Data science merupakan salah satu bidang yang semakin krusial. Terlebih di era sekarang, dunia penuh dengan informasi dari berbagai sumber. Sebut saja media sosial, transaksi e-commerce hingga sistem IoT. Sehingga kemampuan mengelola sekaligus menafsirkan data menjadi kunci penting dalam pengambilan keputusan berbasis fakta.
Tren tersebut juga tercermin dari peningkatan permintaan terhadap tenaga profesional di bidang ini. Tercatat, pada 2011 kebutuhan akan posisi data scientist meningkat sebesar 15%. Sementara itu, tahun 2024, sebanyak 86% perusahaan global dilaporkan membutuhkan tenaga ahli di bidang terkait.
Kendati demikian, tak sedikit masyarakat yang masih belum memahami secara utuh tentang sains data. Bahkan banyak yang menganggapnya sama dengan analisis data biasa. Supaya tidak salah lagi, mari kita ulas lebih detail.
Memahami Apa Itu Data Science
Pada dasarnya sains data adalah bidang interdisipliner (gabungan keilmuan) yang memanfaatkan metode ilmiah, algoritma dan sistem khusus. Tujuannya untuk mengekstraksi wawasan berbasis informasi. Baik itu yang terstruktur maupun tidak terstruktur.
Cikal bakal sains data sendiri bermula dari perkembangan statistik di awal abad ke-20. Namun, baru pada tahun 1960-an, istilahnya mulai masyarakat gunakan secara luas. Perkembangan teknologi komputer pada dekade-dekade berikutnya membuka jalan bagi metode analisis yang lebih kompleks serta otomatis.
Banyak yang masih keliru menganggap bahwa sains data sama dengan data analysis. Padahal, perbedaannya cukup jelas. Data analysis berfokus pada pemrosesan informasi untuk menjawab pertanyaan tertentu. Biasanya berbentuk laporan atau dashboard saja.
Sementara itu, data science jauh lebih luas, karena mencakup prediksi masa mendatang, pembuatan model statistik, bahkan pengembangan algoritma machine learning. Ini memberikan landasan objektif yang kuat dalam proses pengambilan keputusan.
Tugas Data Scientist dan Penerapannya
Jika menilik pada tugasnya, seorang data scientist berperan penting dalam mengubah informasi mentah menjadi lebih berharga. Proses kerja tersebut biasanya dimulai dengan pengumpulan data dari berbagai sumber.
Jika sudah, kemudian melakukan pembersihan (data cleaning) agar siap tim analisis secara maksimal. Baru setelah itu melakukan eksplorasi guna memahami pola atau tren yang ada dengan perhitungan akurat.
Tak berhenti di sana, langkah berikutnya adalah membangun model prediktif atau algoritma berbasis machine learning. Terakhir, seorang data scientist juga perlu mengkomunikasikan hasil temuannya dalam bentuk visualisasi atau laporan. Hasilnya harus mudah pengguna pahami.
Semua tugas ini berlangsung di banyak bidang. Di sektor e-commerce, misalnya, data science berfungsi untuk membuat sistem rekomendasi produk yang lebih personal. Sedangkan di bidang keuangan, analis data dapat membantu mendeteksi penipuan atau menilai risiko pinjaman.
Alat Khusus untuk Sains Data
Dalam praktiknya, data scientist bekerja dengan berbagai alat atau teknologi. Bahasa pemrograman yang paling umum tim gunakan adalah Python dan R. Python populer karena memiliki banyak pustaka.
Seperti Pandas memudahkan manipulasi data, NumPy membantu komputasi numerik, serta Scikit-Learn dan TensorFlow untuk machine learning. Di sisi lain R sangat umum dalam riset akademik atau proyek-proyek statistik yang lebih kompleks.
Untuk menulis dan menjalankan kode, platform seperti Google Colab sangat penting. Selain itu, data scientist juga memanfaatkan sistem manajemen basis data seperti MySQL, PostgreSQL, dan MongoDB untuk menyimpan maupun mengambil data.
Adapun untuk proyek-proyek dengan skala besar, teknologi big data seperti Hadoop dan Spark begitu krusial. Khususnya ketika mengolah data dalam jumlah masif dan dalam waktu yang sangat singkat.
Peluang Kerja yang Terbuka Lebar
Saat ini, peluang karir di bidang data science terbuka sangat lebar. Apalagi di tengah arus digitalisasi yang luar biasa. Perusahaan dari berbagai sektor, termasuk teknologi, keuangan, logistik, kesehatan hingga pendidikan, kini membutuhkan tenaga profesional.
Bahkan, di Indonesia, potensi pertumbuhan profesi tersebut terbilang besar. Banyak perusahaan berlomba-lomba mencari talenta digital yang andal dalam membaca dan mengelola data. Tak mengherankan jika gaji untuk posisi data scientist dapat mencapai Rp8 juta hingga Rp11 juta/bulan.
Belajar Data Science Bersama Ahlinya
Dengan tingginya permintaan dan prospek karier yang cerah, kini saatnya memanfaatkan peluang! Mulai belajar serta membekali diri dengan keterampilan data science tentu bisa sangat menguntungkan. Kabar baiknya, belajar sains data tidak harus melalui jalur pendidikan formal yang panjang.
Saat ini, sudah banyak bootcamp atau pelatihan intensif yang menawarkan kurikulum praktis dan aplikatif. Salah satu institusi yang layak dipertimbangkan adalah Hacktiv8. Perusahaan coding bootcamp pertama di Indonesia yang membuka program khusus untuk pemula.
Hacktiv8 telah lama populer sebagai lembaga pelatihan digital yang mampu menghasilkan banyak lulusan siap kerja di berbagai bidang. Mulai dari Programmer, Data Scientist, Digital Marketer, Golang Developer, Front-End Developer dan Data Analyst.
Keunggulan Hacktiv8 terletak pada materi pembelajaran yang selalu diperbarui setiap empat minggu. Sehingga lebih relevan dengan kebutuhan di berbagai industri. Selain itu, para lulusan juga akan memperoleh bantuan dalam proses pencarian kerja sesuai keahlian masing-masing. Dengan begitu, transisi dari belajar ke dunia kerja bisa berlangsung secara lancar.
Bagi yang ingin berkarier di bidang menjanjikan, menantang dan berdampak besar, maka data science adalah opsi cerdas. Dengan komitmen belajar sungguh-sungguh dan dukungan pelatihan terpercaya di Hacktiv8, menjadi seorang data scientist bukan lagi mimpi! Daftar sekarang dan siapkan dirimu untuk maju bersama kami!
