Apa Saja Perkembangan Data Science dan Machine Learning? Ini Dia

Kehidupan manusia semakin kompleks dan penggunaan teknologi semakin tak terbendung. Kehidupan kita semakin mengedepankan perhitungan. Terutama dalam berbisnis.

Pebisnis semakin mengandalkan data agar tujuan bisnis mereka bisa tercapai. Oleh karena itu, dibutuhkan tenaga-tenaga profesional yang ahli dalam bidang pemrosesan data untuk mendukung bisnis mereka.

Para ilmuwan bidang ini sering disebut sebagai data scientist atau ilmuwan data.

Baca Artikel terkait : Sudah Tahu Bahwa ada Aplikasi Pembantu untuk Data Science loh!!

Seorang ilmuwan data adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis dan menafsirkan sejumlah besar data untuk mengidentifikasi cara-cara untuk membantu bisnis meningkatkan operasi dan mendapatkan keunggulan kompetitif atas para pesaing.

Di Indonesia sendiri peluang bekerja di bidang ini cukup besar karena perkembangan teknologi di Indonesia cukup bagus. Saat ini cukup banyak perusahaan-perusahaan startup yang merambah dunia teknologi dan karena itu juga memanfaatkan data yang cukup besar.

Pertumbuhan eksponensial dalam data yang telah kita saksikan sejak awal era digital kita diperkirakan tidak akan melambat dalam waktu dekat. Mungkin saat ini kita hanya melihat ujung gunung es saja. Ditahun yang mendatang diperkirakan aliran data akan semakin meningkat.

Perkenalkan, Lintang Sutawika akan membahas mengenai perkembangan dunia data science ini.

Berdasarkan pengalaman sebagai seorang data scientist dan juga co-founder PT. Kecerdasan Buatan Indonesia, tantangan untuk menjadi seorang data scientist di Indonesia itu memang cukup tinggi.

Kenapa?

Karena pemahaman fundamental akan data science ini masih dirasa kurang di Indonesia. Belum lagi, konsep ini di perkuliahan juga masih kurang. Di luar sisi teknis, intuisi akan bidang ini belum terasah dengan baik.

Pemrosesan data dengan jumlah yang sangat besar tentu memerlukan bantuan program komputer. Karena itu seorang profesional di bidang ini harus punya kemampuan programming. Tapi perlu dicatat bahwa pelajaran programming data science akan berbeda dengan pelajaran programming untuk software engineering.

Jika digambarkan, data baru akan berfungsi sebagai bahan bakar roket untuk model ilmu data, sehingga memunculkan model yang lebih baik dan inovatif untuk digunakan pada kasus di masa depan.

Mari kita lihat keberadaan data dan manfaatnya di masa kini.

Tempat Kursus Komputer Terbaik | Digital Marketing, Programming, SEO, Dll.

Pertumbuhan Internet of Things – IoT

Satu sumber yang jelas adalah IoT. Saat ini, diperkirakan ada sekitar 7 miliar perangkat IoT yang terhubung secara global, dan jumlah ini diperkirakan akan meningkat menjadi 21,5 miliar dalam beberapa tahun ke depan.

Tidak hanya semakin banyak perangkat yang online, tetapi seiring dengan peningkatan perangkat keras, jenis data yang dikirimkan juga akan semakin kaya dan beragam. Pembangkit terbesar adalah data IoT yang diharapkan menjadi tulang punggung pada industri penerbangan, pertambangan, dan otomotif.

Media sosial

Media sosial adalah sumber data besar lainnya. Dari tahun ke tahun pengguna video streaming terus bertambah dan ada kecenderungan melonjak signifikan. YouTube dan Facebook adalah dua platform media sosial penyumbang data terbesar.

Selain sumber data di atas, ada juga dari weblog, hiburan, transaksi pembayaran, data pengawasan, data telco dan data keuangan. Sumber data akan terus tumbuh ketika proses digitalisasi berjalan dan ketika perusahaan menemukan kebutuhan untuk mengumpulkan lebih banyak informasi tentang pelanggan mereka.

Implikasi dari tren peningkatan data ini tidak dapat diabaikan. Semakin banyak data yang diakses tidak hanya akan meningkatkan presisi dan akurasi model pembelajaran mesin, tetapi juga area lain yang memungkinkan mereka terapkan. Ini memicu permintaan akan ilmu data.

Kebangkitan Mesin

Machine learning algorithms (Algoritma pembelajaran mesin), dan khususnya dalam sub bidang pembelajarannya, telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Selain itu, ada pengembangan intens perangkat lunak machine learning.

Tentu ini meningkatkan kualitas algoritme dan membuat alat lebih mudah digunakan, menurunkan hambatan bagi calon data scientist (ilmuwan data). Karena ketergantungan yang kuat pada alat machine learning, kemajuan dalam bidang ini secara langsung mempengaruhi kegunaan dan kemampuan ilmu data.

Clouds

Kemampuan komputasi berkembang seiring dengan algoritma machine learning dan meningkatnya jumlah data. Teknologi komputer semakin maju dan bisa menyimpan lebih banyak data dan bisa memproses data lebih cepat daripada sebelumnya.

Dengan adanya cloud, pengguna bisa mengakses data mereka dari mana saja dan kapan saja.

Cara Mempersiapkan Masa Depan Bersama Data Science

Ada banyak cara perusahaan dapat dan harus mempersiapkan masa depan dengan memanfaatkan data science. Ini termasuk menciptakan budaya untuk menggunakan model machine learning dan output-nya, menstandarisasi dan mendigitalkan proses, bereksperimen dengan solusi infrastruktur cloud, memiliki pendekatan tepat untuk proyek-proyek data science dan menciptakan unit-unit khusus data science.

Seperti sudah kita ketahui bahwa penerapan data science di Indonesia masih sedikit tapi bukan berarti tak ada peluang besar. Industri e-commerce di Indonesia masih terus tumbuh dan ini bisa dioptimalkan dengan adanya data science.

Data science juga diharapkan bisa merevitalisasi industri yang belum tersentuh, industri yang belum berkembang.

Ilmuwan di bidang data science di Indonesia memang belum banyak jika dibandingkan dengan profesi lainnya. Karena untuk bekerja sebagai seorang data scientist akan dihadapkan pada tantangan yang tak mudah.

Keterbatasan waktu yang diberikan klien adalah salah satu tantangan yang mesti dihadapi oleh seorang data scientist. Meskipun begitu, penghargaan yang diberikan, dalam hal ini gaji, akan sesuai dengan tantangan yang dihadapi.

Jika saat ini kamu sedang kuliah dan ingin menjadi seorang data scientist maka kamu perlu perkuat pengetahuan aljabar linier, kalkulus, dan dasar-dasar algoritma kamu. Tak lupa juga kamu sebaiknya mengambil kelas machine learning jika tersedia.

Kembali ke pemanfaatan data science di masa depan. Apa yang bisa kita lakukan?

Unit Data Science

Dalam sebuah perusahaan bisnis yang bergelut dengan data yang besar, membangun unit  data science akan memberi keuntungan dalam pergerakan perusahaan.

Ini akan memudahkan untuk menggunakan kembali keterampilan dan model pada berbagai dataset. Ini juga memberikan sinyal ke klien bahwa si pebisnis memiliki fokus pada data science dan bahwa ini adalah masalah yang diprioritaskan. Jika sebuah perusahaan menciptakan unit data science yang berdedikasi, jelas itu merupakan langkah yang tepat untuk dilakukan.

Standarisasi

Standarisasi proses juga penting. Ini akan membuatnya lebih mudah untuk mendigitalkan dan mengotomatisasi proses ini di masa depan. Otomasi adalah pendorong utama pertumbuhan, membuatnya lebih mudah untuk diukur.

Data yang dikumpulkan dari proses otomatisi biasanya jauh lebih berantakan dan lebih rentan mengalami kesalahan daripada data yang dikumpulkan secara manual. Dengan akses ke data yang baik, ini akan membantu membuat model lebih baik.

Adopsi Data Science

Penggunaan algoritma machine learning sebaiknya ada dalam kegiatan perusahaan dalam mengadopsi teknologi dan ini bisa membuat mereka mengambil keputusan.

Oleh karena itu, sangat penting bahwa ada fokus yang kuat tentang bagaimana karyawan dapat menggunakan keahlian yang ada, menggunakan algoritma untuk membuat keputusan bisnis yang tepat. Kombinasi manusia dan mesin akan lebih banyak terjadi di masa depan.

Tidak dalam waktu dekat tapi dengan kemajuan teknologi bisa memberikan dampak bagi manusia, entah yang baik atau yang buruk.

Selalu Bereksperimen

Dengan data baru yang dihasilkan dari sumber IoT, penting untuk mengeksplorasi set data baru dan melihat bagaimana mereka dapat digunakan untuk menambah model yang sudah ada. Ada aliran konstan dari data baru yang menunggu untuk ditemukan.

Ada saja yang kemungkinan yang bisa dilakukan dengan set data baru. Mungkin dengan memasukkan dua variabel baru dari dataset yang tidak jelas ke dalam model yang sudah ada akan meningkatkan presisi dari model pembangkit lead.

Pada dasarnya adalah untuk selalu bereksperimen dan tidak takut gagal. Seperti semua penyelidikan ilmiah lainnya, upaya gagal berlimpah, dan pemenangnya adalah mereka yang terus berusaha.

Buatlah lingkungan yang bisa untuk melakukan eksperimen dan mencoba melakukan peningkatan tambahan untuk proses bisnis yang ada. Ini akan memudahkan data scientist untuk memperkenalkan model-model baru dan juga menetapkan fokus pada pengembangan. Yang perlu diingat adalah bahwa data science adalah ilmu yang punya banyak potensi, seperti pengembangan perangkat lunak dan juga perlu diketahui bahwa semakin kompleks proyek menjadi semakin besar kemungkinan gagal.

Cobalah membangun aplikasi yang dapat digunakan pelanggan agar bisa berinteraksi dengan layanan yang tersedia. Ini akan membuatnya lebih mudah untuk mengumpulkan data yang relevan.

Buat insentif untuk mempromosikan penggunaan aplikasi yang akan meningkatkan jumlah data yang dihasilkan. Sangat penting bahwa buatlah UX aplikasi yang menarik dan promosikan penggunaan.

Kita mungkin perlu menjelajah di luar zona nyaman kita untuk mengambil peluang dan tantangan yang dibawa oleh teknologi ini. Karena jumlah data terus bertambah, algoritma machine learning menjadi lebih cerdas dan kemampuan komputasi kita meningkat, kita perlu beradaptasi.

Di masa depan bidang data science akan semakin maju dan jika kamu punya cita-cita menjadi seorang data scientist maka kamu perlu tingkatkan kemampuan kamu dalam hal programming, pengetahuan statistik, dan machine learning.

Pemanfaatan data science pada berbagai industri di Indonesia masih terbuka lebar dan dengan menciptakan lingkungan yang kuat untuk menggunakan data science, perusahaan-perusahaan akan lebih siap untuk apa yang akan terjadi di masa depan.

Jika anda ingin bertanya kepada Lintang Sutawika. Silahkan masukkan pertanyan anda pada kolom di bawah