big data, web scrapping atau web crawling, dan machine learning yang sudah tidak asing lagi.
Karena data yang dikumpulkan itu dapat membantu peniliti atau seorang data science itu dapan menunjang pekerjaan yang lebih efektif dan teliti untuk analisis dang menghasilkan sumber informasi yang baru. Tak hanya itu saja, dapat menjadi penunjang perkembangan teknologi di masayarakat dengan kualitasa yang lebih baik dari sebelumnya.
Lantas sipakah orang yang memahami tentang data science dan bergelut di bidang tersebut, ia disebut dengan nama Data Scientis atau peneliti data pekerjaan yang ia lakukan tidaklah mudah. Bahasa pemogramman yang sering diguankan adalah python dan R, dan sebagai seorang information research data tidak harus memahami semua kemampuan yang dibutuhkan, dalam pekerjaan pun sering berada dengan tim dan memiliki kemampuan yang berbeda – beda conothnya ada bagian coding pemogramman dan visualisasi, pengumpulan data, penguji, dan ada yang mempresentasikan hasil kerjanya.
Komponen Data Science
Komponen komponen yang ada di data science ada apa saja, yuk simak lebih lanjut.
Komponen komponen ini nantinya dipergunakan untuk menjelaskan pengembangan atau mempresentasikan hasil pekerjaan
1. Visualisasi
visualisasi adalah salah satu teknik untuk membantu seorang data science untuk akses jumlah besar data yang dipresentasikan dalam benutk visual seperti diagram dan semacamnya, sehingga mudah dipahami dan dicerna ketika dipresentasikan.
2. Statistik
statistik adalah komponen dasar dari data science, yaitu seni mengumpulkan data dan menganalisisnya dalam jumlah yang besar sehingga setelah selesai bisa di visualisasikan datanya untuk mendapatkan suatu wawasan yan baru dan bermanfaat.
3. Machine Learning
machine learing adalah komponen yang mempelajari tentang mesin, pada komponen ini dituntut untuk mempelajari eksplorasi pembangunan mesin dan algoritma untuk menghasilkan prediksi data yang tak terduga untuk masa depan. Conoth penerapan sederhana machine learning sendiri seperti Chatbot.
4. Deep Learning
deep learning adalah komponen penelitian tentang mesin yang baru dimana sautu algoritma memilih analisi untuk diikuti. Contoh simple dari deep learning seperti sebuah handphone yang memiliki fitur face unlock
Bahasa Pemogramman
1. Python
python merupakan bahasa pemogramman yang populer di kalangan pengiat IT, tak hanya itu saat ini bahasa pemogramman python sendiri banyak digunakan di berbagai bidang contohnya game developer, sistem web, dan mesin. Sehingga bahasa pemogramman ini cocok dipakai di pengembangan website, pengembangan software, system analisis data, dan matematika.
2. R languange
tidak hnaya python saja yang digunakan ada R languange yang dipakai programmer, bahasa ini sering dimanfaatkan utnuk komponen visualisasi data yang dimana data tersebut diubah bentuk komputasi statistik dan grafik sehingga menghasilkan visual menarik yang tidak asal – asalan dan berkualitas.
Dan masih banyak bahasa pemogramman lainnya yang digunakan untuk data science,
Gimana sudah tertarik belum dengan data science ?
Software Digunakan
pada umunya untuk seorang data science tau programmer yang mengolah data jelas menggunakan software teks editor seperti contohnya vscode, namun tidak sipungkiri juga ada software lainnya yang menunjang kerja seorang data science, contoohnya.
1. MIcrosoft Excel
sudah tidak asing lagi dengan product microsoft yang tujuan penggunaanya mengola data menggunakan spreadsheet untuk manajemen data data dan perintah matematik.Dalam membantu data scientist, Microsoft Excel memiliki peranan untuk melakukan analisis data skala kecil menjadi lebih mudah.
2. Matlab
matlab adalah suatu sofware yang diguankan data science utnuk visualisasi data untuk di analisis data yang telah dikumpulkan. software ini memiliki keunggulan yang dibutuhkan data science selain bahasa pemogramman yang sering digunakan oleh kalangan programmer, ia juga mampu analisis data dengan matematika dasar aljabar linear dan dapat ditampilkan secara statistik grafik yang menarik.
Prospek Kerja
untuk generasi saat ini dan seiring perkembangan teknologi yang semakin cepat, profosi Data Science atau seorang analis data saat ini sangat dibutuhkan di berbagai industri, dandiharapkan bisa ke bidang lainnya seperti contoh peternakan, perkebunan, perbankan, jasa dan perusahaan teknologi yang membutuhkan informasi dari analisi data untuk menunjang keberlangsungan perusahaannya. contoh pekerjaan dari Data Science.
1. Arsitek Big Data
seorang yang bekerja sebagai praktisi teknologi yang bertugas merancang dan mengelola sebuah arsitektur data di perindustrian.
2. Data Science
seorang yang bekerja untuk mengumpulkan data dan bertanggung jawab mengelola data, mengumuplkan, dan menganalisis data tersebut dan menghasilkan informasi data yang berguna.
3. Data Analyst
seorang yang bekerja yang memiliki hak mendapatkan dan menggunakan data yang ada dan membantu perusahaanya untuk membuat sebuah keputusan dari analsis data.
4. Data Engginner
seorang yang berprofresi untuk mengembagkan serta membuat skema arsitektur manajemen data dan memantau infrakstruktur yang ada didalamnya.
5. Bussiness Analyst
profesi yang memiliki tugas menganalisa dan melakukan pengkajian terhadap rencana strategi bisnid dan model binis untuk perusahaan.
jadi setelah ini ada yang mau bekerja sebagai data science, jurusah apa saja sih yang mempelajari data science biar nantinya bisa bekerja menjadi ilmuwan data.
Jurusan Di Perkuliahan
Jurusan Di Perkuliahan
yap, jjurusan diperkuliahan yang memperlajari ilmu mengolah data atau data science, berikut juruannya:
