Lewati Navigasi

Apa itu ilmu data?

Temukan apa yang dilakukan ilmuwan data dan cara menjadi ilmuwan data yang berhasil

Apa itu ilmuwan data?

Ilmuwan data memimpin proyek penelitian untuk mengekstrak informasi penting dari big data dan memiliki keahlian di bidang teknologi, matematika, bisnis, dan komunikasi. Organisasi menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan yang lebih baik, memecahkan masalah yang kompleks, dan meningkatkan operasi. Dengan mengungkapkan wawasan tersembunyi yang dapat ditindaklanjuti dari himpunan data besar, ilmuwan data dapat secara signifikan meningkatkan kemampuan perusahaan untuk mencapai tujuannya. Itulah sebabnya ilmuwan data sangat diminati dan bahkan dianggap sebagai "bintang rock" di dunia bisnis.

Pengantar ilmu data

Apa itu ilmu data?

Ilmu data adalah studi ilmiah terhadap data untuk mendapatkan pengetahuan. Bidang ini merupakan gabungan beberapa disiplin untuk mengekstrak pengetahuan dari himpunan data besar untuk tujuan membuat keputusan dan prediksi yang matang. Ilmuwan data, analis data, arsitek data, teknisi data, ahli statistik, administrator database, dan analis bisnis semua bekerja di bidang ilmu data.

Kebutuhan akan ilmu data berkembang pesat seiring jumlah data meningkat secara eksponensial dan perusahaan semakin bergantung pada analitik untuk mendorong pendapatan dan inovasi. Misalnya, seiring interaksi bisnis menjadi semakin digital, semakin banyak data dibuat, sehingga ada peluang baru untuk mendapatkan wawasan tentang cara mempersonalisasi pengalaman dengan lebih baik, meningkatkan layanan dan kepuasan pelanggan, mengembangkan produk baru dan disempurnakan, serta meningkatkan penjualan. Selain itu, dalam dunia bisnis bahkan di luar itu, ilmu data memiliki potensi untuk membantu memecahkan beberapa tantangan paling sulit di dunia.

Apa yang dilakukan ilmuwan data?

Ilmuwan data mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan big data untuk mengungkap pola dan wawasan, membuat prediksi, dan membuat rencana yang dapat ditindaklanjuti. Big data dapat didefinisikan sebagai himpunan data yang memiliki variasi, volume, dan kecepatan lebih besar daripada yang sanggup ditangani oleh metode manajemen data sebelumnya. Ilmuwan data mengerjakan banyak tipe big data, yang meliputi:

  • Data terstruktur, yang biasanya disusun dalam baris dan kolom serta mencakup kata dan angka seperti nama, tanggal, dan informasi kartu kredit. Misalnya, ilmuwan data di industri utilitas dapat menganalisis tabel pembangkit listrik dan data penggunaan untuk membantu mengurangi biaya dan mendeteksi pola yang dapat menyebabkan peralatan gagal.
  • Data tidak terstruktur, yang tidak tersusun dan mencakup teks dalam file dokumen, media sosial dan data seluler, konten situs web, dan video. Misalnya, ilmuwan data di industri ritel mungkin menjawab pertanyaan tentang meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menganalisis catatan pusat panggilan, email, survei, dan postingan media sosial yang tidak terstruktur.

Selain itu, karakteristik himpunan data dapat dideskripsikan sebagai kuantitatif, data numerik terstruktur, atau data kualitatif atau kategoris, yang tidak ditunjukkan melalui nilai numerik dan dapat dikelompokkan berdasarkan kategori. Ilmuwan data penting mengetahui tipe data yang sedang dikerjakannya karena ini berdampak langsung pada tipe analisis yang dilakukan dan tipe grafik yang dapat digunakan untuk memvisualisasikan data.

Untuk mendapatkan pengetahuan dari semua jenis data ini, ilmuwan data menggunakan keahlian mereka dalam:

  • Pemrograman komputer. Ilmuwan data menulis kueri menggunakan bahasa seperti Julia, R, atau Python untuk menarik data dari database perusahaannya. Python merupakan bahasa pilihan bagi banyak ilmuwan data karena mudah dipelajari dan digunakan bahkan bagi orang yang tidak memiliki pengalaman menulis kode, dan Python menawarkan modul ilmu data bawaan untuk analisis data.
  • Matematika, statistik, dan probabilitas. Ilmuwan data menggunakan keahlian di bidang ini untuk menganalisis data, menguji hipotesis, dan membuat model pembelajaran mesin, yakni file yang dilatih ilmuwan data untuk mengenali tipe pola tertentu. Ilmuwan data menggunakan model pembelajaran mesin terlatih untuk menemukan hubungan dalam data, membuat prediksi tentang data, dan mencari solusi untuk masalah. Sebagai ganti membuat dan melatih model dari awal, ilmuwan data juga dapat memanfaatkan pembelajaran mesin otomatis untuk mengakses model pembelajaran mesin siap produksi.
  • Pengetahuan domain. Untuk menerjemahkan data menjadi wawasan relevan dan bermakna yang mendorong hasil bisnis, ilmuwan data juga memerlukan pengetahuan domain,yakni pemahaman tentang industri dan perusahaan tempat mereka bekerja. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana ilmuwan data dapat menerapkan pengetahuan domain untuk memecahkan masalah industri tertentu.
Industri Tipe proyek ilmu data
Bisnis Pengembangan produk baru dan penyempurnaan produk
Manajemen rantai pasokan dan inventaris
Peningkatan layanan pelanggan
Rekomendasi produk untuk pelanggan e-niaga
Hiburan Memahami pola penggunaan konten media
Pengembangan konten berdasarkan data pasar target
Pengukuran performa konten
Rekomendasi yang disesuaikan berdasarkan preferensi pengguna
Keuangan dan perbankan Pencegahan penipuan dan pelanggaran keamanan lainnya
Manajemen risiko portofolio investasi
Asisten maya untuk membantu pelanggan yang memiliki pertanyaan
Pemerintah Keputusan kebijakan
Pemantauan kepuasan konstituen
Deteksi penipuan, seperti klaim disabilitas sosial
Layanan kesehatan Terapi obat berbasis bukti dan efektivitas biaya obat baru
Pelacakan wabah penyakit secara real time
Pelacak yang dapat dipakai untuk meningkatkan perawatan pasien
Telekomunikasi Peningkatan layanan berdasarkan preferensi pengguna dan lokasi
Peminimalan panggilan terputus dan masalah layanan lainnya
Utilitas Analisis smart meter untuk meningkatkan penggunaan utilitas dan kepuasan pelanggan
Manajemen aset dan tenaga kerja yang ditingkatkan

Ada keahlian lain yang sangat penting untuk menjawab pertanyaan "Apa yang dilakukan ilmuwan data?" Mengomunikasikan hasil analisis secara efektif kepada manajer, eksekutif, dan pemangku kepentingan lainnya adalah salah satu bagian terpenting dalam pekerjaan ini. Ilmuwan data perlu membuat temuan mereka mudah dipahami bagi audiens non-teknis sehingga mereka dapat menggunakan wawasan untuk membuat keputusan yang matang. Karena itu, ilmuwan data perlu memiliki keahlian dalam:

  • Komunikasi, berbicara di publik, dan visualisasi data. Ilmuwan data yang hebat memiliki keahlian komunikasi verbal yang kuat, termasuk bercerita dan berbicara di publik. Di bidang ilmu data, gambar benar-benar bernilai ribuan kata. Menyajikan temuan ilmu data menggunakan grafik dan bagan memungkinkan audiens untuk memahami data dengan cepat hanya dalam lima detik atau lebih singkat. Karena alasan ini, ilmuwan data memandang visualisasi data sama serius dengan analisis mereka.

Proses dan hasil akhir ilmu data

Proses ilmu data

Ilmuwan data mengikuti proses yang serupa untuk menyelesaikan proyek mereka:

  • Ilmuwan data bekerja sama dengan pemangku kepentingan untuk mendefinisikan dengan jelas masalah yang ingin diselesaikan atau pertanyaan yang perlu dijawab, serta persyaratan solusi dan tujuan proyek.
  • Berdasarkan masalah bisnis, ilmuwan data memutuskan pendekatan analitik yang akan diikuti, 1) deskriptif untuk mendapatkan informasi lebih lanjut tentang status saat ini, 2) diagnostik untuk memahami apa yang terjadi dan mengapa, 3) prediktif untuk memperkirakan apa yang akan terjadi, atau 4) preskriptif untuk memahami cara mengatasi masalah.
  • Ilmuwan data mengidentifikasi dan mendapatkan data yang diperlukan untuk mencapai hasil yang diinginkan. Ini dapat melibatkan mengkueri database, mengekstrak informasi dari situs web (web scraping), atau mendapatkan data dari file. Data mungkin tersedia secara internal, atau tim mungkin perlu membeli data. Dalam beberapa kasus, organisasi mungkin perlu mengumpulkan data baru agar dapat berhasil menjalankan proyek.
  • Biasanya, langkah ini paling memakan waktu. Untuk membuat himpunan data untuk pemodelan, ilmuwan data mengonversi semua data ke format yang sama, menyusun data, menghapus apa yang tidak diperlukan, dan mengganti data yang hilang.
  • Setelah data dibersihkan, ilmuwan data mengeksplorasi data dan menerapkan teknik analitik statistik untuk mengungkapkan hubungan antara fitur data serta hubungan statistik antara data dan nilai yang diprediksi data (dikenal sebagai label). Label yang diprediksi dapat berupa nilai kuantitatif, seperti nilai keuangan sesuatu di masa depan atau durasi penundaan penerbangan dalam menit.

    Eksplorasi dan persiapan biasanya melibatkan banyak analisis dan visualisasi data interaktif, yang biasanya menggunakan bahasa seperti Python dan R dalam alat dan lingkungan interaktif yang dirancang khusus untuk tugas ini. Skrip yang digunakan untuk mengeksplorasi data biasanya dihosting di lingkungan khusus seperti Jupyter Notebooks. Alat ini memungkinkan ilmuwan data mengeksplorasi data secara programatik sambil mendokumentasikan dan membagikan wawasan yang mereka temukan.

  • Ilmuwan data membuat dan melatih model preskriptif atau deskriptif, kemudian menguji dan mengevaluasi model untuk memastikan model menjawab pertanyaan atau mengatasi masalah bisnis. Secara sederhana, model adalah sepotong kode yang mendapat input dan menghasilkan output. Membuat model pembelajaran mesin melibatkan memilih algoritma, memberinya data, dan menyetel hyperparameter. Hyperparameter adalah parameter dapat disesuaikan yang memungkinkan ilmuwan data mengontrol proses pelatihan model. Misalnya, pada jaringan neural, ilmuwan data memutuskan jumlah lapisan tersembunyi dan jumlah node di setiap lapisan. Penyetelan hyperparameter, yang disebut juga pengoptimalan hyperparameter, adalah proses menemukan konfigurasi hyperparameter yang menghasilkan performa terbaik.

    Pertanyaan yang umum diajukan adalah "Algoritme pembelajaran mesin mana yang harus saya gunakan?" Algoritma pembelajaran mesin mengubah himpunan data menjadi model. Algoritme yang dipilih ilmuwan data terutama tergantung pada dua aspek skenario ilmu data:

    • Pertanyaan bisnis apa yang ingin dijawab ilmuwan data dengan belajar dari data masa lalu?
    • Apa saja persyaratan untuk skenario ilmu data, yang mencakup akurasi, waktu pelatihan, linearitas, jumlah parameter, dan jumlah fitur?

    Untuk membantu menjawab pertanyaan ini, Pembelajaran Mesin Azure menyediakan portofolio algoritma yang komprehensif, seperti Multiclass Decision Forest, Sistem rekomendasi, Regresi Jaringan Neural, Jaringan Neural Multikelas, dan K-Means Clustering. Setiap algoritma dirancang untuk mengatasi jenis masalah pembelajaran mesin yang berbeda. Selain itu, Referensi Cepat Algoritma Pembelajaran Mesin Azure membantu ilmuwan data memilih algoritma yang tepat untuk menjawab masalah bisnis.

  • Ilmuwan data memberikan model akhir dengan dokumentasi dan menerapkan himpunan data baru ke produksi setelah pengujian, sehingga model dapat melakukan peran aktif dalam bisnis. Prediksi dari model yang diterapkan dapat digunakan untuk keputusan bisnis.
  • Alat visualisasi seperti Microsoft Power BI, Tableau, Apache wSuperset, dan Metabase memudahkan ilmuwan data untuk mengeksplorasi data dan menghasilkan visualisasi yang cantik guna menampilkan temuan dalam cara yang mudah dimengerti oleh audiens non teknis.

Ilmuwan data juga dapat menggunakan buku catatan ilmu data berbasis web, seperti Zeppelin Notebooks, di seluruh proses untuk penyerapan data, penemuan, analitik, visualisasi, dan kolaborasi.

Metode ilmu data

Ilmuwan data menggunakan metode statistik seperti pengujian hipotesis, analisis faktor, analisis regresi, dan pengklusteran untuk menggali wawasan yang berguna secara statistik.

Dokumentasi ilmu data

Meskipun dokumentasi ilmu data bervariasi berdasarkan proyek dan industri, ini umumnya mencakup dokumentasi yang menunjukkan asal data dan cara modifikasinya. Dokumentasi ini membantu anggota lain dalam tim data untuk menggunakan data secara efektif ke depan. Misalnya, dokumentasi membantu analis bisnis menggunakan alat visualisasi untuk menafsirkan himpunan data.

Tipe dokumentasi ilmu data meliputi:

  • Rencana proyek untuk mendefinisikan tujuan bisnis, metrik evaluasi, sumber daya, garis waktu, dan anggaran proyek.
  • Cerita pengguna ilmu data untuk menghasilkan ide untuk proyek ilmu data. Ilmuwan data menulis cerita dari sudut pandang pemangku kepentingan, yang menjelaskan tujuan yang ingin dicapai pemangku kepentingan dan alasan pemangku kepentingan meminta proyek tersebut.
  • Dokumentasi model ilmu data untuk mendokumentasikan himpunan data, desain percobaan, dan algoritma.
  • Dokumentasi sistem pendukung termasuk panduan pengguna, dokumentasi infrastruktur untuk pemeliharaan sistem, dan dokumentasi kode.

Cara menjadi ilmuwan data

Ada beberapa jalur untuk menjadi ilmuwan data. Biasanya, persyaratannya mencakup gelar di bidang teknologi informasi atau ilmu komputer. Namun, sebagian profesional TI mempelajari ilmu data dengan mengikuti bootcamp dan kursus online, sementara yang lain mendapatkan gelar master atau sertifikasi ilmu data.

Untuk mempelajari cara menjadi ilmuwan data, manfaatkan sumber daya pelatihan Microsoft yang dirancang untuk membantu Anda ini:

  • Memulai dengan cepat. Baca e-book Packt gratis Principles of Data Science, A beginner's guide to statistical techniques and theory. Anda akan mempelajari dasar-dasar analisis statistik dan pembelajaran mesin, istilah kunci, dan proses ilmu data.
  • Bangun keterampilan pembelajaran mesin dengan Azure, platform cloud Microsoft . Jelajahi pembelajaran mesin Azure untuk sumber daya ilmuwan data, termasuk video pelatihan gratis, contoh arsitektur solusi, dan cerita pelanggan.
  • Raih keahlian pembelajaran mesin di Azure secara gratis, hanya dalam 4 minggu. Luangkan waktu satu jam sehari untuk mempelajari cara membuat solusi inovatif untuk masalah yang kompleks. Anda akan mempelajari mulai dari dasar hingga menskalakan proyek pembelajaran mesin menggunakan alat dan kerangka kerja terkini. Jalur pembelajaran mesin zero to hero mandiri juga mempersiapkan Anda untuk sertifikat Azure Data Scientist Associate.
  • Dapatkan pelatihan yang komprehensif. Ikuti jalur pembelajaran ilmuwan data Microsoft dan pilih dari berbagai kursus yang dipimpin instruktur dan mandiri. Pelajari cara membuat model pembelajaran mesin, menggunakan alat visual, menjalankan beban kerja ilmu data di cloud, dan membuat aplikasi yang mendukung pemrosesan bahasa alami.

Dapatkan sertifikasi ilmuwan data

Sertifikasi adalah cara yang sangat bagus untuk menunjukkan kualifikasi ilmu data dan mendongkrak karier Anda. Para profesional bersertifikat Microsoft sangat diminati dan ada pekerjaan tersedia untuk ilmuwan data Azure saat ini. Jelajahi sertifikasi ilmuwan data yang paling dicari oleh pemberi kerja:

  • Bersertifikasi Microsoft: Azure Data Scientist Associate. Menerapkan pengetahuan ilmu data dan pembelajaran mesin untuk mengimplementasikan dan menjalankan beban kerja pembelajaran mesin di Azure menggunakan Layanan Pembelajaran Mesin Azure.
  • Bersertifikasi Microsoft: Customer Data Platform Specialty. Mengimplementasikan solusi yang memberikan wawasan ke dalam profil pelanggan dan melacak aktivitas keterlibatan untuk membantu meningkatkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan retensi pelanggan.

Perbedaan antara analis data dan ilmuwan data

Seperti ilmuwan data, analis data bekerja dengan himpunan data besar untuk mengungkap tren dalam data. Namun, ilmuwan data biasanya anggota tim yang lebih teknis dengan tingkat keahlian dan tanggung jawab yang lebih tinggi, seperti memulai dan memimpin proyek ilmu data, membuat dan melatih model pembelajaran mesin, serta menyajikan temuan kepada eksekutif dan di konferensi. Sebagian ilmuwan data melakukan semua tugas ini, sementara yang lain fokus pada tugas tertentu, seperti algoritme pelatihan atau membuat model. Banyak ilmuwan data memulai karier sebagai analis data, dan analis data dapat dipromosikan ke posisi ilmuwan data dalam beberapa tahun.

Tidak tersedia Analis data Ilmuwan Data
Peran Analisis data statistik Mengembangkan solusi untuk kebutuhan bisnis kompleks menggunakan big data
Alat tipikal Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Pembelajaran Mesin, Apache Superset, Power BI, Notebooks Ilmu Data
Analisis tipe data Data terstruktur Data terstruktur dan tidak terstruktur
Tugas dan kewajiban
  • Bekerja sama dengan pemangku kepentingan untuk mendefinisikan proyek yang ditetapkan oleh manajemen.
  • Gunakan SQL untuk mengkueri sumber data dan mengumpulkan himpunan data yang tepat.
  • Identifikasi, bersihkan, dan analisis data.
  • Menafsirkan, memvisualisasikan, dan menyajikan temuan kepada pemangku kepentingan melalui laporan ringkasan.
  • Memulai proyek sendiri berdasarkan pengetahuan domain.
  • Gunakan teknik yang lebih canggih untuk statistik, penggalian data, analitik, dan pemodelan, termasuk pembelajaran mesin.
  • Terjemahkan hasil menjadi rekomendasi yang akan mendorong hasil bisnis.
  • Memvisualisasikan temuan secara efektif dan menyajikannya kepada pemangku kepentingan.
  • Ilmuwan data memimpin proyek penelitian untuk mengekstrak informasi penting dari big data dan memiliki keahlian di bidang teknologi, matematika, bisnis, dan komunikasi. Organisasi menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan yang lebih baik, memecahkan masalah yang kompleks, dan meningkatkan operasi. Dengan mengungkapkan wawasan tersembunyi yang dapat ditindaklanjuti dari himpunan data besar, ilmuwan data dapat secara signifikan meningkatkan kemampuan perusahaan untuk mencapai tujuannya. Itulah sebabnya ilmuwan data sangat diminati dan bahkan dianggap sebagai "bintang rock" di dunia bisnis.

    Pelajari tentang peran ilmuwan data

  • Ilmu data adalah studi ilmiah terhadap data untuk mendapatkan pengetahuan. Bidang ini merupakan gabungan beberapa disiplin untuk mengekstrak pengetahuan dari himpunan data yang sangat besar dengan tujuan membuat keputusan dan prediksi yang matang.

    Dapatkan pengantar ilmu data

  • Ilmuwan data memimpin proyek penelitian untuk mengekstrak informasi penting dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari big data. Ini termasuk mendefinisikan masalah yang akan dipecahkan, menulis kueri untuk menarik data yang tepat dari database, membersihkan dan menyortir data, membuat dan melatih model pembelajaran mesin, dan menggunakan teknik visualisasi data untuk mengomunikasikan temuan secara efektif kepada pemangku kepentingan.

    Cari tahu cara ilmuwan data mengekstrak pengetahuan dari data

  • Meskipun dokumentasi ilmu data bervariasi berdasarkan proyek dan industri, ini umumnya mencakup rencana proyek, cerita pengguna, dokumentasi model, dan dokumentasi sistem pendukung seperti panduan pengguna.

    Pelajari tentang dokumentasi ilmu data

  • Sebagian profesional IT mempelajari ilmu data dengan mengikuti bootcamp dan kursus online, sementara yang lain mendapatkan gelar master atau sertifikasi di bidang ilmu data. Sertifikasi adalah cara yang sangat bagus untuk menunjukkan kualifikasi ilmu data dan mendongkrak karier Anda. Para profesional bersertifikat Microsoft sangat diminati dan ada pekerjaan tersedia untuk ilmuwan data Azure saat ini.

    Jelajahi sumber daya pelatihan dan sertifikasi ilmu data

  • Seperti ilmuwan data, analis data bekerja dengan himpunan data besar untuk mengungkap tren dalam data. Namun, ilmuwan data adalah anggota tim yang lebih teknis dengan tingkat keahlian dan tanggung jawab yang lebih tinggi, seperti memulai dan memimpin proyek ilmu data, membuat dan melatih model pembelajaran mesin, serta menyajikan hasil proyek kepada eksekutif dan di konferensi. Sebagian ilmuwan data melakukan semua tugas ini, sementara yang lain fokus pada tugas tertentu, seperti algoritme pelatihan atau membuat model.

    Lihat perbandingan tanggung jawab ilmuwan data dan analis data

Mulai menggunakan akun gratis Azure

Nikmati layanan Azure populer gratis selama 12 bulan, lebih dari 25 layanan selalu gratis, dan $200 kredit untuk digunakan dalam 30 hari pertama.

Terhubung dengan spesialis penjualan Azure AI

Dapatkan saran terkait memulai Azure AI. Ajukan pertanyaan, pelajari tentang harga dan praktik terbaik, serta dapatkan bantuan dalam merancang solusi untuk memenuhi kebutuhan Anda.