Kemajuan teknologi seiring berkembangnya zaman membuat banyak bidang kehidupan melibatkan digitalisasi data termasuk data science. dimana data science merupakan salah satu bidang penting pada era transformasi digital seperti sekarang.

Pada zaman transformasi digital banyak perusahaan membutuhkan data untuk membantunya dalam proses pengambilan keputusan. Data science memiliki algoritma untuk memecahkan suatu permasalahan bisnis.

Sekarang banyak sekali perusahaan atau start-Up yang membutuhkan data scientist. Alasannya, karena data menjadi bagian paling penting untuk menyusun strategi yang efektif untuk mendapatkan keuntungan.

Terkait itu, ada juga dikenal dengan istilah komputasi pada data science. Apakah itu? Ikuti penjelasan berikut ini untuk memahami komputasi pada data science!

Apa yang Dimaksud Komputasi?

Komputasi adalah cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Komputasi dapat dikatakan sebagai gabungan antara cabang ilmu komputer dan matematika yang berfungsi membahas proses pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma.

Data input maksudnya yaitu data yang akan dimasukkan dan diproses oleh komputer secara sistematis. Algoritma yang ditampilkan biasanya digambarkan dalam flowchart untuk mempermudah proses dan pengecekan.

Input data disini merupakan masukan yang berasal dari luar lingkungan sistem. Komputasi adalah bagian dari ilmu komputer kemudian dipadukan dengan ilmu matematika.

Secara umum ilmu komputasi adalah ilmu yang memiliki perhatian dalam penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian hasil serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah.

Apa yang Dimaksud Data Science?

Data science merupakan ilmu terapan  dari beberapa ilmu diantaranya ilmu komputer, ilmu statistik, dan ilmu matematika. Data science berawal dari ilmu statistik dan kemudian berkembang menjadi konsep baru seperti artificial intelligence, machine learning, dan lain sebagainya. Singkatnya, data science adalah ilmu yang mempelajari tentang pengolahan data.

Data science adalah ilmu multidisiplin yang menggabungkan matematika, statistika, pemrograman, dan keahlian spesifik untuk mengolah, menganalisis, dan merepresentasikan suatu kumpulan data menjadi sebuah insight yang berguna, baik berasal dari data terstruktur atau data tidak terstruktur untuk mendukung proses pengambilan keputusan.

Saat proses pengolahan data, algoritma machine learning sering digunakan oleh para data expert yang berfungsi untuk mengolah teks, gambar, video, audio, dan lain-lain untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan.

Data science berguna membantu perusahaan dalam menganalisa data demi kebutuhan bisnis agar perusahaan semakin berkembang, kompeten, dan memperoleh keuntungan. Oleh karena itu, data science adalah ilmu yang sangat penting, karena bisnis kecil dan besar sangat bergantung pada data.

Orang yang menguasai data science perlu memiliki keterampilan ilmu komputer, bahasa pemrograman, teknologi, dan statistik. Keterampilan ini mencakup teknologi dan teknik seperti memanfaatkan komputasi cloud, analisis big data, pemrosesan natural language, algoritma Unsupervised learning seperti analisis cluster, web scraping, teknik fuzzy, machine learning, dan lain sebagainya.

Memahami Komputasi Pada Data Science

Komputasi pada data science adalah suatu bidang yang mempelajari bagaimana membuat suatu model matematika, menganalisis data secara kuantitatif, mencari strategi pemecahannya, dan menggunakan komputer sebagai alat untuk mencari solusinya.

Metode analisis data kuantitatif adalah metode yang digunakan saat melakukan penelitian berkaitan dengan data numerik yang jumlahnya besar, dan dapat dihitung menggunakan rumus-rumus statistika.

Komputasi pada data science berguna membantu para data expert dalam mengolah data. Sebab pada era digital transformasi, ada banyak sekali data yang digunakan untuk berbagai kebutuhan. Data mentah yang telah dikumpulkan oleh data expert tidak berguna jika tidak diolah atau dianalisis. Menentukan metode pengolahan data yang tepat, bergantung kepada seberapa besar ukuran data tersebut.

Saat data yang diinput jumlahnya sedikit, mungkin pengolahan secara manual bisa dilakukan. Namun, jika jumlah data yang diinput sangat besar dan banyak, maka sulit dikerjakan secara manual. Oleh karena itu, pengolahan data secara komputasi adalah cara yang paling efektif dan efisien. Pada saat itulah komputasi pada bidang data science menjadi sangat bermanfaat.

Model Data Science

Data Science bekerja dengan cara menemukan dan mengumpulkan data tidak diketahui menggunakan machine learning untuk menghasilkan model representatif. Representatif model akan memberikan gambaran hubungan antar variabel yang ada di dalam dataset. Hal ini menjelaskan bagaimana satu atau lebih variabel dalam data yang terhubung dengan variabel lain.

Artinya data science juga merupakan proses membangun model representatif yang sesuai dengan data yang diamati. Model ini juga memiliki tujuan yaitu memprediksi output berdasarkan pada data input baru serta model yang dapat digunakan untuk memahami hubungan antara variabel output dan variable input.

Baca juga: Merancang UI/UX Aplikasi dengan Metode Design Thinking

Sejarah Data Science

Sejarah data science memiliki kisah penggabungan ilmu statistik dengan komputer. Kisah ini berkutat pada keinginan ilmuwan untuk memahami, menginterpretasikan, menggunakan, dan membuat prediksi data dengan lebih baik.

Sejarah ini memiliki jalan panjang dan berliku yang telah dimulai sejak 1962 ketika matematikawan, John W. Tukey, meramalkan efek komputasi elektronik modern pada analisis data sebagai ilmu empiris.

Pada 1962 John Tukey menulis “The Future of Data Analysis“ yang menggambarkan pergeseran pada dunia statistik. Tukey mengacu pada penggabungan statistik dan komputer ketika komputer pertama kali digunakan untuk memecahkan masalah matematika.

Pada tahun-tahun berikutnya data science terus mengalami perkembangan. Pada tahun 2011 daftar pekerjaan untuk data scientist meningkat sebesar 15.000 persen. Ada juga peningkatan seminar dan konferensi yang dikhususkan untuk data science dan big data. Pada sisi lain, James Dixon, CTO Pentaho, mempromosikan konsep data lakes yang mengacu pada penerimaan informasi menggunakan database nonrelasional (NoSQL).

Kemudian pada tahun 2015 teknik deep learning digunakan untuk membuat Google Voice. Di dalam Google, total proyek perangkat lunak yang menggunakan AI meningkat menjadi lebih dari 2.700 proyek sepanjang tahun.

Panjangnya sejarah data science diikuti perkembangannya menunjukkan ketertarikan ilmuwan untuk mengelola dan menggunakan data dengan lebih baik. Terlebih zaman sekarang masifnya pengaruh internet, volume data bertumbuh secara eksponensial.

Data science kedepannya pasti akan terus berkembang seiring kebutuhan industri. Profesi data scientist bakal menjadi sangat berharga bagi perusahaan.

Sekian artikel tentang komputasi pada data science. Semoga bermanfaat dan Anda dapat memahami data science dengan baik.