Data Science adalah salah satu bidang yang berkembang pesat dan menjadi kunci dalam mengolah data untuk menghasilkan wawasan berharga. Dengan proses yang melibatkan pengumpulan, analisis, dan interpretasi data, Data Science banyak digunakan di berbagai industri, mulai dari bisnis hingga kesehatan.
Bagaimana cara kerja Data Science? Apa saja proses yang harus dilalui untuk mendapatkan informasi yang akurat? Dan seperti apa contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari? Artikel ini akan membahas bagaimana Data Science dapat mengubah cara kita mengambil keputusan dan memprediksi tren di masa depan.
Apa itu Data Science?
Lebih dari sekadar ilmu yang berdiri sendiri, Data Science adalah kombinasi dari berbagai disiplin ilmu seperti matematika, ilmu komputer, strategi bisnis, dan statistik. Prosesnya mencakup pengorganisasian, pengemasan, dan penyajian data agar lebih mudah dipahami dan digunakan.
Bidang ini memanfaatkan teknik seperti machine learning untuk mengekstrak informasi dari data dan menciptakan sistem kecerdasan buatan yang dapat menyelesaikan masalah kompleks serta mendukung strategi bisnis. Data Science berperan dalam mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan.
Data Science berfokus pada penerapan teknik matematika dan algoritma guna menyelesaikan permasalahan bisnis dalam suatu organisasi. Para data scientist mengolah data berjumlah besar dan menggunakannya untuk menemukan pola tersembunyi, menghasilkan wawasan, dan membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data.
Pentingnya Belajar Data Science
Pertama, bisnis, baik skala besar maupun kecil, sangat bergantung pada data. Tanpa kemampuan untuk mengolah data secara efektif, perusahaan kesulitan menyusun strategi. Saat ini, banyak perusahaan mulai menyadari peran krusial Data Science, Artificial Intelligence, dan Machine Learning dalam mempertahankan daya saing di era digital.
Hal Varian dari Google dan UC Berkeley menegaskan bahwa keterampilan dalam mengumpulkan, memahami, mengolah, mengekstrak nilai, serta memvisualisasikan data akan semakin dibutuhkan di masa sekarang dan mendatang. Akibatnya, individu yang menguasai Data Science sangat dicari oleh berbagai organisasi.
Kedua, penerapan Data Science semakin luas di berbagai industri seiring meningkatnya jumlah data yang tersedia. Data Science memberikan dampak positif dalam dunia nyata, dengan Netflix sebagai contoh nyata.
Perusahaan ini memanfaatkan Data Science untuk memahami pelanggan dengan lebih baik, menawarkan rekomendasi film dan serial TV yang sesuai dengan preferensi serta kebiasaan menonton pengguna.
Ketiga, Data Science menjadi elemen penting di banyak industri karena volume data yang terus meningkat. Banyak perusahaan kini mengembangkan teknik Data Science untuk mendorong pertumbuhan bisnis.
Belajar Data Science dianggap sebagai investasi berharga untuk menghadapi tren digital, karena keterampilan ini memungkinkan individu menganalisis data dalam berbagai konteks, mengembangkan kemampuan pemecahan masalah, serta menguasai keahlian yang dapat diterapkan di berbagai bidang ilmiah.
Selain itu, permintaan akan profesional Data Science terus meningkat, terutama di perusahaan rintisan (start-up). Bahkan, pemerintah juga membutuhkan Data Science dalam merancang kebijakan akurat. Profesional di bidang ini harus terus beradaptasi dengan tren terbaru, dan belajar Data Science membantu mereka mengikuti perkembangan teknologi.
Alat yang Digunakan di Data Science
Data Science memanfaatkan berbagai alat dan teknologi canggih. Alat-alat ini membantu dalam mengambil keputusan secara otomatis. Berikut beberapa alat yang digunakan dalam Data Science:
1. Big Data
Big Data menjadi alat penting dalam Data Science karena mampu mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar. Seorang data scientist dapat memanfaatkan Big Data untuk membantu perusahaan memprediksi penjualan produk, memahami alasan pelanggan beralih ke layanan lain.
Ini juga membantu dalam menganalisis pola berkendara dan penyebaran unit kendaraan di berbagai industri seperti manufaktur, telekomunikasi, dan asuransi kendaraan. Dengan Big Data, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih tepat berdasarkan analisis data yang luas dan mendalam.
2. Machine Learning
Machine Learning menggabungkan teknik dari statistik, ilmu komputer, dan Artificial Intelligence untuk membangun sistem yang dapat belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Komponen utama dalam Machine Learning adalah algoritma yang mampu secara otomatis meningkatkan kinerjanya berdasarkan pengalaman. Algoritma ini digunakan di berbagai bidang, mulai dari analisis pasar hingga pengenalan gambar dan suara.
3. Data Mining
Dalam Data Science, Data Mining berperan menemukan pola tersembunyi dalam kumpulan data besar. Proses ini melibatkan penerapan algoritma khusus untuk mengekstrak informasi dari data yang ada. Data Mining sering kali berkaitan erat dengan Machine Learning, karena keduanya bertujuan mengidentifikasi pola dan tren dari data yang telah dikumpulkan.
4. Deep Learning
Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning yang menggunakan teknologi Deep Neural Network untuk memproses data secara lebih kompleks. Teknologi ini melibatkan arsitektur jaringan saraf buatan dengan beberapa lapisan tersembunyi untuk menyelesaikan berbagai permasalahan.
Contohnya seperti pengenalan suara, pengolahan bahasa alami, dan pengenalan gambar. Dengan kemampuannya yang canggih, Deep Learning menjadi fondasi utama dalam pengembangan teknologi modern seperti asisten virtual dan kendaraan otonom.
5. Artificial Intelligence
Artificial Intelligence (AI) merupakan cabang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan sistem cerdas yang dapat berpikir, belajar, dan mengambil keputusan layaknya manusia pada umumnya.
AI memiliki berbagai elemen penting, seperti pemrograman komputer untuk penalaran, pengetahuan, persepsi, pemecahan masalah, pembelajaran, dan perencanaan. Teknologi AI saat ini banyak digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari chatbot dan asisten virtual hingga sistem rekomendasi dan robotika.
Siklus Hidup Data Science
Siklus hidup Data Science terdiri dari lima tahap utama yang saling berhubungan. Setiap tahap memiliki peran penting dalam mengolah data, mulai dari pengumpulan hingga penyajian hasil analisis. Proses ini memastikan bahwa data yang digunakan dapat memberikan wawasan yang akurat dan mendukung pengambilan keputusan.
1. Tangkap
Tahap ini berfokus pada pengumpulan data dari berbagai sumber. Data yang dikumpulkan bisa dalam bentuk terstruktur maupun tidak terstruktur. Proses ini mencakup data input, penerimaan sinyal, serta data extraction untuk mengambil informasi yang relevan.
2. Memelihara
Setelah data diperoleh, langkah berikutnya mengelolanya agar lebih terstruktur dan siap digunakan. Tahap ini mencakup data warehousing, pembersihan data (data cleansing), data staging, pemrosesan data, serta perancangan arsitektur data. Proses ini memastikan bahwa data mentah yang dikumpulkan dapat diubah menjadi format yang lebih mudah diolah.
3. Proses
Pada tahap ini, ilmuwan data mulai mengolah data yang sudah disiapkan untuk menemukan pola dan karakteristik tertentu. Mereka menerapkan berbagai teknik seperti data mining, pengelompokan dan klasifikasi (clustering/classification), pemodelan data (data modelling), serta penyusunan ringkasan data (data summarisation).
4. Analisis
Tahap analisis menjadi inti dari Data Science. Di sini, berbagai metode analisis diterapkan untuk menggali wawasan dari data yang telah diproses. Teknik yang digunakan meliputi exploratory/confirmatory analysis, analisis prediktif (predictive analysis), regresi, text mining, serta analisis kualitatif.
5. Berkomunikasi
Tahap terakhir adalah menyajikan hasil analisis dalam format yang mudah dipahami. Penyajian ini bisa berupa laporan, data visualisation menggunakan grafik atau diagram, serta penerapan business intelligence untuk mendukung strategi bisnis. Tujuannya agar hasil analisis dapat digunakan efektif dalam pengambilan keputusan yang berbasis data.
Persyaratan dalam Data Science
Untuk bekerja dalam bidang Data Science, seseorang perlu menguasai berbagai keterampilan teknis yang menjadi dasar dalam mengolah dan menganalisis data. Berikut adalah penjelasan lebih lanjut mengenai masing-masing persyaratan tersebut.
1. Pembelajaran Mesin (Machine Learning)
Machine Learning menjadi pilar utama dalam Data Science. Teknologi ini berperan sebagai tulang punggung yang memungkinkan sistem mempelajari pola dari data dan membuat prediksi tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Seorang data scientist harus memahami konsep dasar Machine Learning, termasuk algoritma dan teknik yang digunakan untuk melatih model. Selain itu, pemahaman tentang statistik juga penting karena banyak teknik Machine Learning yang bergantung pada prinsip-prinsip statistik.
2. Pemodelan (Modelling)
Pemodelan dalam Data Science memungkinkan analisis data dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Dengan membangun model matematis, seorang data scientist dapat mengidentifikasi pola dan membuat prediksi berdasarkan data yang ada.
Pemodelan juga merupakan bagian dari Machine Learning, di mana proses ini melibatkan pemilihan algoritma yang paling sesuai untuk menyelesaikan masalah serta pelatihan model agar dapat memberikan hasil yang optimal.
3. Statistik (Statistics)
Statistik menjadi inti dari Data Science karena membantu dalam mengolah data menjadi informasi yang lebih bermakna. Dengan menggunakan teknik statistik, seorang data scientist dapat mengekstrak wawasan yang lebih mendalam dari kumpulan data.
Proses ini melibatkan penerapan berbagai metode matematika dan algoritma untuk menginterpretasikan data dengan lebih akurat. Pemahaman tentang statistik klasik dan Bayesian statistics juga menjadi keterampilan penting yang harus dimiliki.
4. Pemrograman (Programming)
Kemampuan pemrograman sangat dibutuhkan dalam proyek Data Science untuk mengolah dan menganalisis data dalam jumlah besar. Bahasa pemrograman seperti Python menjadi pilihan utama karena kemudahannya dalam dipelajari serta dukungannya yang luas terhadap berbagai pustaka Machine Learning.
Selain itu, R dan SQL juga sering digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Beberapa bahasa lain seperti SAS, Java, Scala, dan Julia juga dapat digunakan tergantung pada kebutuhan proyek. Menguasai bahasa pemrograman ini akan mempermudah seorang data scientist dalam mengolah data dan mengembangkan model analisis.
5. Database
Memahami cara kerja database sangat penting bagi seorang data scientist karena sebagian besar data disimpan dalam sistem database. Keterampilan dalam mengelola, mengekstrak, dan memanipulasi data dari database menjadi kunci dalam proses analisis data.
Dengan memahami konsep database, seorang data scientist dapat bekerja lebih efisien dalam mengolah data dalam jumlah besar serta memastikan bahwa data yang digunakan akurat dan relevan.
Contoh Penerapan Data Science
Data Science memiliki banyak penerapan di berbagai bidang yang memanfaatkan analisis data untuk mengambil keputusan lebih akurat. Berikut adalah beberapa contoh penerapan Data Science di berbagai sektor.
1. Bidang Kesehatan
Bidang kesehatan menjadi salah satu sektor pertama yang menerapkan Data Science secara luas. Sejak 2008, teknologi ini mulai digunakan untuk memantau pola penyebaran penyakit.
Salah satu contohnya adalah temuan Google yang berhasil memetakan wabah flu secara real-time dengan menganalisis data lokasi dari pencarian terkait flu. Teknologi ini melahirkan Google Flu Trends, yang mampu memberikan informasi lebih cepat dibandingkan laporan resmi dari Centers for Disease Control and Prevention (CDC).
2. Bidang Finansial
Di sektor finansial, Data Science berperan penting dalam mendeteksi dan mencegah penipuan. Banyak bank dan perusahaan keuangan memanfaatkannya untuk mengklasifikasikan, mengelompokkan, dan menganalisis pola yang menunjukkan aktivitas mencurigakan.
Sistem berbasis Data Science bahkan dapat mengenali bentuk penipuan yang tidak terduga dengan menggunakan algoritma cerdas yang terus belajar dari data baru. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melindungi transaksi dan menjaga keamanan pelanggan secara lebih efektif.
3. Bidang Olahraga Profesional
Dalam dunia olahraga profesional, Data Science membantu tim dalam merekrut pemain berbakat dan mengembangkan strategi permainan. Salah satu contoh terkenal adalah tim baseball Oakland Athletics, yang menggunakan analisis statistik pertandingan untuk mengidentifikasi potensi pemain yang sering diabaikan oleh tim lain.
Dengan strategi berbasis data ini, mereka berhasil membangun tim yang kompetitif dengan biaya lebih rendah, sekaligus mengubah cara tim olahraga lainnya dalam menilai performa atlet.
4. Bidang E-commerce
Sektor e-commerce juga banyak mengandalkan Data Science, terutama dalam penerapan dynamic pricing. Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan berbagai faktor, seperti waktu pembelian, ulasan produk, dan fasilitas yang ditawarkan.
Dengan cara ini, setiap kelompok pelanggan bisa mendapatkan harga yang sesuai dengan kebutuhannya. Selain itu, platform seperti Netflix menggunakan Data Science untuk memahami preferensi pengguna dengan mengumpulkan data demografi, riwayat tontonan, serta interaksi pengguna di platform.
Data ini kemudian dianalisis menggunakan machine learning untuk memberikan rekomendasi tontonan yang dipersonalisasi, meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Proses Data Science
Proses Data Science mulai dari pengumpulan data hingga interpretasi hasil, setiap tahap harus dilakukan dengan teliti agar data dapat memberikan informasi yang bernilai. Berikut adalah tahapan dalam prosesnya:
1. Obtain
Langkah pertama dalam proses Data Science adalah memperoleh (obtain) data dari berbagai sumber. Data bisa berasal dari database, API, atau file dalam berbagai format. Untuk mengakses dan mengambil data, seorang data scientist menggunakan pengelolaan database dengan MySQL serta bahasa pemrograman seperti Python atau R.
Dengan teknik ini, data dapat dibaca langsung dari sumbernya ke dalam program Data Science yang digunakan. Efektivitas dalam mendapatkan data bergantung pada jenis dan ukuran data yang diperoleh, sehingga metode pengambilan data dapat bervariasi sesuai kebutuhan.
2. Scrub
Setelah data diperoleh, langkah berikutnya adalah scrubbing atau pembersihan data. Pada tahap ini, data yang tidak relevan atau tidak diperlukan akan dihapus. Selain itu, semua format data harus diseragamkan agar mudah diproses.
Jika terdapat data yang hilang atau tidak lengkap, perlu dilakukan penyesuaian agar tetap dapat digunakan dalam analisis. Proses ini juga mencakup pengelompokan atau pemisahan kategori data sesuai kebutuhan. Intinya, tahap scrubbing memastikan bahwa data sudah bersih, rapi, dan siap untuk dianalisis lebih lanjut.
3. Explore
Setelah data dibersihkan, langkah selanjutnya adalah eksplorasi (explore). Pada tahap ini, data diperiksa untuk memahami karakteristiknya. Karena setiap jenis data memiliki cara penanganan yang berbeda, analisis awal perlu dilakukan. Perhitungan statistik deskriptif digunakan untuk mengenali pola data dan mengidentifikasi variabel yang berpengaruh.
Selain itu, visualisasi data melalui grafik membantu dalam menemukan tren atau pola tersembunyi yang tidak langsung terlihat dalam bentuk angka. Dengan eksplorasi yang tepat, data dapat memberikan wawasan awal sebelum masuk ke tahap pemodelan.
4. Model
Setelah eksplorasi selesai, langkah selanjutnya adalah membuat model (model). Pada tahap ini, data digunakan untuk membangun model prediktif yang dapat menghasilkan wawasan lebih dalam.
Berbagai teknik statistik dan pembelajaran mesin (machine learning) seperti regresi dan klasifikasi diterapkan untuk mengelompokkan atau memprediksi nilai berdasarkan pola dalam data. Model ini membantu dalam membuat keputusan yang lebih akurat dan berbasis data.
5. Interpret
Tahap terakhir dalam proses Data Science adalah interpretasi (interpret). Hasil yang diperoleh dari model harus dianalisis dan dijelaskan dalam bentuk yang mudah dipahami oleh semua pemangku kepentingan, termasuk mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis.
Tujuan dari tahap ini adalah menyajikan wawasan yang relevan untuk menjawab masalah bisnis atau penelitian berdasarkan data yang telah diproses. Kemampuan komunikasi yang baik sangat penting agar hasil analisis dapat digunakan secara efektif dalam pengambilan keputusan.
Pekerjaan yang Berkaitan dengan Data Science
Sejak tahun 2017, Data Science telah menjadi salah satu bidang pekerjaan yang berkembang pesat, dan tren ini diperkirakan akan terus berlanjut. Jika tertarik berkarier di bidang ini, memahami peran-peran utama dalam Data Science bisa menjadi langkah awal yang tepat untuk menentukan jalur karier yang sesuai.
1. Data Scientist
Seorang data scientist bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Mereka menguasai berbagai teknik di bidang computer science, statistik, dan matematika untuk mengolah data.
Harus juga paham cara membangun model prediktif, serta mencari pola yang dapat memberikan wawasan bisnis. Setelah melakukan analisis, data scientist menafsirkan hasilnya dan merancang strategi yang dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih baik.
2. Data Engineer
Seorang data engineer berfokus pada perancangan dan pembangunan sistem yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar. Profesi ini memiliki cakupan yang luas dan dibutuhkan di hampir semua industri.
Dalam bidang seperti machine learning dan deep learning, peran data engineer sangat penting untuk memastikan bahwa data dapat diproses dan dialirkan dengan efisien, sehingga bisa digunakan untuk berbagai keperluan analisis lanjutan.
3. Data Analyst
Data analyst bertugas mengumpulkan, membersihkan, dan menginterpretasikan kumpulan data untuk menjawab pertanyaan atau menyelesaikan masalah tertentu. Mereka membantu perusahaan memahami informasi yang mereka miliki dengan menyajikan data dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan dianalisis.
Profesi ini banyak ditemukan di berbagai sektor, termasuk bisnis, keuangan, hukum, sains, medis, dan pemerintahan. Dengan keterampilan analitis yang kuat, data analyst dapat mengubah data mentah menjadi wawasan yang berguna bagi perusahaan.
4. Data Storyteller
Seorang data storyteller berperan dalam mengumpulkan berbagai data dari berbagai sumber dan mengolahnya menjadi wawasan yang memiliki makna. Selain menganalisis data, mereka juga menentukan cara terbaik untuk memvisualisasikan informasi agar lebih mudah dipahami dan diingat oleh pemangku kepentingan atau pelanggan.
Dengan teknik komunikasi yang efektif, data storyteller membantu menjembatani kesenjangan antara data teknis dan pemahaman bisnis, sehingga keputusan dapat diambil berdasarkan informasi yang jelas dan akurat.
Data Science adalah Tren di Masa Depan Berbasis Data
Data Science adalah sebuah tren teknologi sekaligus pondasi utama dalam pengambilan keputusan berbasis data. Dengan kemampuannya mengolah, menganalisis, dan memprediksi tren, Data Science telah mengubah berbagai industri, mulai dari bisnis hingga kesehatan.
Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi, peran Data Science akan semakin penting dalam membantu perusahaan dan individu membuat keputusan yang lebih akurat dan strategis. Menguasai Data Science berarti membuka peluang besar di dunia digital yang terus berkembang.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apakah semua data harus bersih sebelum digunakan dalam data science?
Tidak semua data harus benar-benar bersih sebelum digunakan, tetapi kualitas data sangat menentukan hasil analisis. Dalam banyak kasus, data scientist justru bekerja dengan data yang kotor atau tidak lengkap. Tantangan utama bukan hanya membersihkan data, tapi memahami konteks dari ketidaksempurnaan tersebut. Misalnya, data yang hilang bisa berarti sesuatu yang penting, bukan hanya error. Jadi, proses pembersihan dilakukan dengan pendekatan strategis, bukan sekadar menghapus nilai kosong atau duplikat.
Apa bedanya data science dan statistik biasa?
Statistik adalah bagian dari data science, tapi data science jauh lebih luas. Statistik fokus pada metode untuk menganalisis dan menyimpulkan dari data, sementara data science juga mencakup pengumpulan data, pemrograman, machine learning, pemrosesan data skala besar, hingga deployment model ke sistem nyata. Dalam praktiknya, data scientist harus mampu membuat solusi teknis berbasis data yang bisa digunakan langsung oleh bisnis atau produk.
Kenapa banyak model machine learning gagal meski akurasinya tinggi saat training?
Karena akurasi tinggi dalam training bukan jaminan bahwa model akan bekerja baik di dunia nyata. Ini biasanya disebabkan oleh overfitting, di mana model terlalu menyesuaikan diri dengan data latih dan kehilangan kemampuan generalisasi. Bisa juga karena data latih tidak merepresentasikan data produksi. Oleh karena itu, validasi yang kuat, data yang relevan, dan pemahaman konteks bisnis menjadi kunci kesuksesan model dalam produksi.
Apa tantangan terbesar dalam data science di dunia nyata?
Bukan pemodelan atau coding, tetapi mendapatkan data yang relevan, memahami bisnis, dan menjembatani komunikasi antara tim teknis dan non-teknis. Banyak proyek gagal bukan karena teknis, tapi karena ekspektasi yang tidak realistis, kurangnya pemahaman terhadap masalah yang ingin diselesaikan, atau miskomunikasi dalam menyampaikan hasil. Seorang data scientist harus menjadi penerjemah antara angka dan aksi nyata.
Apakah seorang data scientist harus bisa visualisasi data dengan baik?
Iya, dan ini sering diremehkan. Visualisasi bukan hanya soal membuat grafik menarik, tapi juga soal menyampaikan cerita dari data yang kompleks menjadi informasi yang bisa dipahami oleh semua orang. Presentasi yang buruk bisa membuat temuan penting jadi terabaikan. Bahkan model terbaik pun akan sia-sia jika hasilnya tidak bisa dikomunikasikan dengan baik ke pengambil keputusan.
Kenapa Python lebih populer dari R dalam data science?
Python lebih fleksibel, mendukung lebih banyak use case seperti machine learning, web scraping, dan integrasi API. Selain itu, Python juga digunakan dalam deployment dan integrasi ke sistem produksi. R sangat kuat dalam statistik dan visualisasi akademis, tetapi kurang optimal untuk pipeline data end-to-end di industri. Komunitas Python yang besar juga mempercepat pengembangan tools baru, menjadikannya pilihan favorit di banyak startup dan perusahaan teknologi.
Apakah data science hanya untuk perusahaan besar?
Tidak. Bisnis kecil dan menengah juga bisa mendapatkan manfaat dari data science, asalkan memahami tujuan dan sumber dayanya. Bahkan analisis sederhana seperti mempelajari pola pembelian pelanggan atau prediksi permintaan produk bisa membantu pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Data science bukan hanya tentang big data, tapi tentang keputusan berbasis data, sekecil apapun skalanya.
Kenapa banyak perusahaan gagal rekrut data scientist yang tepat?
Karena banyak yang hanya mengejar gelar atau kemampuan teknis tanpa mempertimbangkan soft skill dan pemahaman bisnis. Data science bukan hanya soal kode dan algoritma, tapi juga kemampuan berpikir kritis, berkomunikasi, dan bekerja lintas tim. Tanpa pemahaman domain yang baik, seorang data scientist bisa membuat model hebat yang tak berguna karena tidak menjawab masalah sebenarnya.
Apakah AI akan menggantikan peran data scientist?
AI bisa membantu otomatisasi proses teknis seperti pemodelan dan analisis awal, tapi pemahaman konteks, etika, dan pengambilan keputusan berbasis data tetap membutuhkan manusia. Bahkan, semakin canggih AI, semakin dibutuhkan manusia untuk mengontrol, mengarahkan, dan menjelaskan cara kerja sistem tersebut. Data scientist akan berevolusi, bukan hilang.
Bagaimana cara membedakan antara insight dan kebetulan dalam data?
Insight adalah pola atau hubungan yang konsisten dan relevan, sedangkan kebetulan bisa muncul hanya karena kompleksitas data atau ukuran sampel yang besar. Untuk membedakannya, diperlukan validasi statistik, pemahaman domain, dan pengujian pada data lain (generalisasi). Tanpa validasi tersebut, apa yang tampak sebagai temuan menarik bisa jadi hanya noise.
