Dalam era digital saat ini, data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi organisasi dan individu. Data science, data mining, dan machine learning adalah tiga konsep kunci yang membantu kita memahami, menganalisis, dan memanfaatkan data. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi ketiga istilah tersebut, mulai dari definisi dasar hingga aplikasi praktisnya dalam berbagai bidang.

Apa Itu Data Science?

Data science adalah disiplin ilmu yang menggabungkan berbagai bidang, termasuk statistik, ilmu komputer, dan pengetahuan domain, untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Data science bertujuan untuk mengambil wawasan yang berarti dari data yang besar dan kompleks. Proses ini melibatkan beberapa langkah, antara lain:

  1. Pengumpulan Data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database, sensor, dan API.
  2. Pembersihan Data: Mengidentifikasi dan mengoreksi kesalahan atau inkonsistensi dalam data untuk memastikan kualitas dan akurasi.
  3. Analisis Data: Menggunakan teknik statistik dan algoritma untuk menganalisis data dan menemukan pola.
  4. Visualisasi Data: Mempresentasikan hasil analisis dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti grafik dan diagram.
  5. Pengambilan Keputusan: Menggunakan wawasan yang dihasilkan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan berbasis data.

Data science berperan penting di berbagai sektor, seperti kesehatan, keuangan, pemasaran, dan banyak lagi. Misalnya, di bidang kesehatan, data science digunakan untuk menganalisis rekam medis dan memprediksi hasil kesehatan pasien.

Data Science

  • Suatu proses memproduksi pengetahuan data (data insight).
  • Ilmu atau teknik untuk mengeksplorasi dan mengekstrak sekumpulan data atau database sehingga dapat ditemukan model, bentuk, atau pola serta wawasan baru yang dapat digunakan sebagai salah satu alat untuk pengambilan keputusan.

Skill yang Harus Di milik oleh Seorang Data Scientist:

  • memiliki kemampuan analisis menggunakan konsep matematika dan statistik, kemampuan pemrograman untuk pengolahan data, dan pemahaman pada subjek spesifik pada bidang bisnis yang digeluti.
  • mempunyai pengetahuan mengenai database,
  • memahami algorithm dan machine learningdiantaranya: Decision Tree, K-Means, Neural Network, Linear Regression, Logistic Regression, FP-Growth, Association Rulesdll,
  • memahami tools atau pemograman untuk statistikseperti  SPSS, Stata, SAS, Pyhtonataupun R
  • (nilai tambah) menguasai NoSQL à menguasai bahasa pemrograman scala serta framework untuk mengeksplorasi Bigdata seperti MapReduce, Hadoop, Spark, Storm, dll.

 

 

Apa Itu Data Mining?

Data mining adalah proses menemukan pola dan informasi berguna dalam kumpulan data yang besar. Ini merupakan bagian integral dari data science, tetapi lebih fokus pada teknik dan algoritma yang digunakan untuk menemukan informasi tersembunyi. Proses data mining mencakup beberapa langkah, seperti:

  1. Eksplorasi Data: Menganalisis data untuk memahami struktur dan karakteristiknya sebelum melakukan penambangan.
  2. Penerapan Algoritma: Menggunakan teknik seperti clustering, klasifikasi, dan asosiasi untuk menemukan pola dalam data.
  3. Evaluasi Model: Menilai hasil dari algoritma yang diterapkan untuk memastikan bahwa pola yang ditemukan relevan dan akurat.
  4. Implementasi: Menerapkan wawasan yang diperoleh dalam praktik bisnis atau strategi.

Data mining dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti analisis pasar, deteksi penipuan, dan rekomendasi produk. Misalnya, e-commerce menggunakan data mining untuk menganalisis perilaku pelanggan dan merekomendasikan produk yang relevan.

Data Mining

  • Data mining hanyalah proses mengumpulkan informasi dari database besar yang sebelumnya tidak dapat dipahami dan tidak diketahui, kemudian menggunakan informasi tersebut untuk membuat keputusan bisnis yang relevan.
  • Lebih sederhananya, Data Mining adalah seperangkat berbagai metode yang digunakan dalam proses penemuan pengetahuan untuk membedakan hubungan dan pola yang sebelumnya tidak diketahui. Oleh karena itu, kita dapat membuat data mining sebagai pertemuan berbagai bidang lainnya seperti kecerdasan buatan, basis data virtual base management, pengenalan pola, visualisasi data, pembelajaran mesin (machine learning), studi statistik, dsb.
  • Tujuan utama dari proses data mining adalah untuk mengekstrak informasi dari berbagai rangkaian data dalam upaya untuk mengubahnya dalam struktur yang tepat dan mudah dimengerti untuk penggunaan akhirnya.
  • Oleh karena itu, Data Mining merupakan proses yang digunakan oleh ilmuwan data dan penggemar machine learning untuk mengubah kumpulan data menjadi sesuatu yang lebih bermanfaat.

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning (ML) adalah subbidang dari ilmu komputer yang fokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari dan membuat prediksi berdasarkan data. ML menggunakan pendekatan statistik dan teknik pemrograman untuk membangun model yang dapat belajar dari pengalaman. Ada beberapa jenis machine learning, antara lain:

  1. Supervised Learning: Model dilatih menggunakan data berlabel, di mana input dan output diketahui. Contoh: klasifikasi email sebagai spam atau tidak spam.
  2. Unsupervised Learning: Model dilatih dengan data tidak berlabel untuk menemukan pola atau kelompok. Contoh: segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku belanja.
  3. Reinforcement Learning: Model belajar melalui interaksi dengan lingkungan dan menerima umpan balik untuk membuat keputusan. Contoh: permainan catur atau robotika.

Machine learning memiliki banyak aplikasi praktis, termasuk dalam pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan kendaraan otonom. Misalnya, algoritma machine learning digunakan dalam aplikasi pemrosesan bahasa untuk menganalisis sentimen di media sosial.

Machine Learning

  • Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan, merupakan disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku yang didasarkan kepada data empiris, seperti dari sensor data pada basis data.
  • Fokus besar penelitian Machine Learning adalah bagaimana mengenali secara otomatis pola kompleks dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data.
  • Algoritma dalam Machine Learning dapat dikelompokkan berdasarkan keluaran yang diharapkan dari algoritma.

Baca Juga: Simple Random Sampling

Dalam standar data digital, setidaknya TIPIKAL DATA tersebut terbagi ke dalam tiga jenis:

  1. Data terstruktur(structured data); yakni data yang sudah dikelola, diproses dan dimanipulasi dalam RDBMS (Relational Database Management System). Misalnya data tabel hasil masukan formulir pendaftaran di sebuah layanan web.
  2. Data tidak terstruktur(unscructured data); yakni berupa data mentah yang baru didapat dari beragam jenis aktivitas dan belum disesuaikan ke dalam format basis data. Misalnya berkas video yang didapat dari kamera.
  3. Data semi terstruktur (semistructured data); yakni berupa data yang memiliki struktur, misalnya berupa tag, akan tetapi belum sepenuhnya terstruktur dalam sistem basis data. Misalnya data yang memiliki keseragaman tag, namun memiliki isian yang berbeda didasarkan pada karakteristik pengisi.

Perbedaan Antara Data Science, Data Mining, dan Machine Learning

Meskipun ketiga istilah ini sering digunakan secara bergantian, mereka memiliki fokus dan tujuan yang berbeda:

  • Data Science adalah disiplin yang lebih luas yang mencakup seluruh proses pengolahan data, dari pengumpulan hingga pengambilan keputusan. Ini mencakup aspek analitis, teknis, dan bisnis.
  • Data Mining lebih fokus pada teknik dan algoritma untuk menemukan pola dalam data. Ini adalah salah satu komponen penting dalam data science.
  • Machine Learning adalah pendekatan untuk membangun model yang memungkinkan komputer belajar dari data. Ini merupakan bagian dari data mining yang menggunakan algoritma untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang ada.

Aplikasi dalam Berbagai Bidang

1. Kesehatan

Data science, data mining, dan machine learning memiliki aplikasi yang signifikan dalam bidang kesehatan. Di sini, teknik-teknik tersebut digunakan untuk menganalisis data pasien, memprediksi risiko penyakit, dan mengoptimalkan pengobatan. Misalnya, algoritma machine learning dapat menganalisis pola dari ribuan rekam medis untuk mengidentifikasi faktor risiko penyakit tertentu.

2. Keuangan

Di sektor keuangan, data science digunakan untuk analisis risiko, deteksi penipuan, dan manajemen portofolio. Data mining membantu dalam menemukan pola transaksi mencurigakan, sementara machine learning digunakan untuk memprediksi pergerakan pasar dan memberikan rekomendasi investasi.

3. Pemasaran

Dalam dunia pemasaran, data science dan data mining digunakan untuk memahami perilaku konsumen dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan data mining untuk menganalisis tren pembelian dan machine learning untuk mengoptimalkan kampanye iklan berdasarkan respons pelanggan.

4. Transportasi

Di bidang transportasi, machine learning dan data science digunakan untuk mengoptimalkan rute pengiriman, memprediksi waktu kedatangan, dan meningkatkan keselamatan. Contohnya, algoritma ML dapat digunakan dalam aplikasi navigasi untuk merekomendasikan rute tercepat berdasarkan data lalu lintas real-time.