Apa itu Data Sience? Pengertian, Tahapan, Skill, dan Contohnya
Apa Itu Data Science? Pengertian, Tahapan, Skill, dan Contohnya
Pernah memperhatikan bagaimana platform belanja online menampilkan rekomendasi produk yang sesuai dengan minat pengguna? Atau bagaimana perusahaan memperkirakan jumlah penjualan dan mendeteksi aktivitas transaksi yang mencurigakan? Di balik berbagai proses tersebut, data science atau ilmu data dapat berperan penting.
Data science merupakan bidang yang memadukan statistik, pemrograman, pengolahan data, dan pemahaman bisnis untuk menemukan pola serta menghasilkan informasi yang berguna. Hasil analisisnya dapat membantu individu maupun perusahaan mengambil keputusan berdasarkan data, bukan sekadar perkiraan.
Perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) juga membuat kemampuan mengolah data semakin relevan. Dalam The Future of Jobs Report 2025, World Economic Forum menempatkan AI dan big data sebagai kelompok keterampilan yang diperkirakan mengalami pertumbuhan paling pesat selama 2025–2030. Karena itu, mempelajari dasar-dasar data dapat menjadi langkah yang bermanfaat bagi berbagai bidang pekerjaan.
Pengertian Data Science dan cara Kerjanya
Data science adalah bidang yang menggabungkan statistik, pemrograman, dan analisis data untuk menemukan informasi yang bermanfaat. Melalui proses ini, data dapat digunakan untuk memahami masalah dan membantu pengambilan keputusan.
Sebagai contoh, sumber data bisa berasal dari catatan penjualan, riwayat pembelian, ulasan pelanggan, gambar, hingga informasi dari mesin. Selanjutnya, data dikumpulkan, dibersihkan, dan dianalisis untuk menemukan pola yang relevan.
Namun, proses data science tidak berhenti pada analisis saja. Hasilnya perlu dievaluasi agar sesuai dengan tujuan awal. Jika diperlukan, metode analisis juga dapat disesuaikan untuk memperoleh hasil yang lebih baik.
Dengan demikian, data science membantu mengubah kumpulan data menjadi informasi yang mudah dipahami. Selain itu, perusahaan dapat memanfaatkan informasi tersebut untuk mengenali kebutuhan pelanggan, meningkatkan layanan, dan menyusun strategi bisnis berdasarkan data.
Apa Perbedaan Data Science, Data Analytics, dan Data Analyst?
Data science, data analytics, dan data analyst merupakan tiga istilah yang saling berkaitan, tetapi masing-masing memiliki fokus yang berbeda.
Dalam praktiknya, data science mencakup proses yang luas, mulai dari pengolahan data hingga pengembangan model statistik dan machine learning untuk menyelesaikan berbagai permasalahan.
Berbeda dengan itu, data analytics lebih berfokus pada kegiatan memeriksa dan menafsirkan data untuk menjawab pertanyaan tertentu. Misalnya, mengidentifikasi penyebab penurunan penjualan atau mengetahui produk yang paling diminati pelanggan.
Sementara itu, data analyst adalah profesi yang bertanggung jawab mengolah, menganalisis, dan menyampaikan informasi berdasarkan data. Dalam pekerjaannya, seorang data analyst umumnya menggunakan spreadsheet, SQL, dashboard, dan visualisasi data.
Meskipun memiliki fokus yang berbeda, ketiga istilah tersebut tidak selalu mempunyai batasan yang kaku. Di beberapa perusahaan, seorang data analyst juga dapat melakukan pemodelan prediktif, sedangkan data scientist bisa terlibat dalam analisis deskriptif. Oleh karena itu, pembagian tanggung jawab biasanya disesuaikan dengan kebutuhan bisnis dan struktur tim.
Bagaimana Tahapan Kerja Data Science?
Pengerjaan proyek data science umumnya mengikuti beberapa tahapan yang saling berhubungan. Prosesnya juga tidak selalu berjalan satu arah. Apabila ditemukan masalah saat evaluasi, tim mungkin perlu kembali memperbaiki data atau menyesuaikan metode yang digunakan.
1. Menentukan masalah yang ingin diselesaikan
Langkah pertama adalah merumuskan tujuan analisis secara jelas. Tim perlu mengetahui pertanyaan apa yang ingin dijawab dan hasil seperti apa yang diharapkan.
Sebagai contoh, sebuah perusahaan ingin mengetahui faktor yang berhubungan dengan pelanggan yang berhenti menggunakan layanannya. Dengan memahami persoalan tersebut sejak awal, tim dapat menentukan data dan pendekatan analisis yang paling sesuai.
2. Mengumpulkan data yang relevan
Setelah tujuan ditetapkan, tahap berikutnya adalah menghimpun data yang dibutuhkan. Sumbernya dapat berupa database, file spreadsheet, sistem transaksi, hasil survei, maupun aplikasi yang digunakan dalam kegiatan operasional.
Data yang dikumpulkan harus sesuai dengan tujuan analisis. Selain itu, pengumpulan dan penggunaannya perlu memperhatikan izin, keamanan, serta perlindungan informasi pribadi.
3. Membersihkan dan mempersiapkan data
Data mentah sering kali belum siap digunakan. Beberapa masalah yang umum ditemukan meliputi data kosong, catatan ganda, format tanggal yang tidak seragam, dan kesalahan input.
Oleh sebab itu, data perlu diperiksa dan dipersiapkan sebelum dianalisis lebih lanjut. Langkah ini membantu meningkatkan konsistensi data sekaligus mengurangi risiko kesimpulan yang keliru.
Proses pembersihan data juga dapat memerlukan waktu yang cukup besar. Mengabaikannya justru berpotensi menurunkan kualitas hasil analisis.
4. Melakukan eksplorasi dan analisis data
Pada tahap ini, data diperiksa untuk mengenali pola, distribusi, hubungan antarvariabel, serta nilai yang tidak biasa.
Praktisi dapat menggunakan tabel ringkasan, perhitungan statistik, dan visualisasi untuk memahami karakteristik data. Misalnya, grafik penjualan bulanan dapat membantu menunjukkan periode ketika permintaan meningkat atau menurun.
Meski demikian, pola yang ditemukan perlu ditafsirkan dengan hati-hati. Hubungan antara dua variabel tidak otomatis membuktikan bahwa salah satunya menjadi penyebab perubahan pada variabel lainnya.
5. Mengembangkan dan menguji model
Jika masalah yang dihadapi memerlukan prediksi atau klasifikasi, praktisi dapat menerapkan metode statistik maupun machine learning.
Model yang dihasilkan perlu diuji menggunakan data dan metrik evaluasi yang sesuai. Pengujian ini bertujuan mengetahui apakah model mampu memberikan hasil yang baik pada data yang belum pernah digunakan selama pelatihan.
Model yang terlihat akurat pada data latihan belum tentu memiliki performa serupa ketika diterapkan pada situasi nyata. Karena itu, evaluasi yang tepat menjadi bagian penting dalam pengembangan model.
6. Menyampaikan hasil dan memantau kinerja
Hasil analisis perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami, misalnya laporan, visualisasi, dashboard, atau rekomendasi tindakan.
Apabila model digunakan dalam sistem operasional, pemantauan juga perlu dilakukan secara berkala. Perubahan perilaku pengguna, kondisi pasar, dan karakteristik data dapat memengaruhi kinerja model seiring waktu.
Dengan demikian, proyek data science tidak hanya berfokus pada pembuatan model, tetapi juga pada manfaat hasilnya dan keberlanjutan penerapannya.
Contoh Penerapan Data Science dalam Kehidupan Sehari-hari
Penggunaan data science dapat ditemukan dalam berbagai aktivitas dan sektor industri. Berikut beberapa contoh penerapannya.
E-commerce: membantu menyajikan rekomendasi barang berdasarkan riwayat interaksi dan preferensi pengguna, dengan tetap memperhatikan perlindungan data pelanggan.
Perbankan dan fintech: menganalisis pola transaksi untuk membantu mengidentifikasi aktivitas yang tidak biasa sehingga dapat diperiksa lebih lanjut.
Pendidikan: mengolah informasi kehadiran dan hasil belajar untuk membantu pengajar mengetahui materi atau area yang membutuhkan perhatian tambahan.
Kesehatan: mendukung penelitian melalui analisis data klinis dengan memperhatikan kerahasiaan informasi dan tata kelola data.
Digital marketing: mengevaluasi hasil kampanye, mempelajari karakteristik audiens, dan memahami perjalanan pelanggan sebelum melakukan pembelian.
Logistik dan manufaktur: memperkirakan kebutuhan persediaan, menganalisis ketepatan waktu pengiriman, serta membantu mengidentifikasi kebutuhan pemeliharaan mesin.
Berbagai contoh tersebut menunjukkan bahwa data science dapat dimanfaatkan untuk memahami kondisi yang sedang terjadi, memperkirakan kemungkinan di masa depan, dan mendukung perencanaan yang lebih terukur.
Skill yang Perlu Dipelajari untuk Memulai Data Science
Bagi pemula, mempelajari data science tidak harus dilakukan sekaligus. Kamu dapat membangun kemampuan dasar terlebih dahulu, kemudian memperdalam keterampilan sesuai kebutuhan proyek.
Berikut beberapa kompetensi yang sebaiknya dipelajari.
Statistik dasar: memahami nilai rata-rata, median, variasi data, distribusi, probabilitas, dan cara menafsirkan hasil perhitungan.
Pemrograman Python: mengenal variabel, percabangan, perulangan, fungsi, struktur data, dan cara menyusun program secara terstruktur.
Pengolahan data: mempelajari cara membaca, menggabungkan, memeriksa, dan membersihkan data menggunakan pustaka seperti Pandas dan NumPy.
SQL dan database: memahami cara mengambil, menyaring, menggabungkan, serta merangkum data yang tersimpan dalam basis data.
Visualisasi data: membuat grafik yang membantu menjelaskan pola dan menyampaikan temuan tanpa menyesatkan pembaca.
Machine learning: mempelajari penggunaan model prediktif, cara menguji performanya, dan keterbatasan penerapannya.
Komunikasi dan pemahaman bisnis: menjelaskan hasil analisis, asumsi, ketidakpastian, dan rekomendasi kepada orang dengan latar belakang yang berbeda.
Keterampilan tersebut saling melengkapi. Kemampuan teknis membantu mengolah data, sedangkan komunikasi dan pemahaman bisnis membantu memastikan bahwa hasil analisis benar-benar berguna.
Tools Data Science yang Sering Digunakan
Pemilihan tools dalam data science bergantung pada jenis data, tujuan analisis, dan tingkat kompleksitas pekerjaan.
Microsoft Excel dapat digunakan untuk pemeriksaan awal, pengolahan tabel, serta analisis sederhana. Python memiliki ekosistem yang luas untuk pemrosesan data, visualisasi, dan machine learning. Sementara itu, SQL membantu pengguna mengambil serta mengelola data dari database.
Untuk eksperimen dan pembelajaran, Jupyter Notebook menyediakan lingkungan interaktif yang memungkinkan kode program, hasil perhitungan, grafik, dan catatan analisis disusun dalam satu dokumen.
Beberapa pustaka Python yang umum digunakan antara lain:
Pandas: membantu mengolah dan menganalisis data berbentuk tabel.
NumPy: mendukung operasi numerik dan perhitungan berbasis array.
Matplotlib: digunakan untuk membuat berbagai jenis grafik.
Seaborn: mempermudah pembuatan visualisasi statistik.
scikit-learn: menyediakan berbagai metode machine learning untuk pemodelan dan evaluasi.
Pemula tidak perlu langsung menguasai seluruh tools tersebut. Mulailah dari alat yang sesuai dengan kebutuhan latihan, kemudian pelajari teknologi tambahan ketika proyek yang dikerjakan mulai berkembang.
Cara Belajar Data Science untuk Pemula
Belajar data science akan lebih terarah jika dilakukan melalui tahapan yang sistematis. Memahami dasar pemrograman dan pengolahan data terlebih dahulu dapat membantu kamu mengikuti materi yang lebih kompleks.
Berikut urutan belajar yang dapat dijadikan panduan.
Pelajari dasar pemrograman Python. Mulai dari variabel, tipe data, percabangan, perulangan, fungsi, dan struktur data.
Pahami statistik dasar. Latih kemampuan membaca tabel, menghitung statistik sederhana, dan menafsirkan grafik.
Berlatih mengolah dataset. Gunakan data sederhana untuk mempelajari pembersihan, eksplorasi, dan peringkasan data.
Pelajari SQL dan visualisasi. Berlatih mengambil data dari database dan menyajikan temuan dalam bentuk grafik yang relevan.
Kerjakan proyek portofolio. Pilih proyek seperti analisis penjualan, perkembangan kehadiran siswa, atau evaluasi ulasan pelanggan.
Dokumentasikan proses analisis. Jelaskan tujuan proyek, sumber data, proses pengolahan, asumsi, hasil, keterbatasan, dan rekomendasi yang dihasilkan.
Portofolio tidak harus berisi proyek dengan algoritma yang rumit. Analisis sederhana pun dapat menunjukkan kemampuan apabila masalahnya jelas, langkah pengerjaannya dapat ditelusuri, dan kesimpulannya didukung oleh data.
Melalui latihan yang konsisten, kamu dapat membangun pemahaman secara bertahap sekaligus menghasilkan proyek yang dapat digunakan untuk menunjukkan kompetensi.
Peluang Karier di Bidang Data
Kemampuan mengolah dan menganalisis data dapat mendukung berbagai pilihan karier di industri teknologi maupun sektor lainnya. Beberapa profesi yang berkaitan dengan bidang ini meliputi:
Data Analyst: mengolah data, membuat laporan, mengembangkan dashboard, dan menjelaskan temuan untuk mendukung keputusan bisnis.
Data Scientist: menerapkan metode statistik dan teknik pemodelan untuk menjawab pertanyaan kompleks atau membuat prediksi.
Business Intelligence Analyst: menyusun informasi dan indikator bisnis agar kinerja organisasi lebih mudah dipantau.
Machine Learning Engineer: mengembangkan serta mengintegrasikan model machine learning ke dalam aplikasi atau sistem.
Data Engineer: membangun dan memelihara infrastruktur serta alur pemrosesan data agar data tersedia untuk kebutuhan analisis.
Setiap posisi memiliki tuntutan yang berbeda. Sebagai contoh, data analyst sering berfokus pada SQL, spreadsheet, dan pelaporan, sedangkan data engineer lebih banyak menangani sistem pemrosesan dan infrastruktur data.
Peluang untuk berkembang tidak hanya ditentukan oleh sertifikat atau penguasaan tools tertentu. Pemahaman konsep, pengalaman menyelesaikan masalah, kemampuan menguji hasil, dan portofolio proyek yang relevan juga dapat menjadi bukti kompetensi.
Belajar Data Science Bersama Haltev
Jika ingin mempelajari data science dengan alur yang lebih terstruktur, Haltev IT Learning Center menyediakan program AI Machine Learning & Data Science Bootcamp.
Program tersebut mencakup sejumlah materi terkait fondasi data science, statistik, Python, analisis data, database, machine learning, dan AI berdasarkan informasi pada halaman program. Sebelum mendaftar, periksa kembali kurikulum, format pembelajaran, dan ketentuan terbaru agar sesuai dengan kebutuhanmu.
Untuk memulai dari dasar pemrograman, kamu juga dapat melihat kelas Intro to Python for Data Science. Sementara itu, kelas Artificial Intelligence Haltev dapat menjadi pilihan untuk mengenal topik AI secara lebih luas.
Pilih jalur belajar berdasarkan kemampuan awal, waktu yang tersedia, dan keterampilan yang ingin dikembangkan. Dengan tujuan yang jelas, proses belajar akan lebih mudah diarahkan pada proyek yang relevan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Data Science
Apakah pemula tanpa latar belakang di IT bisa belajar data sience?
Ya. Kamu dapat memulai dari logika pemrograman, Python, statistik dasar, dan latihan mengolah data. Tidak harus langsung mempelajari semua konsep tingkat lanjut. Kerjakan proyek kecil secara bertahap untuk memperkuat pemahaman.
Apakah data science membutuhkan matematika tingkat lanjut?
Untuk memulai, kamu dapat berfokus pada statistik dasar, konsep aljabar yang relevan, dan logika. Matematika yang lebih mendalam mungkin diperlukan ketika mempelajari metode statistik atau model machine learning yang lebih kompleks.
Apakah Python wajib dikuasai untuk data science?
Python bukan satu-satunya bahasa yang dapat digunakan dalam data science, tetapi populer karena memiliki banyak pustaka untuk pengolahan data dan machine learning. Selain Python, kemampuan SQL, statistik, spreadsheet, dan pemahaman masalah juga penting.
Berapa lama waktu yang diperlukan untuk belajar data science?
Durasi belajar berbeda-beda bagi setiap orang. Pengalaman sebelumnya, waktu latihan, kompleksitas materi, dan target kemampuan akan memengaruhi proses belajar. Daripada hanya berpatokan pada jumlah bulan, evaluasi kemajuan melalui keterampilan praktis dan proyek yang berhasil diselesaikan.
Proyek apa yang cocok untuk pemula di bidang data science?
Beberapa ide proyek awal adalah analisis penjualan bulanan, pemetaan tren pengeluaran, eksplorasi data transportasi terbuka, dan analisis ulasan produk. Gunakan dataset yang penggunaannya diizinkan, jelaskan batasan analisis, serta hindari memublikasikan informasi pribadi.
Kesimpulan
Data science merupakan bidang yang memanfaatkan statistik, pemrograman, dan analisis untuk mengubah data menjadi informasi yang dapat membantu proses pengambilan keputusan. Penerapannya mencakup berbagai aktivitas, mulai dari rekomendasi produk dan evaluasi pemasaran hingga analisis operasional serta pengembangan model prediktif.
Untuk memulai, kamu dapat mempelajari Python, statistik dasar, SQL, pengolahan data, dan visualisasi sebelum mendalami machine learning. Latihan menggunakan dataset nyata yang diizinkan dan membangun portofolio secara bertahap akan membantu memperkuat keterampilan tersebut.
Jika ingin belajar dengan panduan yang lebih terarah, kunjungi program Data Science Haltev dan pelajari materi serta format pembelajarannya. Mulailah dari satu persoalan yang ingin kamu pahami, kemudian gunakan data untuk mencari jawaban yang relevan dan dapat dipertanggungjawabkan.
Apa itu Data Sience? Pengertian, Tahapan, Skill, dan Contohnya
Haltev IT Learning Center adalah lembaga training digital berstandar nasional dan internasional yang mengusung konsep AI-Driven Learning Ecosystem. Kami menyediakan pelatihan di bidang Programming/Coding, Data Science, DevOps, IoT, Microsoft Office, dan Digital Marketing yang terintegrasi dengan Artificial Intelligence untuk mendukung kebutuhan industri modern. Setiap peserta dibekali kemampuan praktis seperti AI Productivity Tools, Automation, Prompt Engineering, dan Data-Driven Decision Making dengan kurikulum berbasis Industry 4.0. Didukung instruktur profesional dari industri teknologi, Haltev berkomitmen mencetak talenta siap kerja dengan skill, mindset AI, dan portofolio berbasis proyek nyata.
