Belajar Data Science Gratis: Mengenal Dasar-Dasar Data Science

Belajar data science gratis jadi incaran para pecinta data. Mungkin ini menjadi pertanyaan bagi teman-teman, mengapa data science penting? Data science sangat membantu proses pengolahan data yang lebih cepat dan akurat. Hal ini juga didukung dengan penggunaan tools-tools yang membantu proses tersebut seperti Python, SQL, R, Tableau, Excel, dan lain sebagainya. Setiap tools memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. 

Jika kamu ingin menjadi praktisi data, maka wajib hukumnya mempelajari hal-hal terkait data science, bisa dimulai dari dasarnya. Misalnya mempelajari jenis-jenis data, mengenal metode pengolahan data yang sering digunakan, belajar Excel untuk mengolah data, membuat visualisasi data, dan lain sebagainya yang mampu meningkatkan skill kamu di bidang data. Nah, beberapa dasar-dasar data science akan kita bahas di artikel kali ini. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Bahasa Pemrograman

Selain matematika dan statistik, bahasa pemrograman juga penting untuk dipelajari karena termasuk bidang ilmu terkait data science. Ada banyak bahasa pemrograman saat ini, namun hanya beberapa yang sering digunakan untuk data science yaitu sebagai berikut:

• SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengakses dan mengelola data dalam database relasional. Sintaks SQL mudah dimengerti karena menggunakan bahasa Inggris dasar seperti perintah SELECT, INPUT, JOIN, dan lain sebagainya.

• Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang fokus pada keterbacaan kode. Bahasa pemrograman ini bersifat open source dan bisa digunakan siapa saja secara gratis untuk membangun program.

• R adalah bahasa pemrograman bersifat open source yang digunakan untuk melakukan analisis statistika dan grafik. Terdapat banyak library yang memudahkan analisis menggunakan teknik statistik dan juga bermacam pilihan untuk menyajikan data hasil analisis. 

  
  

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Data Visualization

Data visualization adalah proses pengolahan data dimana data yang sudah diolah akan diubah ke dalam bentuk yang lebih menarik dan mudah dipahami, biasanya dalam bentuk grafik atau plot. Kita bisa menggunakan berbagai bentuk grafik seperti bar chart, column chart, pie chart, scatter, dan lainnya yang cocok untuk memvisualisasikan data yang dimiliki. Beberapa tools yang bisa digunakan untuk memvisualisasikan data yaitu antara lain Tableau, bahasa pemrograman R, dan Matlab. Tableau cukup banyak digunakan untuk visualisasi data karena terdapat berbagai fitur untuk menyajikan data dalam bentuk yang interaktif. Tableau sendiri ada versi yang berbayar dan versi gratisnya. Kamu dapat dengan mudah menemukan tutorialnya di internet baik dalam bentuk artikel maupun video. 

3. Excel untuk Data Analysis

Istilah data analysis saat ini tidaklah asing. Banyak media dan komunitas yang membahas mengenai data analysis. Data yang sudah dikumpulkan, diproses dan dibuat visualisasinya kemudian dapat dilakukan data analysis. Proses ini merupakan step yang sangat penting ketika melakukan penelitian karena akan menghasilkan kesimpulan dari seluruh proses pengolahan data yang bertujuan menyelesaikan masalah dalam penelitian. Banyak tools-tools yang dapat digunakan untuk data analysis salah satunya yaitu Excel. Fitur untuk data analysis di Excel adalah analysis Toolpak merupakan fitur add-ins, jadi harus ditambahkan dahulu ke dalam Excel sebelum digunakan. Kita dapat melakukan data analysis dengan berbagai metode yang disediakan seperti Anova, correlation, covariance, descriptive statistics, exponential smoothing, rank and percentile, dan regression. Metode-metode data analysis ini dapat digunakan sesuai dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. 

4. Artificial Intelligence dan Machine Learning

Artificial Intelligence sekarang sedang hangat diperbincangkan. Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah mesin yang mengadaptasi cara berpikir manusia dalam bertindak dan bereaksi terhadap suatu kondisi. Singkatnya AI merupakan simulasi dari kecerdasan manusia yang memungkinkan sistem komputer mengerjakan pekerjaan yang dilakukan manusia. AI mengembangkan pengetahuannya dengan mempelajari data agar sistem berjalan lebih baik. AI juga mampu memperbaiki atau mengoreksi dirinya sendiri karena pada dasarnya AI diprogram untuk terus belajar dan dapat memperbaiki kesalahan yang pernah dilakukan. 

Machine learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence. Machine learning terdiri dari disiplin ilmu matematika, statistik, dan data mining yang dikembangkan untuk mesin agar dapat belajar sendiri tanpa perlu diperintah. Machine learning bekerja dengan mempelajari atau menganalisa data yang diberikan saat pengembangan dan penggunaan machine learning.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Perdalam Ilmu Data Science Bareng DQLab

Ingin belajar data science secara intensif? Yuk, daftar di DQLab.id! Bersama DQLab kamu akan belajar mulai dari dasar-dasar data science, bagaimana merancang machine learning, pengolahan data dengan tools-tools data science, jenis-jenis data, dan lain sebagainya. Bersama para mentor data profesional seperti dari Traveloka, Xeratic, dan lainnya untuk merasakan pengalaman belajar yang menarik. Jangan lewatkan juga challenge menariknya dan bisa kamu jadikan portofolio data. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags