Sejarah Data Science, Salah Satu Ilmu yang Banyak Dibutuhkan di Era Teknologi
Data Science menjadi salah satu ilmu yang banyak digunakan di era teknologi saat ini. Banyak organisasi yang membutuhkan data scientist untuk keberlangsungan bisnis mereka.
Namun, pernahkah kamu bertanya-tanya, bagaimana sejarah data science ini dan bagaimana ilmu data science ini menjadi salah satu ilmu yang dibutuhkan di era teknologi seperti sekarang ini?
Nah, kali ini kita akan membahas tentang bagaimana sejarah data science dari masa ke masa dan berkembang pesat seperti sekarang ini.
Sejarah Data Science
1. Awal mula Data Science
Sejarah Data Science dimulai seiring dengan perkembangan komputer dan teknologi informasi pada tahun 1960-an. Pada saat itu, para ilmuwan komputer dan matematikawan mulai menggunakan komputer untuk menganalisis data dalam skala yang lebih besar. Namun, istilah “Data Science” sendiri belum populer pada masa itu.
2. Era statistik dan analisis data
Pada tahun 1970-an, statistik menjadi bagian penting dalam analisis data. Konsep statistik adalah pondasi dari apa yang sekarang kita kenal sebagai Data Science. Metodologi statistik digunakan untuk menganalisis data dan mengambil wawasan dari informasi yang tersedia.
3. Revolusi komputasi data
Pada tahun 1990-an, dengan kemajuan teknologi komputasi, kemampuan kita untuk menyimpan dan mengakses data meningkat secara signifikan. Ini memungkinkan analisis data yang lebih canggih dan mendalam. Data mulai menjadi aset berharga bagi perusahaan, dan penting untuk menggali wawasan darinya.
4. Munculnya big data
Pada awal abad ke-21, fenomena Big Data mulai muncul. Volume, kecepatan, dan keragaman data tumbuh secara eksponensial. Ini memaksa munculnya Data Science sebagai disiplin yang lebih terstruktur dan terfokus pada analisis data besar dan kompleks.
5. Peran penting machine learning
Machine Learning adalah salah satu konsep kunci dalam Data Science. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknik Machine Learning telah memungkinkan analisis data yang lebih canggih dan pemodelan prediktif yang kuat. Ini telah digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari analisis risiko keuangan hingga kendaraan otonom.
6. Pentingnya bisnis dan industri
Dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan oleh perusahaan dan organisasi, Data Science menjadi penting dalam mengambil keputusan bisnis yang didasarkan pada fakta dan analisis data. Banyak perusahaan menggunakan Data Science untuk memahami perilaku pelanggan, memperbaiki operasi, dan mengidentifikasi peluang bisnis baru.
Ingin menjadi seorang Data Scientist?
Ikuti Exclusive Class Data Scientist Full Package, KLIK DISINI
