TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 11 Jam 9 Menit 5 Detik

4 Topik Trending dalam Pelatihan Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 11-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/247b8d0c44dd3f7984c538f205eec269_x_Thumbnail800.jpeg

Pelatihan Data Scientist saat ini adalah salah satu dari banyak pelatihan yang menjadi semakin populer di bidang data. Hal ini tentunya karena Data Scientist adalah salah satu pekerjaan terseksi di era ini. Tapi jangan khawatir, sudah banyak kursus Data Scientist yang memberikan pembelajaran Data Science secara online maupun offline.


Beberapa hal yang wajib kamu pahami adalah kamu harus memahami bagaimana memahami kebutuhan bisnis dan terbiasa dengan pemahaman bisnis. Kemudian memahami penerapan ilmu statistik dan matematika guna dalam tahap pemrosesan data, dan storytelling untuk menyampaikan hasil analisismu.


Pelatihan Data Scientist adalah program pelatihan yang dirancang untuk membantu individu mempelajari konsep dan keterampilan yang diperlukan untuk menjadi seorang ahli Data Science. Pelatihan ini meliputi berbagai topik seperti statistik, Machine Learning, big data, data mining, dan pemrograman.


Pada artikel kali ini, kita akan membahas topik apa saja yang akan kamu dapatkan ketika mengikuti Pelatihan Data Scientist. Simak penjelasan berikut!


1. Statistik

Statistik adalah salah satu pilar utama dari Data Science, karena statistik digunakan untuk menggali wawasan dan informasi dari data. Dalam Data Science, statistik dapat digunakan untuk menguji hipotesis, mengevaluasi model, dan memvalidasi hasil analisis data.

Data Scientist

Beberapa konsep statistik yang penting untuk Data Science antara lain:

  • Distribusi: Distribusi adalah cara untuk mewakili data dalam bentuk grafik atau tabel. Distribusi dapat memberikan informasi tentang bagaimana data terdistribusi di sekitar nilai rata-rata.

  • Probabilitas: Probabilitas adalah ukuran kecenderungan suatu peristiwa terjadi. Dalam Data Science, probabilitas sering digunakan dalam pengambilan keputusan yang didasarkan pada data.

  • Statistik Deskriptif: Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan data dengan cara yang mudah dipahami. Statistik ini dapat mencakup nilai rata-rata, median, deviasi standar, dan rentang data.

  • Inferensi Statistik: Inferensi statistik digunakan untuk menguji hipotesis dan membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel data yang diambil.

  • Regresi: Regresi adalah teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Machine Learning

Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Dalam Data Science, Machine Learning dapat digunakan untuk menghasilkan model yang dapat memprediksi atau mengidentifikasi pola dalam data.

Data Scientist

Beberapa konsep penting dari Machine Learning untuk Data Science adalah sebagai berikut:

  • Supervised Learning: Supervised learning adalah teknik Machine Learning yang melibatkan penggunaan data latih dan target yang diketahui untuk menghasilkan model prediksi. Contoh dari supervised learning termasuk regresi dan klasifikasi.

  • Unsupervised Learning: Unsupervised learning adalah teknik Machine Learning di mana tidak ada variabel target yang diketahui, dan model harus menemukan pola dalam data secara mandiri. Contoh dari unsupervised learning termasuk clustering dan reduksi dimensi.

  • Deep Learning: Deep learning adalah teknik Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mempelajari representasi fitur dari data secara hierarkis. Deep learning telah menghasilkan kemajuan besar dalam pengenalan gambar, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami.

  • Model Evaluation: Model evaluation adalah proses mengukur kinerja model Machine Learning dengan menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, dan recall. Metode validasi silang juga digunakan untuk memastikan bahwa model dapat digeneralisasi dengan baik ke data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

  • Hyperparameter Tuning: Hyperparameter tuning adalah proses menentukan konfigurasi optimal dari model Machine Learning, seperti jumlah neuron dalam jaringan saraf atau nilai learning rate dalam algoritma pembelajaran.


3. Big Data

Big data adalah istilah yang digunakan untuk merujuk pada kumpulan data yang sangat besar, kompleks, dan bervariasi, yang sulit untuk dikelola dengan menggunakan alat dan teknik tradisional. Dalam Data Science, big data memerlukan pendekatan yang berbeda dari pengolahan data yang biasa.

Data Scientist

Beberapa konsep penting big data untuk Data Science adalah sebagai berikut:

  • Volume: Volume mengacu pada ukuran data yang sangat besar, terkadang terdiri dari jutaan atau bahkan miliaran entri data. Dalam pengolahan big data, infrastruktur yang skalabel diperlukan untuk mengelola data dalam jumlah yang besar.

  • Kecepatan: Kecepatan mengacu pada laju pertumbuhan data, yang bisa sangat cepat. Pengolahan big data harus dilakukan dengan kecepatan tinggi untuk menangani laju data yang masuk secara real-time.

  • Keanekaragaman: Keanekaragaman mengacu pada ragam jenis data yang ada dalam big data. Data bisa terstruktur, tidak terstruktur, atau semi-terstruktur, dan dapat berasal dari sumber yang berbeda seperti teks, gambar, audio, atau sensor.

  • Kualitas: Kualitas mengacu pada kebenaran, integritas, dan keandalan data dalam big data. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan analisis yang tidak akurat dan kesalahan dalam pengambilan keputusan.

  • Teknologi: Teknologi yang diperlukan untuk pengolahan big data termasuk sistem penyimpanan data terdistribusi seperti Hadoop, teknologi pemrosesan stream data seperti Apache Kafka, dan teknologi pemrosesan mesin seperti Spark.


4. Pemrograman

Pemrograman adalah keterampilan penting bagi seorang Data Scientist, karena banyak algoritma dan teknik analisis data yang harus diimplementasikan dalam kode komputer. Pemrograman juga memungkinkan Data Scientist untuk mengakses dan memanipulasi data dalam berbagai format dan dari berbagai sumber.

Data Scientist

Beberapa bahasa pemrograman yang umum digunakan dalam Data Science adalah sebagai berikut:

  • Python: Python adalah bahasa pemrograman yang populer di antara Data Scientist karena mudah dipelajari dan memiliki banyak library dan framework untuk analisis data seperti NumPy, Pandas, dan Scikit-learn.

  • R: R adalah bahasa pemrograman yang dirancang khusus untuk analisis data statistik. R memiliki banyak package yang dapat digunakan untuk melakukan analisis data seperti ggplot2, dplyr, dan tidyr.

  • SQL: SQL (Structured Query Language) digunakan untuk mengelola data dalam database relasional. SQL dapat digunakan untuk mengambil data dan melakukan manipulasi data, seperti penggabungan tabel dan pengelompokan data.

  • Java: Java adalah bahasa pemrograman yang kuat dan stabil, dan dapat digunakan untuk membangun aplikasi analisis data yang kompleks.

  • MATLAB: MATLAB digunakan untuk membangun model matematika dan analisis data numerik. MATLAB juga memiliki banyak toolbox untuk berbagai bidang, seperti pemrosesan sinyal dan kecerdasan buatan.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


Untuk mengikuti Pelatihan Data Scientist, peserta harus memiliki pengetahuan dasar matematika, statistik, dan pemrograman. Selain itu, keterampilan dalam analisis data dan pengambilan keputusan juga sangat berguna dalam pelatihan ini.


Penasaran dengan topik-topik di atas? Ingin tahu ruang lingkup Data Science dan apa dampaknya bagi berbagai lini industri? Yuk akses modul-modulnya di platform DQLab! Platform belajar online ini berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python.


Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai Data Science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal Data Science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id!

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :