IT'S PAYDAY! Yuk Mulai Belajar Data Bersama DQLab dengan Paket Premium Selama 6 Bulan hanya Rp 139,000.  DAFTAR

Pakai Kode: DQPAYNOV. Berakhir 2 Days 13 Jam : 23 Menit : 10 Detik

Kenali Istilah Data Science dalam Proses Pengolahan Data Sehari-hari

Belajar Data Science di Rumah 24-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d8a386fa19eb8b45dd9c73f4a82682d8_x_Thumbnail800.png

Menjamurnya kursus data science khususnya di Indonesia telah membuktikan bahwa kita sudah melek teknologi dan posisi-posisi baru sudah mulai banyak diminati oleh berbagai kalangan baik first jobber maupun experienced yang berencana untuk pindah karir di bidang data. Kursus data science dinilai sebagai salah satu cara agar peserta bisa menjadi talenta data yang bisa direkrut di berbagai perusahaan untuk mengisi posisi di bidang data. Kehadiran kursus data science juga dijadikan sebagai peluang manis untuk mendapatkan bibit-bibit unggul talenta data agar menjadi manajer data dalam pengambilan keputusan bisnis. Dalam mempelajari ilmu data science kamu juga perlu menyeimbangkan antara teori dengan praktik. Teori-teori yang sudah kamu pelajari, akan lebih meresap dan tertanam dalam ingatan kalian jika kamu praktikan ke dalam berbagai modul ataupun mempraktikannya secara langsung ke dalam dunia nyata. Tak bisa dipungkiri memang, saat ini data menjadi harta yang berharga bagi setiap perusahaan. Sebab, perusahaan bisa mendapatkan berbagai insight hasil data yang telah diolah untuk dijadikan sebagai pedoman dalam mengambil keputusan.


Seiring dengan perkembangan teknologi, belajar data science saat ini bisa dilakukan dimana saja dan kapan saja. Apalagi dengan suasana pandemi saat ini, teknologi menghadirkan sistem pembelajaran yang berbeda yakni secara virtual melalui kursus data science online. Kursus data science online dinilai lebih fleksibel dan praktis baik dari segi waktu maupun materi yang disediakan. Manfaat yang dirasakan untuk peserta kursus dalam mengambil kursus data science online secara umum adalah materi yang diberikan dapat diakses secara langsung oleh peserta melalui website maupun menonton video tutorial. Dari segi waktu, peserta kursus memiliki fleksibilitas waktu yang bisa diakses kapanpun dan dimanapun hanya dengan bermodalkan koneksi internet. Namun sebagai pemula di bidang data, tentunya kalian pastinya akan menjumpai beberapa istilah-istilah seputar data science yang bervariasi. Oleh karena itu, istilah ini bisa kalian bawa sebagai pegangan bagi pemula data menekuni ilmu tentang data science terkhusus pemula yang baru belajar. Lalu kira-kira apa saja ya istilah-istilah yang muncul dalam kursus data science. Penasaran kan pastinya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai istilah-istilah yang seringkali muncul dalam kursus data science. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data untuk memutuskan belajar data science. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Hello World

Siapa yang familiar dengan tulisan Hello World? Buat kalian yang sudah familiar pastinya tentu tidak asing dengan pop-up yang satu ini. Penggunaan istilah Hello World ini ditujukan untuk pembelajaran data science bagi pemula di bidang data. Frasa ini cukup populer di kalangan orang yang mempelajari bahasa pemrograman. Ternyata, ucapan ini adalah program yang menampilkan pesan “Hello, World” untuk mengilustrasikan dasar bahasa pemrograman. “Hello, World!” adalah sebuah program komputer yang menampilkan pesan serupa ke layar komputer saat seorang programmer mengetes hasil dari suatu bahasa pemrograman. Hampir seluruh bahasa pemrograman menggunakan pesan ini sebagai kata pembuka atau perkenalan ketika baru menggunakan bahasa pemrograman yang digunakan. Program ini awalnya ditulis oleh Brian Kernighan saat dirinya menulis dokumentasi bahasa pemrograman BCPL (Basic Combined Programming Language) sekaligus memberikan contoh dari program ini. Setelah bahasa pemrograman C dirilis, BCPL kemudian dikenal dengan bahasa pemrograman B.


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


2. Dataset

Buat kalian yang baru terjun di dunia data, pastinya akan dijumpai banyak data-data untuk keperluan pengolahan data. Data-data tersebut dalam istilah data science dikenal dengan sebutan dataset. Dataset dikenal dengan istilah himpunan data atau data latih. Dataset merupakan sebuah kumpulan data yang bersifat sebagai himpunan data yang berasal dari informasi-informasi pada masa sebelumnya dan siap untuk dikelola menjadi sebuah informasi baru dengan menggunakan teknik pembelajaran supervised learning. Dataset ini biasanya digunakan untuk sistem prediksi sebagai acuan pendukung keputusan. Dalam kursus data science biasanya dataset digunakan sebagai data latihan untuk melakukan eksperimen terkait case study industri perusahaan dan akan dilakukan analisis lebih lanjut untuk menghasilkan output atau insight yang valuable.


Adapun mendapatkan dataset tidak serta merta diperoleh secara instan. Dataset haruslah memiliki setidaknya tujuan yang relate dengan kondisi perusahaan secara umum. Kita bisa tracking dengan laporan-laporan perusahaan untuk dijadikan sebuah dataset demi perbaikan atau improvement perusahaan. Tujuan penggunaan dataset bersifat comparable, repeatable dan verifiable. Jenis dataset sendiri tentunya kita sebagai pengguna bisa memilih dan memilah metode manakah yang setidaknya cocok digunakan dalam analisis data khususnya data science.


3. Missing Value

Sahabat data tentunya pasti familiar dengan missing value. Menurut definisinya, Missing Value adalah hilangnya beberapa data yang telah diperoleh. Dalam dunia data science, missing value erat kaitannya dalam proses perselisihan data (data wrangling) sebelum nantinya akan dilakukan analisis dan prediksi data. Data wrangling merupakan kegiatan penyeragaman data atau pembersihan data (cleaning data) dari data kotor (mentah) menjadi data yang nantinya siap digunakan untuk analisis. Data kotor (mentah) yang dimaksud adalah data yang terindikasi masih terdapat ketidakseragaman format, muncul missing values pada data, dan masih juga ditemukan adanya tambahan sufiks, prefiks dan lain-lain. Biasanya, seorang data scientist menghabiskan 60% waktunya dalam melakukan proses ini. Karena fakta menunjukkan bahwa 75% data yang dimiliki oleh perusahaan adalah data kotor. Sehingga, biasanya materi-materi seputar data wrangling selalu diajarkan dalam kursus belajar data science. Hal ini pun diberikan kepada peserta kursus belajar data untuk mengaplikasikan contoh dataset dalam menghindari missing value.


Salah satu alasan terjadinya missing value adalah tidak terkumpulnya beberapa informasi. Misalnya beberapa orang menolak untuk mengisi data berat badan, pendapatan bulanan, keterangan usia, dan lain-lain. Kondisi ini menyebabkan informasi yang dikumpulkan belum clear sehingga sulit untuk dilakukan analisis. Dalam dunia data, kasus-kasus mengenai data wrangling banyak dijumpai. Hal ini membuat banyak sekali spekulasi atau alasan tertentu mengapa data tidak dapat dianalisis. Mulai dari corrupt data, kegagalan dalam membuat suatu informasi, ketidakseragaman satuan pengukuran, munculnya missing values pada data, data tidak berdistribusi normal, tambahan yang seringkali mengganggu seperti adanya prefiks, affiks dan sufiks dan masih banyak masalah lainnya


4. Error

Dalam bahasa pemrograman selalu familiar dengan keberadaan error. Error yang sangat mengganggu membuat kita untuk banyak-banyak berlatih, bersabar dan jeli terhadap setiap kode yang ingin kita ketikkan. Namun, tenang saja jika kalian belum terlalu paham dengan jenis error pada kode. Sahabat data juga perlu tahu bahwa salah satu jenis error pada programming yang paling sering terjadi adalah syntax errors atau kesalahan tata bahasa. Jenis error yang satu ini disebut paling banyak terjadi dalam programming. Meski begitu, mendeteksinya ternyata cukup mudah dan tidak serumit seperti logical error. Teach All About IT juga menjelaskan bahwa syntax error bisa terjadi saat ada kesalahan ejaan pada salah satu kata kunci atau saat ada kesalahan dengan struktur kodenya. Ketika terjadi syntax error maka kode tidak akan berjalan dengan normal karena komputer tidak dapat memahaminya. Untuk memperbaiki jenis error yang satu ini hanya membutuhkan ketelitian untuk mencari adanya kesalahan penulisannya.


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


5. Belajar Data Science Tanpa Laptop Berspesifikasi Tinggi Bersama DQLab!

Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu menggunakan laptop berspek tinggi loh. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science dan excel secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Kamu juga bisa loh cobain Modul Platinum Excel untuk mengasah kemampuan excel kamu biar lebih oke lagi dan bisa diakses tanpa batas. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan. Dapatkan keuntungan-keuntungan yang didapatkan salah satunya tidak perlu install software tambahan. Karena kalian belajar secara langsung terhubung dengan live code editor dari device yang kalian gunakan. 


Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten! Buruan SIGNUP Sekarang ya!


Penulis: Reyvan Maulid


Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!