Di era digital yang semakin pesat, data telah menjadi aset yang sangat berharga. Kemampuan untuk mengolah dan menganalisis data secara efektif menjadi kunci sukses dalam berbagai bidang. Data science, sebagai disiplin ilmu yang mempelajari pengolahan data, telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat dalam beberapa tahun terakhir.
Data science adalah ilmu yang mempelajari tentang pemrograman, matematika, dan statistika. Dalam data science, kita akan mempelajari tentang statistika dan probabilitas yang dapat membantu dalam mendistribusikan data, menentukan ketidakpastian dalam data, serta membuat prediksi. Dalam data science, tentu saja kita memerlukan kemampuan pemrograman, terutama beberapa bahasa seperti Python, R, dan SQL.
Python adalah bahasa pemrograman yang paling populer dalam data science karena mudah dipelajari dan memiliki beberapa library yang sangat dibutuhkan dalam analisis data, seperti Pandas, NumPy, dan Matplotlib. Itulah beberapa alasan mengapa Python sangat dibutuhkan dalam bidang data science.
Selanjutnya adalah bahasa R, yang sangat cocok untuk analisis statistik dan visualisasi data. R banyak digunakan di lingkungan akademik dan riset, terutama oleh para ahli statistik.
Ketiga adalah bahasa SQL (Structured Query Language). SQL adalah bahasa yang khusus digunakan untuk mengelola database. Hampir semua proyek dalam data science menggunakan SQL untuk mengambil, menggabungkan, dan mengelola data dari beberapa sumber, terutama saat bekerja dengan data dalam skala besar.
Dalam data science, kita juga akan mempelajari tentang machine learning. Machine learning adalah mesin pembelajaran yang dirancang agar bisa belajar sendiri tanpa arahan dari penggunanya. Machine learning adalah cabang dari Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru proses belajar manusia secara bertahap. Machine learning merupakan salah satu bagian penting dalam data science, data science menganalisis big data yang lebih efektif jika diaplikasikan menggunakan machine learning.
Selanjutnya adalah visualisasi data dan pemahaman bisnis. Ketika seseorang melakukan analisis data, hasil dari analisis tersebut perlu divisualisasikan. Tujuan dari visualisasi data adalah untuk menyampaikan serta mengomunikasikan hasil analisis kepada klien dengan tampilan visual yang menarik dan mudah dimengerti. Hal ini penting karena tidak semua orang akan memahami jika hasil analisis ditampilkan dalam bentuk deretan angka atau kata-kata yang kurang umum bagi orang awam di dunia data.
Data science sangat penting di era digital saat ini karena seseorang yang ahli dalam bidang ini sangat dibutuhkan oleh perusahaan. Profesi data scientist merupakan salah satu profesi kekinian yang cukup menarik perhatian banyak orang. Profesi ini menjadi tren tentunya bukan tanpa alasan, melainkan karena kebutuhan yang nyata dari berbagai bidang. Bahkan, mayoritas perusahaan besar memerlukan peran penting data scientist. Seperti nama profesinya, seorang data scientist tentunya harus benar-benar menguasai data science. Pemahaman tentang data science menjadi fondasi utama bagi seseorang yang secara umum bertanggung jawab terhadap data perusahaan.
Data science juga sangat dibutuhkan karena selalu selaras dengan perkembangan teknologi dan dapat memprediksi tren masa depan.
Dengan memahami peran data science dalam perkembangan digital, kita dapat melihat betapa pentingnya disiplin ini dalam membentuk masa depan teknologi. Dengan terus mengembangkan dan mengimplementasikan solusi berbasis data, kita dapat menciptakan dunia yang lebih cerdas, lebih efisien, dan lebih inklusif bagi semua orang. Dengan demikian, investasi dalam data science dan teknologi terkaitnya bukan hanya merupakan kebutuhan, tetapi juga langkah penting menuju masa depan yang lebih baik.
Biodata Penulis:
Muhammad Ihsanul Haq saat ini aktif sebagai mahasiswa, Informatika, di Universitas Sebelas Maret.