Dasar-Dasar yang Dipelajari Dalam Data Science

Data science bukan lagi sekadar tren, tetapi telah menjadi kebutuhan di berbagai industri. Hampir semua sektor, mulai dari e-commerce, kesehatan, keuangan, manufaktur, hingga pemerintahan, memanfaatkan data science untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan pengambilan keputusan.

Data science membantu perusahaan memahami perilaku konsumen, memprediksi tren pasar, mengoptimalkan proses bisnis, dan menciptakan produk serta layanan yang lebih baik. Artikel ini akan membahas dasar-dasar yang perlu Anda pelajari dalam data science.

Pengertian Data Science

Data science adalah disiplin ilmu yang menggabungkan statistik, matematika, pemrograman komputer, dan pengetahuan domain untuk menganalisis data untuk menemukan informasi yang relevan.

Ini melibatkan pengumpulan, pembersihan, analisis, dan visualisasi data untuk membantu membuat keputusan yang lebih baik. Data science tidak hanya fokus pada analisis data terstruktur tetapi juga mencakup data tidak terstruktur seperti teks, gambar, dan video.

Apa Saja yang Dipelajari dalam Data Science?

1. Pemahaman Dasar Data Science

Sebelum mendalami lebih jauh, penting untuk memahami konsep dasar data science. Data science adalah bidang yang menggabungkan berbagai teknik dari ilmu komputer, matematika, dan statistik untuk mengekstrak informasi berharga dari data.

Seorang data scientist bekerja dengan data dalam jumlah besar (big data), membersihkan dan mengolahnya, lalu menggunakan teknik seperti machine learning untuk membuat prediksi atau mengidentifikasi pola yang berguna.

Beberapa peran utama dalam data science meliputi:

Data Analyst – Menganalisis dan menyajikan data dalam bentuk visual yang mudah dipahami.
Machine Learning Engineer – Membangun model kecerdasan buatan (AI) untuk mengolah dan memprediksi data.
Data Engineer – Menyiapkan dan mengelola infrastruktur data.

2. Pemrograman untuk Data Science

Pemrograman adalah salah satu keterampilan utama dalam data science. Beberapa bahasa pemrograman yang umum digunakan antara lain:

Python

Python adalah bahasa yang paling populer dalam data science karena sintaksnya yang mudah dipahami dan banyaknya pustaka (library) yang tersedia, seperti:

NumPy dan Pandas untuk manipulasi data
Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi data
Scikit-learn untuk machine learning

R

R lebih sering digunakan dalam analisis statistik dan visualisasi data. Beberapa pustaka R yang populer termasuk:

ggplot2 untuk visualisasi
dplyr untuk manipulasi data

Selain itu, SQL juga diperlukan untuk mengelola dan mengekstrak data dari database.

3. Matematika dan Statistik

Matematika dan statistik adalah fondasi utama dalam data science. Beberapa konsep yang harus dipahami antara lain:

Statistika Deskriptif

Mean (rata-rata) – Nilai tengah dari kumpulan data
Median – Nilai tengah dalam data yang diurutkan
Modus – Nilai yang paling sering muncul
Variansi dan standar deviasi – Mengukur penyebaran data

Statistika Inferensial

Regresi linear – Menganalisis hubungan antara dua variabel
Hipotesis testing – Memvalidasi asumsi berdasarkan data sampel

Matematika, terutama aljabar linear dan kalkulus, juga sangat penting dalam pemahaman algoritma machine learning.

4. Pengolahan Data (Data Wrangling dan Cleaning)

Sebelum data digunakan untuk analisis atau model machine learning, data harus dibersihkan terlebih dahulu. Data yang tidak rapi dapat menghasilkan wawasan yang salah.

Beberapa langkah dalam data cleaning meliputi:

Menghapus data yang hilang atau duplikat
Mengubah format data agar seragam
Menangani outlier (data yang terlalu ekstrem)
Normalisasi atau standarisasi data

Proses ini penting karena data mentah sering kali tidak bisa langsung digunakan dalam analisis.

5. Machine Learning dan Algoritma Dasarnya

Machine learning adalah bagian dari data science yang berfokus pada pembuatan model untuk membuat prediksi berdasarkan data. Beberapa algoritma dasar yang harus dipelajari:

Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)

Regresi Linear – Memprediksi nilai berdasarkan variabel input
Regresi Logistik – Menganalisis probabilitas suatu kategori
Decision Trees – Membantu dalam pengambilan keputusan

Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)

Clustering (pengelompokan) – Mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu
Dimensionality Reduction – Mengurangi jumlah fitur tanpa kehilangan informasi penting

Selain itu, deep learning dan neural networks juga menjadi topik penting dalam data science tingkat lanjut.

6. Data Visualization (Visualisasi Data)

Visualisasi data membantu dalam memahami pola dan tren dari kumpulan data. Beberapa alat dan teknik yang digunakan dalam visualisasi data:

Matplotlib & Seaborn (Python) – Membuat grafik sederhana hingga kompleks
Tableau – Alat visualisasi data yang digunakan dalam bisnis
Power BI – Digunakan untuk analisis bisnis berbasis data

Beberapa jenis visualisasi yang umum digunakan:

Histogram – Untuk melihat distribusi data
Scatter Plot – Untuk melihat hubungan antara dua variabel
Heatmap – Untuk melihat korelasi antara variabel

7. Big Data dan Cloud Computing

Seiring berkembangnya teknologi, perusahaan kini mengolah data dalam jumlah besar atau big data. Data ini biasanya disimpan di cloud dan diproses menggunakan teknologi seperti:

Hadoop – Framework untuk pemrosesan data besar
Spark – Untuk analisis big data dengan kecepatan tinggi
Google Cloud Platform (GCP), AWS, dan Azure – Layanan cloud yang mendukung data science

Memahami big data penting bagi seorang data scientist untuk bekerja dengan dataset yang lebih besar dari skala normal.

8. Soft Skills yang Dibutuhkan dalam Data Science

Selain keterampilan teknis, seorang data scientist juga harus memiliki beberapa soft skill penting:

Problem-solving – Mampu mencari solusi berdasarkan data
Critical thinking – Menganalisis data dengan sudut pandang yang objektif
Komunikasi – Menyampaikan hasil analisis kepada tim atau klien dengan jelas
Storytelling with Data – Mengubah data menjadi cerita yang menarik agar mudah dipahami

Soft skills ini membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data di dunia bisnis.

Data science adalah bidang multidisiplin yang membutuhkan pemahaman tentang pemrograman, statistik, machine learning, hingga visualisasi data.

Bagi kamu yang ingin mempelajari lebih dalam tentang data science dan ingin berkarir sebagai data scientist, data analyst, atau machine learning engineer, bergabunglah dengan Cakrawala University, Jurusan Data Science.

Dengan kurikulum yang berbasis industri dan dosen yang ahli di bidangnya, kamu akan dibekali keterampilan yang siap digunakan di dunia kerja. Jadilah bagian dari revolusi data dan raih masa depanmu bersama Cakrawala University!