Data Science: Definisi, Fungsi, Proses, Skill, Karier & Gaji

Warga Bimbingan, pernah nggak merasa kebingungan sama yang namanya data science? Kalau kamu baru mulai belajar atau dengar istilah data science adalah bidang yang lagi booming, pasti rasanya kayak masuk labirin angka-angka tanpa peta, ya?

Masalahnya, tanpa pemahaman yang jelas tentang data science, kamu bisa salah ambil keputusan berbasis data. Hasilnya? Bukannya untung, malah buntung! Ini beneran bikin frustasi, apalagi kalau kamu lagi coba buat bisnis lebih efisien tapi malah nggak tahu cara memanfaatkan data dengan benar.

Nah, tenang aja, MinDi bakal kupas tuntas definisi, fungsi, proses, skill yang dibutuhkan, sampai prospek karier dan manfaat data science di dunia bisnis. Yuk, simak sampai habis biar kamu nggak lagi kebingungan menghadapi data yang ‘berisik’ dan bisa bikin keputusan yang lebih cerdas!

Definisi Data Science

Data science adalah sebuah bidang yang fokus pada pengolahan dan analisis data untuk mendapatkan wawasan atau insight yang bisa digunakan dalam pengambilan keputusan.

Proses ini melibatkan berbagai metode, mulai dari pengumpulan, pembersihan, hingga analisis data dengan bantuan algoritma dan teknologi canggih.

Bayangin aja, data science itu kayak "superpower" yang bikin data bisa ngomong, kasih tahu pola tersembunyi, dan bantu kamu bikin keputusan yang lebih cerdas.

Di dunia bisnis, data science juga berperan penting untuk memahami perilaku konsumen, prediksi tren pasar, sampai memaksimalkan strategi operasional. Singkatnya, dengan data science, bisnis bisa "naik level" dan tetap relevan di tengah persaingan yang makin ketat.

Baca juga: Pahami Perbedaan Business Intelligence, Data Science, Data Analysis

Fungsi Data Science

Warga Bimbingan, tau nggak? Data science adalah kunci yang bisa ngebantu bisnis jadi lebih pintar dalam mengambil keputusan.

Ibaratnya kayak punya "radar" yang bisa mendeteksi peluang tersembunyi, prediksi tren, dan ngasih strategi jitu. Yuk, MinDi kasih tau beberapa fungsi utama dari data science yang bisa bikin bisnis kamu makin canggih!

1. Membantu Pengambilan Keputusan yang Lebih Tepat

Dengan data science, kamu nggak cuma asal nebak buat ambil keputusan. Semua berbasis data, mulai dari tren konsumen, prediksi pasar, hingga rekomendasi produk. 

Jadi, semua langkah strategis kamu akan lebih terarah dan terukur.

2. Memahami Perilaku Konsumen dengan Lebih Baik

Mau tau apa yang disukai konsumen? Data science adalah alat yang bisa bantu kamu ‘mengintip’ pola perilaku mereka. 

Dari kebiasaan belanja, preferensi produk, sampai hal-hal kecil yang bikin konsumen setia, semua bisa dianalisis lewat data.

3. Meningkatkan Efisiensi Operasional

Bisnis yang efisien pasti lebih unggul, kan? Nah, data science bisa bantu kamu menemukan area mana yang butuh optimasi. 

Misalnya, dengan memantau performa produksi atau distribusi, kamu bisa memperbaiki proses yang kurang efektif dan meningkatkan produktivitas.

4. Meminimalisir Risiko Bisnis

Setiap bisnis pasti punya risiko, tapi dengan data science, kamu bisa memprediksi risiko lebih awal dan menyiapkan strategi mitigasi. 

Dari analisis tren pasar sampai deteksi anomali, semua data bisa diproses untuk meminimalkan kesalahan dan kerugian.

5. Inovasi Produk dan Layanan

Inovasi adalah kunci agar bisnis nggak ketinggalan zaman. Data science membantu bisnis mengenali kebutuhan konsumen yang belum terpenuhi, sehingga kamu bisa menciptakan produk atau layanan baru yang lebih tepat sasaran.

Baca juga: 7 Tantangan Dalam Menerapkan Data Science, Yuk Simak!

Proses Data Science

Sumber : Canva

Warga Bimbingan, bayangin kalau data science adalah sebuah perjalanan panjang yang penuh tantangan, kayak perjalanan pahlawan super yang harus "level up" sebelum bisa menyelamatkan dunia. 

Sama halnya dengan data science, prosesnya nggak instan. Ada beberapa tahap yang harus dilalui sampai data yang awalnya mentah bisa jadi sesuatu yang powerful untuk bisnis. Yuk, MinDi kasih tahu langkah-langkah dalam proses data science ini!

1. Data Collection

Langkah pertama, pastinya data collection. Ibaratnya kamu lagi nangkep Pokemon, semua data yang ada di dunia digital harus kamu kumpulin dulu. 

Bisa dari berbagai sumber, kayak media sosial, sensor IoT, transaksi online, atau database perusahaan. Semakin banyak dan beragam datanya, makin bagus! Tapi inget, data yang mentah belum tentu langsung bisa dipakai.

2. Data Cleaning

Setelah datanya terkumpul, masuk ke tahap data cleaning. Nah, di sini kerjaan kamu ibarat bersih-bersih rumah. 

Banyak data yang mungkin nggak relevan, berantakan, atau bahkan salah. Data yang nggak bersih bakal bikin hasil analisis jadi nggak akurat. Jadi, Warga Bimbingan, proses ini penting banget supaya data kamu siap diolah dengan benar.

3. Exploratory Data Analysis (EDA)

Setelah data bersih, waktunya eksplorasi lewat exploratory data analysis. Di tahap ini, kamu bakal "ngintip" pola-pola tersembunyi di balik data. 

Mulai dari distribusi data, hubungan antar variabel, sampai insight awal yang bisa didapetin. Ini penting buat ngecek apakah ada anomali atau kejutan-kejutan lain yang bisa kamu manfaatkan nantinya.

Baca juga: 7 Manfaat Data Science dalam Marketing Bisnis & Aplikasinya!

4. Model Building

Nah, setelah eksplorasi selesai, saatnya bikin model building. Di sini kamu mulai bermain dengan algoritma-algoritma machine learning buat menciptakan model yang bisa memprediksi atau mengklasifikasikan data di masa depan. 

Bayangin model ini kayak robot yang bisa belajar dari data, makin banyak data yang dipelajari, makin pinter dia dalam memberi prediksi.

5. Model Deployment

Terakhir, setelah model kamu jadi, waktunya model deployment. Ini adalah tahap di mana kamu "melepaskan" model ke dunia nyata supaya bisa digunakan secara langsung oleh bisnis. 

Model ini bisa diterapkan untuk berbagai hal, mulai dari rekomendasi produk hingga analisis risiko bisnis. Inilah titik di mana data akhirnya berubah jadi kekuatan yang siap memberi dampak nyata.

Proses Data Science | Sumber : geeksforgeeks.org

Skill yang Dibutuhkan dalam Data Science

Sumber : Canva

Warga Bimbingan, pasti penasaran kan, data science adalah bidang yang keren banget tapi skill apa aja sih yang dibutuhin buat jadi jagoan di bidang ini? 

Tenang, MinDi di sini buat kasih bocoran ke kamu! Kalau mau terjun ke dunia data science, ada beberapa keterampilan penting yang harus kamu kuasai. Yuk, kita intip bareng-bareng!

1. Kemampuan Programming

Yup, data science adalah dunia di mana kamu bakal sering banget ketemu sama kode. Jadi, kalau kamu belum kenalan sama bahasa pemrograman kayak Python atau R, sekarang saatnya! 

Bahasa ini jadi senjata utama buat analisis data, bikin algoritma machine learning, sampai visualisasi data. Jangan takut sama kode, lama-lama pasti jadi teman akrab kok!

2. Statistik dan Matematika

Nggak usah parno duluan, Warga Bimbingan! Statistik dan matematika itu ibarat fondasi dalam data science. 

Kamu perlu ngerti konsep dasar kayak distribusi data, probabilitas, dan regresi. Dengan skill ini, kamu bakal lebih paham gimana caranya bikin analisis data yang bener, biar hasilnya nggak ngaco!

3. Machine Learning

Kalau kamu mau nambah level jadi data scientist sejati, machine learning adalah skill wajib. Di sini, kamu bikin komputer bisa "belajar" dari data dan bikin prediksi otomatis. 

Ibaratnya kayak ngajarin komputer jadi lebih pinter tanpa perlu dikasih instruksi setiap waktu. Seru banget, kan?

4. Data Wrangling

Nggak semua data itu rapi kayak presentasi di PowerPoint, Warga Bimbingan. Kadang datanya berantakan, ada yang hilang, bahkan ada yang salah. 

Di sinilah data wrangling jadi penting—kamu harus bisa "membereskan" data sebelum diolah. Think of it as cleaning up your workspace sebelum mulai kerja serius.

5. Data Visualization

Setelah semua data diolah, skill berikutnya yang penting adalah visualisasi data. Gimana caranya bikin data yang rumit jadi lebih mudah dipahami? 

Nah, di sinilah data visualization berperan. Tools kayak Tableau atau Matplotlib bakal bantu kamu bikin grafik dan diagram yang cantik dan informatif. Biar bos kamu paham hasil kerja kerasmu dengan sekali lihat!

Baca juga: 5 Contoh Portfolio Data Science Terbaik & Cara Membuat

Prospek Karier Data Science

Sumber : Canva

Warga Bimbingan, pasti udah pada tahu dong kalau data science adalah salah satu bidang paling booming di era digital ini? Yap, permintaan untuk ahli data terus naik, dan pastinya prospek karier di bidang ini makin cemerlang. 

Yuk, MinDi kasih bocoran beberapa pilihan karier di dunia data science!

1. Data Scientist

Ini dia posisi idaman banyak orang. Data scientist adalah jagoan data yang tugas utamanya mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan insight yang berguna bagi perusahaan. 

Mereka juga bikin model prediktif yang bisa bantu bisnis ambil keputusan cerdas. Gajinya? Jangan ditanya, untuk level pemula aja bisa dapet 10-15 juta per bulan, dan senior bisa mencapai lebih dari 30 juta!

2. Data Analyst

Kalau kamu lebih suka "bermain" dengan data mentah dan angka-angka, jadi data analyst bisa jadi pilihan tepat. Mereka bertanggung jawab untuk menganalisis data perusahaan dan menyajikannya dalam bentuk laporan yang bisa dipahami oleh manajemen. 

Skill analisis dan visualisasi data jadi senjata utamanya di sini. Prospek kariernya bagus, dan gajinya juga nggak kalah menarik!

3. Machine Learning Engineer

Kalau kamu suka dengan dunia machine learning dan algoritma, posisi ini bakal cocok banget. Machine learning engineer fokus pada pengembangan model yang bikin komputer "belajar" dari data tanpa perlu instruksi manual terus-menerus. 

Tantangan teknisnya tinggi, tapi reward-nya juga besar. Gaji untuk posisi ini bisa lebih dari 20 juta per bulan, lho!

4. Data Engineer

Seorang data engineer bertanggung jawab untuk membangun infrastruktur data yang solid, sehingga data bisa diakses dan digunakan dengan efisien. Mereka memastikan bahwa sistem penyimpanan data bisa berjalan lancar dan sesuai kebutuhan bisnis. 

Jadi, kalau kamu suka ngoprek-ngoprek teknologi backend, ini posisi yang pas buat kamu. Karier ini juga banyak dicari, dan gajinya bisa bikin kamu tersenyum puas.

5. Business Intelligence Analyst

Posisi ini cocok buat kamu yang ingin menggabungkan kemampuan analisis data dengan strategi bisnis. Business intelligence analyst bertugas menganalisis data dan mengubahnya jadi strategi bisnis yang bisa meningkatkan profit perusahaan. 

Kamu nggak cuma main dengan data, tapi juga ikut menentukan arah perusahaan! Gajinya? Well, cukup untuk bikin kamu ngopi-ngopi cantik tiap akhir pekan.

Baca juga: Masa Depan Karier di Data Science & Prospeknya, Yuk Intip!

Ingin Jadi Data Scientist Profesional yang Dicari Banyak Perusahaan? Daftar Sekarang!

Warga Bimbingan, kalau kamu pengen serius belajar data science dan siap jadi profesional, ini saatnya untuk upgrade skill kamu di Data Science Bootcamp dibimbing.id!

Di sini, kamu bakal belajar langsung dari dasar sampai mahir dengan bimbingan mentor berpengalaman. Materi yang diajarin lengkap, bisa kamu ulang kapan aja secara gratis. Nggak cuma teori, kamu juga bakal langsung praktek mengolah data dan bikin model yang bisa jadi portfolio untuk karier kamu nantinya.

Dibimbing.id punya 700+ hiring partner, dan 90% alumni sudah berhasil mendapatkan pekerjaan. Jadi, kalau kamu serius pengen jadi data scientist yang dicari banyak perusahaan, ini kesempatan emas buat kamu!

Yuk, gabung sekarang di Data Science Bootcamp dibimbing.id! Kalau masih ragu atau ada pertanyaan, konsultasi gratis dulu aja, ya. #BimbingSampeJadi

Referensi:

1. What is data science? [Buka]
2. Data Science Process [Buka]