Data Science menjadi salah satu bidang yang berkembang pesat seiring dengan perkembangan teknologi informasi saat ini. Bidang ini mampu menggabungkan keahlian dalam statistik, pemrograman, dan pengetahuan domain untuk menganalisis data dan menghasilkan wawasan yang berharga.

Data Science pun kian digemari oleh banyak orang sebagai salah satu profesi yang menarik. Bagi pemula, penting untuk memahami roadmap belajar Data Science dapat menjadi langkah awal yang efektif untuk memasuki dunia ini. Artikel ini akan membahas panduan yang dapat diikuti oleh pemula dalam membangun keahlian mereka dalam Data Science.

Mengenal Data Science

Data Science adalah bidang interdisipliner yang menggunakan berbagai pendekatan ilmiah, algoritma komputasi, dan teknik analisis data untuk memahami, menganalisis, dan mendapatkan wawasan yang berharga dari data dalam skala besar. Hal ini melibatkan pemanfaatan konsep dari statistik, matematika, ilmu komputer, dan pengetahuan domain tertentu untuk mengeksplorasi dan memahami pola dalam data, membuat prediksi, dan mengambil keputusan berdasarkan informasi yang ditemukan.

Pada dasarnya, Data Science bertujuan untuk mengekstrak pengetahuan atau informasi yang berharga dari data yang terstruktur maupun tidak terstruktur.

Data Science memiliki aplikasi yang luas di berbagai bidang, termasuk bisnis, keuangan, kesehatan, ilmu sosial, teknologi, dan banyak lagi. Dengan menerapkan metode ilmiah dan alat analisis yang tepat, Data Science memungkinkan organisasi dan individu untuk memanfaatkan potensi besar dari data yang tersedia untuk meningkatkan kinerja, efisiensi, dan inovasi.

Baca juga : Komputasi Pada Data Science

Persiapan Awal Belajar Data Science untuk Pemula

Persiapan awal belajar Data Science bagi pemula memainkan peran kunci dalam membangun landasan yang kuat untuk pemahaman yang mendalam tentang bidang ini.

Memahami Konsep Dasar Matematika dan Statistik

Sebelum memasuki dunia Data Science, pemahaman dasar tentang matematika dan statistik sangatlah penting. Konsep-konsep seperti probabilitas, distribusi, dan regresi linear adalah dasar dari analisis data. Hal ini akan membantu pemula dalam menginterpretasikan hasil analisis dan membuat keputusan berdasarkan data.

Memilih Bahasa Pemrograman yang Tepat (Python Disarankan)

Pemilihan bahasa pemrograman yang tepat sangat menentukan dalam mendalami data science, salah satunya bahasa pemrograman Python yang sering dianggap sebagai bahasa yang sangat relevan dan populer dalam dunia Data Science. Kemudahan sintaksis, dukungan komunitas, dan beragam library seperti NumPy, Pandas, dan Scikit-Learn membuat Python menjadi pilihan utama. Pemahaman dasar pemrograman Python akan mempermudah pemula dalam mengekspresikan dan menganalisis data.

Mengenal Lingkungan Pengembangan dan Alat-alat yang Diperlukan

Pemahaman tentang lingkungan pengembangan dan alat-alat yang diperlukan adalah langkah penting. Beberapa alat dan lingkungan yang direkomendasikan untuk pemula seperti Jupyter Notebooks, Anaconda, Spyder atau VSCode serta Git.

Dengan memahami konsep dasar matematika dan statistik, memilih bahasa pemrograman yang tepat, serta mengenal lingkungan pengembangan dan alat-alat yang diperlukan, pemula dapat memulai perjalanan mereka dalam Data Science dengan fondasi yang kuat. Langkah-langkah ini membantu menciptakan landasan yang diperlukan untuk memahami konsep-konsep lebih lanjut dan mengembangkan keterampilan dalam menganalisis dan mengolah data. 

Baca juga : Mengenal Dasar-dasar Pengembangan Back-End dengan PHP, Node.js, dan Python

Belajar Bahasa Pemrograman Python

Belajar Bahasa Pemrograman Python adalah langkah awal yang penting untuk memasuki dunia Data Science. Berikut beberapa tahapan proses belajar Python, khususnya fokus pada penggunaan Python dalam konteks Data Science:

Pengenalan tentang Python untuk Pemula

Mulailah dengan menginstal Python di sistem Anda. Anda dapat mengunduh versi terbaru dari situs resmi Python dan mengikuti panduan instalasinya.

Kemudian pahami struktur dasar program Python dengan mencoba menulis program sederhana seperti “Hello World”. Hal ini memberikan pemahaman awal tentang sintaksis dasar Python.

Dasar-dasar Pemrograman Python

Pelajari cara mendefinisikan variabel dan tipe data dasar seperti integer, float dan string. Setelah itu, pahami penggunaan if-else statements, loops (for dan while), dan struktur kontrol lainnya untuk mengendalikan alur eksekusi program.

Pelajari cara mendefinisikan dan menggunakan fungsi dalam Python untuk mengorganisir kode secara modular dengan memahami struktur data dasar ini penting dalam manipulasi dan penyimpanan data.

Dasar-dasar Statistik untuk Data Science

Dasar-dasar statistik merupakan fondasi yang sangat penting dalam Data Science, membantu dalam pemahaman dan analisis data secara lebih mendalam. Konsep dasar statistik meliputi peluang dan distribusi probabilitas, serta pengenalan statistik inferensial:

Konsep Dasar Statistik:

• Mean (Rata-rata): Nilai tengah dari suatu kumpulan data.
• Median (Median): Nilai tengah yang membagi data menjadi dua bagian yang sama.
• Mode (Modus): Nilai yang muncul paling sering dalam kumpulan data.
• Range (Rentang): Selisih antara nilai maksimum dan minimum dalam kumpulan data.
• Variance (Variansi) : Rata-rata dari kuadrat selisih antara setiap nilai dan rata-rata.
• Standard Deviation (Deviasi Standar) : Akar kuadrat dari variansi, mengukur sejauh mana data tersebar dari rata-rata.
• Normal Distribution: Distribusi simetris bell-shaped yang sering ditemui dalam alam dan digunakan dalam banyak metode statistik.
• Skewness: Ukuran seberapa asimetris distribusi data.
• Kurtosis: Ukuran tingkat “peakedness” dari distribusi data.

Peluang dan Distribusi Probabilitas

• Peluang (Probability): Ukuran seberapa mungkin suatu kejadian akan terjadi, dinyatakan antara 0 dan 1.
• Distribusi Probabilitas Diskrit: Memodelkan peluang untuk nilai-nilai diskrit (contohnya, distribusi Poisson, distribusi binomial).
• Distribusi Probabilitas Kontinu: Memodelkan peluang untuk nilai-nilai kontinu (contohnya, distribusi normal, distribusi eksponensial).

Pengenalan Statistik Inferensial:

• Populasi: Keseluruhan set data yang sedang dipelajari.
• Sampel: Subset yang diambil dari populasi untuk membuat inferensi tentang populasi.
• Interval Kepercayaan: Rentang yang mengandung nilai-nilai yang mungkin dari parameter populasi dengan tingkat kepercayaan tertentu.
• Estimasi Titik: Menggunakan data sampel untuk menghitung perkiraan titik dari parameter populasi.
• Hipotesis Nol dan Hipotesis Alternatif: Membentuk dua pernyataan yang bersaing untuk diuji.

Baca juga : 5 Skills yang Wajib Dikuasai Machine Learning Enginner

Pengantar Pembelajaran Mesin (Machine Learning)

Pembelajaran Mesin (Machine Learning) merupakan cabang dari AI yang berkaitan dengan pengembangan algoritma yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa perlu di-program secara eksplisit.

Pengertian Dasar tentang Machine Learning

Machine Learning adalah paradigma di bidang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerja tugas tertentu tanpa perlu pemrograman eksplisit.

Sistem Machine Learning memproses data untuk menemukan pola atau struktur, dan kemudian membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola yang telah ditemukan.

Proses belajar pada Machine Learning dapat bersifat supervisi, di mana model diajarkan dengan data yang memiliki label, atau tanpa supervisi, di mana model menemukan pola sendiri tanpa label yang diberikan.

Jenis-jenis Machine Learning

1. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi) : Model belajar dari data yang memiliki label, yaitu data yang sudah memiliki output yang diinginkan. Tujuannya adalah membuat prediksi atau klasifikasi pada data baru berdasarkan pola yang telah dipelajari dari data latih.
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi): Model belajar dari data tanpa label, sehingga harus menemukan pola atau struktur dalam data sendiri. Tujuannya dapat berupa pengelompokan data (clustering) atau reduksi dimensi.
3. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan): Model belajar dari interaksi dengan lingkungan dan memperbaiki perilakunya berdasarkan umpan balik yang diberikan dalam bentuk reward atau hukuman. Tujuannya adalah memaksimalkan reward dalam suatu lingkungan tertentu.
4. Eksplorasi dan Preprocessing Data : Eksplorasi dan preprocessing data merupakan tahapan yang sangat penting dalam siklus Data Science yang membantu memahami, membersihkan, dan mempersiapkan data sebelum dilakukan analisis lebih lanjut.

Mengumpulkan Data dan Memahami Struktur Datanya

Identifikasi sumber data yang akan digunakan, seperti database, file CSV, API, atau sumber lainnya untuk kemudian mempelajari metadata yang terkait dengan data, seperti nama kolom, tipe data, dan deskripsi variabel.

Setelah itu, periksa beberapa baris pertama data untuk mendapatkan gambaran awal tentang struktur dan isi data. Hitung statistik deskriptif seperti mean, median, dan deviasi standar untuk memahami distribusi dan karakteristik data.

Membersihkan Data

Identifikasi dan tangani nilai yang hilang dengan menghapus baris atau mengisi nilai yang sesuai (mean, median, modus, atau metode lainnya). Temukan dan hapus duplikasi data untuk mencegah distorsi analisis.

Identifikasi juga outliers yang dapat mempengaruhi hasil analisis dan pilih metode penanganan yang sesuai (trimming, transformasi, atau penghapusan).

Eksplorasi dan preprocessing data yang cermat membantu memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis lebih lanjut adalah bersih, konsisten, dan siap untuk memberikan informasi yang berharga dalam konteks tugas Data Science yang dijalankan.

Model dan Evaluasi

Memahami dan memilih model Data Science yang sesuai, serta mampu mengevaluasinya dengan benar, adalah kunci keberhasilan dalam menjalankan mendalami Data Science.

Memilih Model yang Sesuai dengan Masalah yang Dihadapi 

Sebelum memilih model, pahami dengan baik masalah atau pertanyaan yang ingin dipecahkan. Apakah ini masalah klasifikasi, regresi, atau pengelompokan?

Amati data dan pahami karakteristiknya. Hal ini akan membantu menentukan apakah model yang dibutuhkan adalah model linier, model pohon keputusan, atau bahkan model neural network.

Menguji dan Mengevaluasi Model Menggunakan Teknik Validasi yang Tepat

Kelompokkan dataset menjadi set pelatihan (training set) dan set pengujian (testing set). Set pelatihan digunakan untuk melatih model, sedangkan set pengujian digunakan untuk mengukur kinerja model.

Untuk menghindari overfitting, gunakan metode validasi silang seperti K-Fold Cross-Validation, di mana dataset dibagi menjadi beberapa fold dan model diuji pada setiap fold secara bergantian.

Gunakan metode Holdout Validation dalam pembagian dataset menjadi dua bagian, satu untuk pelatihan dan satu untuk pengujian. Holdout validation sering digunakan untuk mengukur kinerja model.

Baca juga : Python: 8 Alasan Mengapa Bahasa Pemrograman Ini Layak Dipelajari

Proyek-Proyek Praktis Data Science untuk Pemula

Untuk mengasah kemampuan data science dapat melalui beberapa proyek praktis untuk mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan yang telah dipelajari. Berikut diantaranya.

Proyek 1: Analisis Data Sederhana dengan Pandas dan Visualisasi dengan Matplotlib 

Pemilihan Dataset: Pilih dataset sederhana yang menarik minat Anda. Contoh dataset bisa termasuk data penjualan, data demografis, atau data cuaca.

Eksplorasi Data dengan Pandas: Gunakan Pandas untuk membaca dataset, menjelajahi struktur data, dan mendapatkan wawasan awal tentang karakteristik dataset.

Preprocessing Data: Bersihkan dan persiapkan data, tangani nilai yang hilang atau duplikasi, dan lakukan penyesuaian jika diperlukan.

Visualisasi Data dengan Matplotlib/Seaborn: Buat visualisasi yang informatif menggunakan library Matplotlib atau Seaborn. Misalnya, buat histogram, diagram pencar, atau heatmap untuk memahami pola dan hubungan dalam data.

Analisis Sederhana: Buat analisis atau kesimpulan sederhana berdasarkan visualisasi dan pemahaman data yang telah diperoleh.

Proyek 2: Prediksi Harga Rumah Menggunakan Regresi Linear

Pemilihan Dataset: Cari dataset harga rumah yang mencakup berbagai fitur seperti luas tanah, jumlah kamar, lokasi, dan lainnya.

Eksplorasi dan Preprocessing Data: Lakukan eksplorasi data, identifikasi dan tangani nilai yang hilang atau outliers, dan persiapkan data untuk model.

Pembagian Data: Pisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian.

Pemodelan dengan Regresi Linear: Gunakan algoritma regresi linear untuk membuat model prediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur yang ada.

Visualisasi Hasil: Visualisasikan hasil prediksi dan perbandingan antara harga prediksi dan harga sebenarnya.

Kesimpulan

Dengan memahami roadmap Data Science, pemula dapat memulai perjalanan dalam menggali kemampuan Data Science dengan fondasi yang kuat. Panduan ini membantu pemula dalam menciptakan landasan yang diperlukan untuk memahami konsep-konsep lebih lanjut dan mengembangkan keterampilan dalam menganalisis dan mengolah data. Terlebih kebutuhan akan data science diprediksi akan terus meningkat seirig dengan terus berkembanngan ilmu pengetahuan dan teknologi.

Siap mengubah dunia dengan kekuatan data? Mulailah perjalanan Anda dengan belajar Data Science untuk pemula sekarang juga! Segera Daftarkan diri anda ke Contact Person Kami