Pengenalan Data Science, AI, dan ML🛸

Data Science – Pada zaman revolusi industri 4.0 ini, istilah data science kian populer dan tren nya semakin tersebar luas. Saat ini, sebagian besar perusahaan dengan teknologi mutakhir seperti Microsoft dan Google gencar melakukan inovasi pada bidang data science. Tidak hanya perusahaan asing, perusahaan unicorn🦄 lokal Indonesia seperti GRAB, GO-JEK, dan Telkom sudah menerapkan teknologi ini.

Artikel ini merupakan seri artikel dalam program Training Data Science K-Labs🧪

Meskipun demikian, developer di Indonesia saat ini masih belum memiliki spesialisasi pada bidang ini. Kenapa?🤔

Pengenalan Data Science🏖

Sebelum kita terjun lebih jauh tentang data science, kita perlu tahu apa itu data science. Menurut Dhar, ilmu data (bahasa Inggris: data science) adalah suatu disiplin ilmu yang khusus mempelajari data, khususnya data kuantitatif (data numerik), baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.

Ok, pengertiannya boring ya? Penulis akan tambahkan lagi pengertian lain:

Data science adalah ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, mengolah, dan menghasilkan informasi/manfaat/insight dari data.

Fahminlb33

Intinya, ilmu data science berkutat pada bagaimana cara menggunakan data untuk menghasilkan informasi baru. Bukan hanya mengolah, tapi juga bagaimana cara mendapatkan data tersebut, mencari pola, membuat asumsi, dan menghasilkan prediksi/ramalan berdasarkan data.

Data dalam Kehidupan Sehari-Hari😲

Kamu pernah pakai aplikasi Google Assistant atau Siri? Dua contoh tersebut merupakan implementasi dari data science, spesifiknya adalah bidang Natural Language Processing (NLP) [spoiler: NLP adalah ilmu yang mempelajari bagaimana membuat mesin mengerti bahasa manusia].

Selain itu, pernahkah kamu melihat iklan kamera dengan fitur AI? Ko bisa ya foto dengan kamera dan hasilnya bisa menipu🤣. Ini adalah salah satu contoh dari Computer Vision (CV) [spoiler: CV adalah ilmu yang mempelajari bagaimana komputer dapat melihat seperti manusia (memahami objek, dll.)].

Mungkin contoh lain adalah ramalan cuaca, dengan kita cari “cuaca” di Google Search, kita bisa dapat hingga prediksi satu minggu cuaca ke depan. Wow😮. Nah kalau ini adalah contoh dari Regression [spoiler: regression adalah ilmu untuk melakukan peramalan, baik di masa depan atau masa lalu].

Tiga contoh di atas hanya contoh kecil, masih sangat banyak contoh lain yang tidak bisa disebutkan disini.

Butuh Skill Apa ya?📚

Kalau kita lihat dari manfaat apa aja yang bisa kita dapatkan dari DS, pasti syarat belajarnya juga banyak dong😁.

Untuk belajar data science, setidaknya Anda harus memiliki dasar pemahaman beberapa keilmuan lainnya, seperti:

  1. Matematika (alajar linier matriks, fungsi)
  2. Statistika (analisis korelasi, analisis regresi, time series)
  3. Ilmu komputer (pemrograman)

Tapi tenang aja, pada seri training ini, kita akan bahas semuanya sampai detail, jadi jangan ragu untuk terus belajar ya!

Kembali lagi ini hanya saran untuk memulai belajar data science, agar prosesnya lebih mudah.

Photo by Jordan Wozniak
Photo by Jordan Wozniak

Ngetren📈 dan Prospeknya Cerah🌞

Berdasarkan data dari Google Trends, terjadi kenaikan dalam pencarian terkait dengan data science, lho!

Tidak hanya popularitas-nya, tapi prospek kerja untuk developer dengan kemampuan data science itu masih langka di Indonesia, bahkan secara umum di bursa kerja, kemampuan ini menjadi incaran perusahaan besar karena adopsi teknologi berbasis data science ini sedang hot🔥, bukan hanya karena tren tapi karena manfaat yang dihasilkan dengan menerapkan data science.

Menurut blog dari University of Wisconsin, rata-rata penghasilan untuk seorang data scientist adalah $113.436 USD atau Rp1.550.670.120 per tahun😍. Harga yang sangat fantastis ya untuk seorang data scientist.

Tools dan Bahasa Pemrograman🛠

Tool untuk digunakan dalam data science itu banyak lho! [disini kita akan bahas tool yang akan kita gunakan aja ya!]

Bagi yang suka belajar secara visual, ada aplikasi seperti Orange, RapidMiner, dan WEKA untuk melakukan data mining. Selain itu, kalau mau belajar pemrogramannya, ada aplikasi Anaconda yang berisi paket lengkap untuk belajar pemrograman khususnya Python untuk data science.

Tool lain yang sangat penting untuk belajar data science adalah Jupyter Notebook. Jupyter merupakan aplikasi notebook seperti Microsoft Word, tetapi kita juga bisa ngoding di dalamnya. Iya, kita bisa menulis sekaligus ngoding dan running program dalam satu notebook.

Pada seri training ini, kita akan menggunakan Anaconda, Visual Studio Code, dan Google Colab. Google Colab adalah layanan Jupyter notebook gratis dari Google.Semua source code dan notebook akan di share pada akun GitHub penulis.

Artificial Intelligence dan Machine Learning👾

Nah sekarang kita mulai mengerucut ke topik yang lebih menarik, yaitu artificial intelligence dan machine learning.

Artificial intelligence merupakan studi untuk menciptakan mesin yang “cerdas” dan dapat bekerja dan bereaksi seperti manusia.

Machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence yang bertujuan untuk menciptakan mesin yang dapat belajar sendiri tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Photo by Franck V.
Photo by Franck V.

Persamaan keduanya yaitu keduanya sama-sama diprogram agar dapat belajar sendiri dan menjadi “cerdas” untuk menyelesaikan masalah tertentu. Perbedaannya AI lebih umum dan mencakup topik yang lebih luas daripada machine learning.

Proses Pembuatan Model

Pada praktiknya, untuk membuat suatu sistem cerdas, dilakukan beberapa proses dalam pembuatan sebuah model, yaitu:

  1. Data Ingestion, yaitu bagaimana cara mendapatkan data yang menjadi topik pembahasan. Misalnya Anda mengumpulkan data melalui kuisioner/angket, data dari sensor, atau dari pihak ketiga.
  2. Exploratory Data Analysis, yaitu proses untuk melihat karakteristik data seperti sebaran data, distribusi frekuensi, dan pola-pola dari data. Beberapa teknik untuk melakukan EDA seperti tabel distribusi frekuensi dan diagram pencar (scatter plot).
  3. Preprocessing, yaitu proses menyiapkan data mentah sebelum digunakan untuk melatih algoritma ML. Contohnya algoritma ML tidak mengerti tulisan, maka dari itu perlu dilakukan vektorisasi (bag-of-words, n-gram, TF-IDF, dll.) atau ada distribusi angka, Anda melakukan transformasi agar angka tersebut berada di antara 0-1 (scaling).
  4. Training, yaitu proses melatih algoritma ML dengan data. Pada proses ini data yang sudah disiapkan dari tahap preprocessing akan digunakan oleh algoritma ML untuk membentuk model.
  5. Evaluation, yaitu proses menguji model yang sudah dibuat dengan data baru, apakah model yang sudah dibuat dapat dengan benar memprediksi data baru.
  6. Optimization, yaitu proses mengatur model agar dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik. Bisa dengan cara mengubah dataset atau mengubah parameter algoritmanya.
  7. Production, yaitu merilis model yang sudah dibuat agar dapa digunakan pada sebuah sistem.

Tujuh langkah di atas mungkin terlihat sulit awalnya, tetapi kita akan bahas satu persatu dengan detail agar Anda bisa belajar data science dengan asik dan lebih mudah tentunya.

Mungkin sekian untuk pengenalan mengenai data science. Anda mungkin kaget yang awalnya disuguhkan sedikit pengertian dan contoh, hingga ditawarkan gaji yang fantastis, di akhir ditutup oleh pengertian teknis tentang data science😅

Sampai ketemu di artikel selanjutnya! Jangan lupa subscribe ke mailing list Kodesiana.com ya!

Referensi

  1. Dhar, V. 2013. Data science and predictionCommunications of the ACM56 (12): 64. doi:10.1145/2500499. Diakses 12 Februari 2020.
  2. University of Wisconsin. 2020. How Much is a Data Scientist’s Salary?. Diakses 12 Februari 2020.
  3. Sheldon, Amyra. 2019. Artificial Intelligence Vs Machine Learning: What’s the difference?. Diakses 12 Februari 2020.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.