Kenali Macam Teknologi Hasil Implementasi Data Science

Manusia memiliki sifat yang tak pernah puas. Sifat ini tentunya bisa menjadi pedang bermata dua bagi manusia itu sendiri tergantung dengan cara penggunaanya. Ilmuwan merupakan sebagian manusia yang memiliki sifat tak pernah puas dan mengaplikasikan sifat tersebut kedalam hal yang positif, mereka terus menciptakan ilmu yang terus dapat mempermudah kita dalam menjalankan hidup, salah satu inovasi revolusioner merupakan ilmu Data Science.

Berkat adanya Data Science banyak teknologi yang bermunculan, sehingga mempermudah manusia dalam beraktivitas. Selain banyaknya inovasi-inovasi yang diberikan oleh Data Science ilmu ini juga mempermudah manusia dalam menyimpan data, sehingga data tersebut dapat digunakan secara efektif dan juga efisien. Tentunya dengan berkembangnya ilmu ini bisa jadi kita selangkah lebih dekat untuk mencapai apa yang kita belum capai yang masih menjadi angan-angan semua orang, seperti mobil terbang, pendaratan ke mars, dan sebagainya

Data Science juga sudah sering kita temui dalam kegiatan sehari-hari namun seringkali kita tidak menyadari keberadaan hasil dari Data Science ini. Berikut adalah hasil dari inovasi yang dikembangkan oleh ilmu Data Science.

1. Artificial Intelligence (AI)

Kecerdasan buatan atau yang lebih dikenal dengan artificial intelligence (AI) merupakan mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia atau tindakannya. AI sendiri diciptakan pada tahun 1956, walaupun baru berusia 65 tahun namun AI sangat berkembang akibat volume data, algorithme canggih, dan peningkatan daya serta penyimpanan komputasi

Berikut adalah manfaat yang disuguhkan dengan menggunakan teknologi Ai:

• Meminimalkan Kesalahan

AI mampu bekerja dengan tingkat akurasi yang tinggi, dan konsisten. Hal ini tentunya akan meminimalkan kesalahan yang biasanya dilakukan oleh manusia. AI juga dapat mempelajari data dengan jumlah banyak untuk memberikan keputusan terbaik. Oleh sebab itu, penggunaannya bisa mengambil tindakan dalam rangka meminimalisir risiko kerugian.

• Mempercepat Waktu dalam Bekerja

Dalam proses AI ada istilah learning, reasoning dan self correction. Ketiga poin tersebut akan menjadikan artificial intelligence memiliki pengetahuan luas. Jadi, kecerdasan buatan dapat menyelesaikan pekerjaan dengan rentang waktu lebih cepat.

• Mengerjakan Tugas Manusia

Jika rumah Kamu mengusung konsep rumah smart home  Google dan Alexa merupakan komponen penting mereka ditugaskan sebagai assistant pribadi Kamu. Cukup dengan memberikan perintah Ok Google untuk mengaktifkanya lalu berikan perintah seperti “Turn off the light” dan tadaaaa lampu Kamu akan dimatikan oleh Google.

Walaupun AI sendiri memiliki segudang manfaat namun kita juga mempunyai tantangan yang besar untuk mengembangakan AI itu sendiri. AI dapat belajar hanya menggunakan data tidak ada cara lain untuk memasukanan pengetahuan tanpa adanya data. Itu yang menyebabkan pengolahan data harus tepat jika pengolahan data tidak tepat akan tercermin dari jawaban yang dihasilkan oleh AI.

Baca juga 3 Rekomendasi Jurusan Teknik di UMN Versi DQLab yang Berpeluang Berkarir di Bidang Data, Apa Saja Ya?

AI juga memiliki kekurangaan yaitu ia harus mengerjakan tugas yang sudah pasti, AI tidak dapat mengerjakan tugas yang tidak memiliki peraturan yang jelas, seperti mendeteksi penipuan ataupun memberikan nasihat hukum. Berbeda dengan teknologi AI yang kita saksikan di layar lebar, yang dimana Robot AI dapat memiliki perasaan dan bahkan berperilaku seperti manusia.

2. Machine Learning

Machine Learning adalah mesin yang dikembangankan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa bantuan dari pembuatnya. Machine learning ini meliputi disiplin ilmu lainya seperti statistik, matematika dan data mining.

Machine learning merupakan salah satu cabang dari terbentuknya artificial intelligence (AI). Di dalam sebuah AI banyak machine learning dibutuhkan untuk memperoleh data yang ada dan mempelajari data tersebut agar dapat melakukan tugas tertentu.

Pasti diantara Kamu masih bingung dengan machine learning, bagaimana cara mereka belajar dan megembangkan dirinya sendiri. Sama seperti manusia machine learning  memiliki teknik belajar yang beragam yaitu supervised learning dan unsupervised.

• Supervised Learning

Teknik ini biasanya digunakan pada barang yang memiliki informasi yang lengkap. Machine learning akan memberikan barang tersebut label sesuai dengan kategori-kategori yang sama dan juga menempatkanya sesuai dengan kategori tersebut. Teknik ini bertujuan untuk memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman dari masa lalu

• Unsupervised Learning

Sebaliknya dengan supervised, teknik ini digunakan saat informasi terkait barang tersebut tidak lengkap. Sehingga machine learning belum mempunyai acuan untuk melabeli barang. Teknik ini digunakan untuk mencari struktur ataupun pola-pola tertentu yang tidak memiliki label.

Tentunya machine learning juga membutuhkan perawatan yang tidak gampang, disinilah tugas seorang Data Scientist untuk memastikan semua berjalan lancar dan semestinya.

Baca juga DQLab UMN & Kementerian Kominfo Berikan Beasiswa Belajar Data Science Gratis Melalui Program Professional Academy Digital Talent Scholarship

3. Big Data

Big data adalah kumpulan data yang lebih besar dan lebih kompleks, terutama dari sumber data baru. Set data ini sangat banyak sehingga software pemrosesan data tradisional tidak dapat mengelolanya. Namun, sejumlah besar data ini dapat digunakan untuk mengatasi masalah bisnis yang sebelumnya tidak dapat kamu tangani.

Salah satu penjelasan paling mudah dimengerti tentang data adalah pengumpulan dan penggunaan informasi dari berbagai sumber untuk membuat keputusan yang lebih baik. Big data bisa dibilang sebagai sebuah konsep tentang kemampuan kita untuk mengumpulkan, menganalisa, dan mengerti jumlah data yang cukup besar yang datang setiap harinya.

Big data juga berguna untuk sumber yang diambil oleh teknologi-teknologi yang berbasis data. Tanpa adanya data yang lengkap AI dan juga Machine learning akan gagal dalam memahami apa yang harus dilakukan, karna mereka bertindak sesuai dengan data yang ada jika datanya tidak akurat maka hasil yang dihasilkan pun tidak akan akurat.

4. Belajar Data Science bersama DQLab UMN

DQLab UMN merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.

*by Annissa Widya Davita | DQLab

Kuliah di Jakarta untuk jurusan program studi Informatika| Sistem Informasi | Teknik Komputer | Teknik Elektro | Teknik Fisika | Akuntansi | Manajemen| Komunikasi Strategis | Jurnalistik | Desain Komunikasi Visual | Film dan Animasi | Arsitektur | D3 Perhotelan , di Universitas Multimedia Nusantara. www.umn.ac.id