REPUBLIKA.CO.ID, JAKARTA -- Data science merupakan pendekatan multidisiplin untuk menganalisis dan mengolah pengetahuan dari data yang dikumpulkan menggunakan serangkaian prosedur. Data science bertujuan mengungkapkan pola dan menarik kesimpulan berdasarkan informasi.
Hal itu terungkap dalam webinar ‘BSI Digination’ dengan tema Data Science Without Coding: How Come yang disiarkan secara langsung melalui youtube channel BSI TV. Webinar ini digelar oleh Universitas BSI (Bina Sarana Informatika) dengan menghadirkan narasumber Agus Budi Raharja yang merupakan software developer & co-Founder Profio Teknova Indonesia, pada Senin (4/4/2022) lalu.
Menurut Agus, kemampuan yang harus dimiliki oleh seorang data scientist adalah critical thinking finding insight yang berguna untuk memberikan gambaran dan aspek penting dan langkah selanjutnya apa saja. Business sense yang bertujuan untuk memahami proses bisnis, Effective communication, Data preparation, Math and statistic dan App Deployment.
“Pentingnya memahami data science untuk mengolah data menjadi sesuatu yang berguna dan tepat. Mungkin tidak, data science tanpa coding? Sangat mungkin, karena teknologi saat ini memberikan fitur drag and drop interfaces menggunakan KNIME, RapidMiner, Tableau yang membantu mengolah data tanpa coding. Daripada menggunakan programmer baru atau data scientist baru yang belum mengenal seluk beluk perusahaan, lebih baik kita memberdayakan karyawan untuk mengolah data,” ujarnya dalam siaran kanal youtube kuliahbsiaja.
Ia menambahkan, tanpa disadari data science tool yang paling banyak digunakan saat ini adalah microsoft excel. Lewat excel ini, bisa belajar algoritma naïve bayes dengan menggunakan probably dan hanya perlu meningkatkan bagaimana membangun prosedur data sciencenya. Excel juga telah memberikan fitur algoritma bawaan yang memudahkan data scientist untuk mengolah data.
“Prosedur data science seperti Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang meliputi, business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation hingga deployment. Untuk belajar menjadi data scientist tanpa coding, kita bisa melihat tutorial menggunakan tools seperti rapid miner, Knime dengan diikuti belajar dari awal hingga akhir, jangan langsung ke modelling,” tutup Agus.
Ikuti Whatsapp Channel Republika