Definisi Data Science dan Perbedaannya

Rachel Vanya - Data science adalah gabungan sempurna dari keterampilan pemrograman, analitik, dan bisnis yang memungkinkan penggalian wawasan yang bermakna dari data mentah dan tidak terstruktur. Data science adalah studi yang berkaitan dengan identifikasi, representasi dan ekstraksi informasi yang bermakna dari sumber data untuk digunakan untuk tujuan bisnis.

Definisi Data Science dan Perbedaannya

Dengan banyaknya fakta yang dihasilkan setiap menit, persyaratan untuk menggali wawasan yang bermanfaat adalah suatu keharusan bagi bisnis untuk menonjol dari kerumunan. Insinyur data menyiapkan database dan penyimpanan data untuk memfasilitasi proses penambangan data, pengolahan data dan proses lainnya. Setiap organisasi lain mengejar laba, tetapi perusahaan yang merumuskan strategi efisien berdasarkan wawasan baru dan bermanfaat selalu memenangkan permainan dalam jangka panjang.

Definisi Data Science

Ini adalah pengantar data science. Karena data science adalah bidang yang luas, tidak ada satu cara untuk mendefinisikan peran ilmuwan data atau domain data science. Anda mungkin bertanya-tanya apa yang dilakukan seorang ilmuwan data? Jadi sulit untuk mendapatkan makna data science sederhana atau untuk menentukan siapa yang merupakan ilmuwan data.

Baca juga: Apa Itu Coding? Belajar Coding Untuk Pemula

Set keahlian ilmuwan data mencakup statistik, analitik, keterampilan pemrograman, dan ketajaman bisnis yang setara. Sebagian besar ilmuwan data memiliki latar belakang yang kuat dalam matematika atau bidang ilmu lainnya dan memiliki gelar PhD juga merupakan kemungkinan yang berbeda. Tanpa peran seorang data scientist, nilai big data tidak dapat dimanfaatkan. Jadi, dalam data dunia yang didorong data saat ini, para ilmuwan dalam permintaan besar untuk mengubah data menjadi wawasan bisnis yang berharga. Memiliki pengetahuan tentang dasar-dasar data science cukup berguna di dunia berbasis data saat ini.

Membandingkan Data Scientist dengan Data Analyst:

Data Scientist dan Data Analyst berbeda dalam arti bahwa Data Scientist mulai dengan mengajukan pertanyaan yang tepat, Data Analyst mulai dengan menambang data. Data Scientist membutuhkan keahlian substantif dan keterampilan non-teknis sedangkan Analis Data tidak membutuhkan keterampilan ini.

data science adalah ilmu multidisiplin dan memiliki karir data science berarti Anda harus menguasai banyak domain seperti inferensi data, bekerja dengan algoritma, menyebarkan statistik, penalaran deduktif, pemrograman komputer, keahlian substantif di antara keterampilan lainnya. Aplikasi Sains Data dapat melintasi beberapa domain industri.

Tugas seorang data scientist adalah menggali level granular untuk memahami perilaku yang kompleks, tren, kesimpulan, kreativitas analitis, analisis deret waktu, analisis segmentasi, model inferensial, penalaran kuantitatif, dan banyak lagi.

“Data Scientist lebih baik dalam hal statistik daripada insinyur perangkat lunak mana pun dan lebih baik dalam rekayasa perangkat lunak daripada ahli statistik mana pun.” - Josh Wills, Direktur Teknik Data di Slack

Tidak ada definisi yang jelas tentang apa itu data science yang sebenarnya terdiri dari peran dan tanggung jawab Ilmuwan Data. Ini bisa melibatkan apa saja, mulai dari mengoptimalkan saluran penjualan hingga mendapatkan strategi yang tepat bagi perusahaan untuk memasuki pasar internasional yang menguntungkan berikutnya. Jadi agak sulit mencoba mendefinisikan karya Data Scientist dengan cara yang sederhana. Mungkin ada banyak ambiguitas mengenai apakah sesuatu berada di bawah bidang Data Scientist.