Bocoran Roadmap Data Science dari Ahli Data Professional
Data science digadang-gadang menjadi salah satu bidang ilmu terseksi di abad ini. Hal ini disebabkan oleh derasnya arus teknologi dan big data yang mulai berkembang dari hari ke hari. Betapa dimudahkannya kita dalam melakukan pencarian informasi hanya tinggal duduk manis saja sudah ketemu.
Tapi siapa yang mengira jika menjadi seorang ahli data dalam ranah data science tidak semudah membalikkan telapak tangan. Butuh kerja keras, konsisten dan bekal yang cukup banyak untuk bisa menapaki ke posisi yang kita inginkan termasuk menjadi seorang ahli di bidang data. Tidak heran jika posisi di ranah data science dihargai mahal sahabat DQ. Bahkan gajinya pun bisa dua digit kalau kamunya punya pengalaman yang lebih di bidang tersebut.
Roadmap data science menjadi salah satu kunci sukses pemula di bidang data yang awalnya belum tahu apa-apa tentang data science kini menjadi tahu. Roadmap merupakan suatu peta penunjuk arah atau langkah yang dapat dilakukan agar bisa sampai ke suatu tujuan. Hal ini dapat diterapkan ketika kamu ingin berkarir di industri data maupun profesi lainnya yang berhubungan dengan ranah data.
Dengan adanya roadmap ini dapat membantu seseorang dalam menentukan langkah apa yang perlu dilakukan agar dapat mencapai tujuan tersebut. Sebagaimana ketika kamu belajar tentang data science, dengan mengikuti roadmap data science seseorang akan lebih mudah dalam mencapai tujuannya menjadi ahli data yang handal. Kira-kira apa saja yang bisa kita pelajari dalam roadmap data science? Kita simak informasinya yuk sahabat DQ!
1. Bahasa Pemrograman Python
Bahasa pemrograman Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang paling mudah dieksekusi dan diakses baik tingkat pemula maupun professional. Python memiliki tingkat keterbacaan tinggi dan memiliki susunan bahasa yang terstruktur dan dipisahkan dengan blok kode dengan indentasi. Python selalu tidak pernah terlepas dari adanya sintaks dan coding python itu sendiri.
Mengingat bahasa pemrograman Python adalah bahasa yang human-friendly dan readable maka bagi seorang pemula tentunya tidak akan kesulitan untuk mempelajarinya. Baik dari segi coding python maupun pengaplikasian sintaks yang dituliskan.
Jadi, apabila kalian adalah seorang pemula yang notabenenya belum memiliki pengalaman coding maka disarankan untuk belajar Python sebagai starter awal. Hal ini dikarenakan Python memiliki sintaks yang terbilang sederhana dan konsisten ditunjang dengan pustaka atau library yang bervariasi.
Baca juga: Tahapan Algoritma Data Science Simpel Cocok untuk Pemula
2. Statistik dan Peluang
Peluang atau disebut juga probabilitas merupakan harga angka yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan suatu peristiwa atau kejadian akan terjadi. Nilai peluang di antara 0 dan 1. Peluang kejadian 0 artinya kejadian tersebut tidak mungkin terjadi. Sedangkan peluang kejadian 1 artinya kejadian tersebut pasti terjadi. Ada 3 hal yang harus diketahui untuk mendapatkan nilai peluang suatu kejadian yaitu, eksperimen, ruang sampel, dan kejadian.
Eksperimen merupakan percobaan yang memiliki variasi dalam hasilnya. Ruang sampel merupakan himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu eksperimen. Ruang sampel sering dinotasikan dengan Ω. Sedangkan kejadian merupakan himpunan bagian dari ruang sampel dan biasa dinotasikan dengan huruf kapital.
Statistika adalah ilmu pengetahuan yang mempelajari tentang mengumpulkan, menyusun, mengolah, menganalisis, menyimpulkan, dan menyajikan data hasil penelitian. Sementara statistik adalah data hasil olahan dan analisis. Data (bentuk jamak) adalah keterangan suatu obyek yang diteliti.
Sementara datum (bentuk tunggal) adalah keterangan suatu obyek yang diteliti. Data terbagi menjadi dua, yaitu data Numerik (kuantitas) dan data Kategori (kualitas). Data numerik adalah data berupa hasil pengukuran atau penghitungan.
3. Data Preprocessing
Secara sederhana, data preprocessing merupakan langkah-langkah yang diperlukan oleh pengguna untuk mengubah maupun memasukkan data ke dalam sebuah data set. Tujuannya adalah agar mudah dipahami, sebab tidak semua data yang dimasukkan ini memiliki format yang sama. Data preprocessing merupakan proses yang mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami.
Proses ini penting dilakukan karena data mentah sering kali tidak memiliki format yang teratur. Preprocessing data sangat penting untuk dilakukan karena dapat memberikan fungsi atau manfaat pada data mining. Proses ini utamanya dilakukan untuk memastikan kualitas data baik sebelum digunakan saat analisis data.
Dalam proses ini anda dapat memastikan enam hal yakni akurasi data, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, terpercaya, dan dapat diinterpretasi dengan baik. Ketika sebuah data telah diproses berdasarkan enam hal tadi, proses analisis data akan lebih mudah dilakukan karena data dari berbagai sumber telah dimuat dalam sebuah set data dengan format yang sama.
4. Data Visualization
Data Visualization atau visualisasi data adalah rangkaian proses menampilkan data atau informasi dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti grafik, angka, bagan, dan lain sebagainya. Singkatnya, visualization menyederhanakan kumpulan data untuk ditampilkan.
Dalam penerapannya, menggunakan elemen visual bertujuan untuk mempermudah pembaca dalam melihat dan memahami tren, outliers, dan pola dalam suatu data.
Visualization memungkinkan para decision maker melihat analitik yang disajikan secara visual. Sehingga, mereka dapat memahami konsep yang sulit atau mengidentifikasi pola baru. Dengan begitu, pembuatan strategi dan pengambilan keputusan pun menjadi lebih tepat.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
5. Deep Learning
Deep learning merupakan subbidang machine learning yang algoritmanya terinspirasi dari struktur otak manusia. Saat ini, teknik deep learning sangat populer di kalangan praktisi data dan menarik perhatian banyak pihak. Hal ini karena teknologi deep learning telah diterapkan dalam berbagai produk berteknologi tinggi seperti self-driving car.
Selain itu, ia juga ada di balik produk dan layanan yang kita gunakan sehari-hari. Contohnya antara lain, asisten digital, Google Translate, dan voice-activated device (perangkat cerdas yang bisa diaktifkan dengan suara)
6. Data Storytelling
Data storytelling adalah kemampuan yang harus dimiliki oleh seorang analis data untuk menjelaskan hasil temuannya, dengan diikuti visualisasi data yang mudah dimengerti awam. Dengan kemampuan ini, seorang analis data harus mampu membuat orang awam paham mengenai hasil analisis data, permasalahan yang ditemukan, hingga solusi yang ditawarkan.
Untuk mendukung pemahaman audiens, seorang analis data harus menyertakan visualisasi data sederhana maupun kompleks yang dapat disesuaikan dengan kemampuan pendengarnya.
Misalnya, apabila sedang menjabarkan materi pada calon analis data, mungkin bisa digunakan visualisasi data yang lebih rumit, sementara bagi audiens yang sangat awam tentang data, gunakan visualisasi data yang sederhana dan mudah dimengerti.
Seperti yang telah diketahui bahwa data science memiliki bidang ilmu "terseksi" di abad ini menghasilkan banyak peminat terhadap profesi tersebut. Namun masih banyak yang mengetahui bagaimanakah roadmap data science. Nah, kalian bisa mulai coba di DQLab. DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Yuk, sign up di DQLab.id dan nikmati belajar data sciencenya sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid