GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 26 Menit 3 Detik 

Jadi Praktisi Data Science secara Otodidak? Berikut Caranya

Belajar Data Science di Rumah 29-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/17aa89d888d5b4c9460801a29b00a91a_x_Thumbnail800.jpg

Belajar Data Science atau ilmu data ternyata adalah penerapan metode statistik, matematika, dan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan dan meningkatkan tujuan bisnis yang ditetapkan oleh suatu organisasi. Kami menerapkan prinsip matematika dan statistik yang paling efektif untuk menganalisis dan mengidentifikasi masalah dan solusi yang mungkin, dan kemudian mengembangkan pipa ujung ke ujung untuk memasukkan teori kami ke dalam produksi.


Nama besar yang muncul di benak yang menjadi sinonim dengan ilmu data adalah “pembelajaran mesin”. Pembelajaran mesin jelas merupakan bagian penting dari itu, tetapi gagasan bahwa pembelajaran mesin dan ilmu data setara adalah kesalahpahaman umum.”


Seringkali ilmuwan data akan menerapkan alat dari statistik dan matematika terapan, selain alat yang ditemukan dalam pembelajaran mesin untuk menganalisis data, menemukan area peningkatan, dan prosedur desain yang akan mengoptimalkan tujuan bisnis.


Dalam kaitannya dengan teknologi iklan, aplikasi ilmu data tidak ada habisnya. Misalnya, dengan memanfaatkan analisis data skala besar, kami dapat mengidentifikasi penempatan iklan mana yang lebih menarik bagi segmen pengguna mana. Hal ini memungkinkan kami untuk menayangkan iklan yang akan menghasilkan keterlibatan yang lebih tinggi. Tingkat keterlibatan yang lebih tinggi, tentu saja, menghasilkan pengeluaran iklan yang lebih efisien.


Lalu, bagaimana step mempelajari data science? Yuk simak bersama DQLab!



1. Pilih Bahasa Pemrograman (Python / R)

Langkah pertama saat memulai Perjalanan Ilmu Data adalah membiasakan diri dengan bahasa pemrograman. Di antara keduanya, Python adalah bahasa pengkodean yang paling disukai dan diadopsi oleh sebagian besar Ilmuwan Data. Mudah dipahami, serbaguna, dan mendukung berbagai pustaka bawaan seperti Numpy, Pandas, MatplotLib, Seaborn, Scipy, dan banyak lagi.


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


2. Statistik

Untuk menjadi Ilmuwan Data, memiliki pengetahuan tentang statistik dan probabilitas sama pentingnya dengan memiliki garam dalam makanan. Mengetahui mereka akan membantu para ilmuwan data menafsirkan kumpulan data besar, mendapatkan wawasan dari mereka, dan menganalisisnya dengan lebih baik.


3. Belajar SQL

Structured Query Language (SQL) digunakan untuk mengekstrak dan berkomunikasi dengan database besar. Seseorang harus fokus pada pemahaman berbagai jenis normalisasi, menulis query bersarang, menggunakan pertanyaan terkait bersama, kelompok demi, melakukan operasi gabungan, dll., pada data dan mengekstrak dalam format mentah. Data ini kemudian akan dibersihkan lebih lanjut baik di Microsoft Excel atau dengan menggunakan pustaka Python.


4. Pembersihan Data dan Eksplorasi Data

Saat Data Scientist diberikan sebuah proyek, sebagian besar waktunya digunakan untuk membersihkan kumpulan data, menghapus nilai yang tidak diinginkan, menangani nilai yang hilang. Ini dapat dicapai dengan menggunakan beberapa pustaka python bawaan seperti Pandas dan Numpy. Orang juga harus tahu cara memanipulasi data menggunakan Microsoft Excel. Analisis data eksplorasi adalah bagian penting ketika berbicara tentang ilmu data. Ilmuwan data memiliki banyak tugas, termasuk menemukan pola data, menganalisis data, menemukan tren yang sesuai dalam data dan memperoleh wawasan berharga, dll., dari mereka dengan bantuan berbagai metode grafis dan statistik.


5. Implementasi Machine Learning!

Pelajari Algoritma Pembelajaran Mesin Menurut Google, “Pembelajaran mesin adalah metode analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitis. Ini adalah cabang dari kecerdasan buatan yang didasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal.” Ini adalah langkah paling penting dalam siklus hidup seorang ilmuwan data di mana seseorang harus membangun berbagai model menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan harus dapat memprediksi dan memberikan solusi paling optimal untuk menyelesaikan masalah apa pun.


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


6. Kenali Algoritma Data Science bersama DQLab!

Halo sahabat data, DQLab menyediakan berbagai pilihan kelas mulai dari data engineer, data analyst, sampai data analyst. Sahabat data dapat mempelajari mulai dari hal yang basic sampai ke hal yang cukup complicated. Penasaran yuk coba subscribe kelasnya dan nikmati belajar anti ribet dengan environment DQLab sekarang! Waktunya kamu berperan di era industri 4.0 dengan data.


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!