Data Scientist Menggunakan Bahasa Pemograman Python

Data Scientist

Profesi Data Scientist sangat dibutuhkan di abad-21 dimana kebutuhan Data yang sangat besar (Big Data) sangat digencar-gencarkan untuk membantu segala lini kehidupan menjadi lebih baik. Namun di tengah permintaan untuk profesi Data Scientist sangat tinggi, masih banyak orang yang belum tahu akan opportunity dari profesi ini.

Seseorang yang menguasai ilmu data sains disebut Data Scientist (Ilmuwan Data). Seorang Data Scientist tidak hanya menguasai ilmu Matematika, Statistika, dan Komputasi Data tapi juga harus menguasai kemampuan Public Speaking.

Data yang sudah diolah menjadi suatu narasi yang dapat membantu pembuat kebijakan atau business owner (pemilik) bisnis menentukan arah strategi bisnis mereka.

Profesi Data Scientist (Ilmuwan Data)
Profesi Data Scientist (Ilmuwan Data)

Apa itu Data Sains?

Data sains adalah ilmu yang menggabung statistika, Matematika, IT, dan Bahasa Pemrogaman. Pada dekade saat ini, ilmu Data Sains berkembang pesat yang mengakibatkan muncul-munculnya perusahaan berbasis Teknologi (Start-Up) menggunakan data sebagai basis keputusan bisnis mereka.

Hal ini, akan membuat keputusan perusahaan mereka semakin akurat dan memenangkan persaingan bisnis mereka. Di tambah lagi, dengan memahami suatu pola dari data, perusahaan tersebut dapat meramalkan kebutuhan pasar. Alhasil perusahaan dapat memunculkan ide-ide baru dari produk perusahaan tersebut sehingga memenangkan hati customer mereka masing-masing.

Elemen dari Ilmu Data Sains
Elemen Ilmu Data Sains

Data tentang pengenalan minat terhadap profesi Data Scientist

Menurut Data dari Linked-In, Data Scientist menempati peringkat ke-2 Top dari pekerjaan yang akan muncul berdasarkan tingkat pertumbuhan pekerjaan dari (2012-2017).

Sedangkan menurut survei yang dilakukan oleh Sharing Vision, Kebutuhan Data Scientist saat ini di Indonesia diperkirakan baru terpebuhi sekitar 50 % untuk di Amerika Serikat baru 60 %, tidak hanya itu, menurut beberapa laporan hasil survei dan analisis dari berbagai lembaga menginformasikan bahwa profesi data scientist telah menjadi kebutuhan global maupun di Indonesia.

1. Hal Menarik tentang Data Scientist

Untuk lingkup Internasional, terdapat hal-hal yang menarik seputar profesi ini:

  • McKinsey & Company, penyedia layanan konsultasi manajemen dan strategi bisnis. Melaporkan bahwa teknologi Artifical Intelligent (AI) yang termasuk Machine Learning makin banyak dibutuhkan. Alasan adalaha karena memberikan keuntungan-keuntungan di bidang bisnis (McKinsey, 2018).
  • World Economic Forum (WEC) melaporkan kebutuhan data scientist yang meningkat pada berbagai bidang. Misalnya pada industri yang berbasis teknologi informasi, media dan hiburan, layanan finansial dan investasi, layanan profesional, pemerintah, dll. (WEC, 2019).
  • Asia-Pacific Economic Cooperation (APEC) pada laporan tahun 2017 menuliskan bahwa keahlian Data Science dan analitik adalah permintaan tinggi. Akan tetapi persediaannya adalah sangat rendah sekali (APEC, 2017)
Top 20 Emerging Job di Linkedin

2. Data Science di Indonesia

Di Indonesia sendiri, trend data science muncul akibat pengaruh dari start-up berbasis Teknologi serta perusahaan-perusahaan yang menggunakan data sebagai bagian dari pengambil keputusan bisnisnya.

Namun tidak hanya itu, pada zaman sekarang semua perusahaan/industri bahkan institusi pendidikan sangat membutuhkan data science. Kalau perusahaan ritel seperti Tokopedia, Bukalapak, BliBli dan Lazada tidak mampu mengolah data dengan baik maka akan terjadi collapse.

Sejalan dengan itu berdasarkan hasil survei, saat ini kebutuhan data scientist di Indonesia diperkirakan baru terpenuhi sekitar 50 %. Berdasarkan hasil survei yang dilakukan oleh lembaga Sharing Vision terhadap 27 perusahaan menunjukkan bahwa 66% responden menilai Big Data akan booming di Indonesia pada 1-2 tahun ke depan.

Selain itu, hasil survei ini juga menunjukkan bahwa 48% perusahaan sudah memasukkan pengembangan sistem Big Data ke dalam IT Strategic Plan, bahkan 33% di antaranya sudah mengoperasikan sistem tersebut dan 33% lainnya sedang mengembangkan sistem big data.

Job Description seorang Data Scientist

Banyak hal yang dapat dikerjakan seorang Data Scientist seperti membuat dashboard yang terdiri dari berbagai visualisasi data.

Lalu menganalisis sentimen dari sosial media tentang berbagai kejadian, mengambil beberapa informasi dari suatu website (web-scrapping), membuat mesin belajar yang sanggup memprediksi suatu kejadian / perisitwa (machine-learning).

Serta kecerdasan buatan yang mampu untuk merekomendasi pelanggan akan suatu produk (system recommendation), mengenali identitas dari suatu wajah (face recognition), ataupun yang lebih canggih membuat sistem yang mampu berpikir seperti manusia seperti GoogleGO atau Sophia yang sering disbuet (Reinforcment Learning) atau produk-produk AI lainnya seperti Internet of Things (IOT) seperti Robotika atau sensor pendeteksi lainnya.

Face Recognition di Phyton

Informasi tentang Bahasa Pemrogaman Python

Banyak tools pemrogaman yang dipakai untuk pekerjaan seorang Data Scientist. salah satunya adalah Bahasa pemrogaman Python.

Menurut laporan IEEE (institute of Electrical and Electrinics Engineers) di tahun 2019 menginformasikan bahwa Bahasa pemrogaman Python menjadi Bahasa pemrogaman paling popular di dunia serta sebuah penelitian yang dipublikasi pada jurnal Developer Economics โ€“ State of the Developer Nation menyatakan bahwa 69 % pengembang dari machine learning dan data science menggunakan python sebagai tool project mereka pada tahun 2018. Ini adalah beberapa alasanya, mengapa Python menjadi rujukan sebagai Bahasa pemrogaman untuk data science:

1. Konsep desain bagus dan sederhana

Python memiliki desain yang bagus dan sederhana. Function tools yang dipakai pada python juga tidak sulit digunakan. Dan apabila kita salah melakukan suatu proses pemograman maka Python bisa menunjuk pada bagian mana kita melakukan kesalahan.

Secara umum, Aplikasi Python yang dipakai dalam proses pembelajar ada dua yaitu Jupyter Notebook dan Spyder.

Jupyter Notebook biasa dipakai oleh seorang pemula yang ingin meningkatkan keahlian bahasa pemorgaman Python. Sedangkan Spyder digunakan apabila seseorang sudah memiliki jam terbang yang sangat tinggi (professional) karena memiliki interface yang saling terintegrasi.

Tampilan Jupyter Notebook berbasis Python
Tampilan Spyder untuk Bahasa Pemograman Python

2. Bisa dipakai pada berbagai Sistem Operasi

Karena pengaruhnya sangat luas, Python dapat digunakan di berbagai seluruh Sistem Operasi seperti Windows, Mac OSx ataupun Linux). Untuk mengaksesnya pada sistem OS tersebut, User dapat menggunakan Package Instalasi Data Science (Anaconda) yang sudah terintegrasi dengan bahasa pemrogaman Python.

Tampilan Anaconda Navigator di Sistem Operasi Windows

3. Dukungan Library dari pihak pengembang lainnya

Bahasa pemrogaman Python, memiliki sinergisitas dengan pihak Library pengembang lainnya. Contohnya Library Matplotlib untuk membantu dalam pembuatan grafik, library seaborn untuk membantu dalam pembuatan estetika grafik (2D ataupun 3D).

Library numpy untuk membantu proses aritmatika dalam pembuatan di Python. Kemudian Library Folium untuk membantu proses pembuatan grafik spatial (geografis) di python, dsb.

Library Numpy di Python
Library Folium di Python

4. Bisa diintegrasikan dengan aplikasi lain

Hasil pemrogaman python akan sangat baik apabbila dapat di deploy (dimunculkan secara realtime) pada sebuah website. Sehingga informasi dari pemrogaman python dapat dilihat oleh user yang lain. Oleh karena itu, Python terintegrasi dengan platform web lain seperti Github, Google Chart, Heroku, dll.

5. Gratis dan bebas digunakan

Python bersifat open source. Gratis untuk dipakai walaupun kita pakai dalam untuk tujuan komersial. Sehingga para pengguna nya tidak perlu khawatir dalam menjalankan program nya dan mampu secara kreatif melakukan pemrogaman sesuai dengan tujuan masing-masing.

Di Ascarya Solution, kami sering terlibat dalam project-project yang berhubungan dengan Data Sains seperti Analisis Data Kuantitatif, Pembuatan Program Dashboard Sentimen Analisis.

Pengambilan Informasi menggunakan Webscrapping dari suate website, pembuatan model mesin learning untuk prediksi suatu kegiatan, dll.

Jadi jangan ragu, untuk bekerja sama dengan kami, para Data Scientist kami akan membantu menyelesaikan proyek Data Sains yang akan kalian berikan. Terima kasih.

Masih ada pertanyaan ?

Yuk konsultasikan segala pertanyaanmu dengan Admin kami!

Open chat
Chat Kami
Data Scientist kami menunggu Anda