Kompetensi Data Science yang Perlu Dikuasai Pebisnis

Belakangan ini, data science mulai banyak dilirik oleh pebisnis maupun data enthusiast. Hal ini dikarenakan penerapan dari data science sendiri sangat bermanfaat untuk kemajuan bisnis. Misalnya untuk meningkatkan kualitas produk, membangun teknologi Virtual Assistant, Chatbot, melakukan riset pasar demi menggaet target audiens hingga mengoptimalkan seluruh platform dalam proses penjualan untuk memenangkan persaingan bisnis. Riset yang dikeluarkan oleh TechJury menunjukkan bahwa 95% bisnis masih terkendala dengan penanganan dan pengolahan data. Makanya kenapa di era sekarang kini, lebih dari 90% bisnis memutuskan untuk mulai mencoba untuk melakukan investasi di bidang data.

Secara definisi, data science merupakan bidang ilmu yang mempelajari proses pengolahan data yang meliputi persiapan data, pemrosesan data sampai pada tahap analisis data demi menghasilkan output atau value yang bermanfaat bagi organisasi maupun bisnis. Adapun orang yang bertugas dalam proses-proses diatas adalah data scientist dan data analyst. Terkadang bagi seorang pemula yang baru saja belajar data science tentunya akan kesulitan dalam memahami konsep maupun materi yang diajarkan. Namun kamu tidak perlu khawatir karena dalam postingan ini, kita akan bahas lebih lanjut soal konsep dasar dari data science. Apa saja konsep dasarnya? Simak penjelasannya yuk

1. Data Imputation

Kita masuk pada bagian konsep yang pertama yaitu Data Imputation. Data Imputation adalah tahapan yang dilakukan untuk menghitung kembali nilai yang hilang dari sebuah data. Dengan demikian, data yang menampilkan output seperti “NaN”, “?”, atau blank cell bisa terisi kembali dengan menggunakan data imputation. 

Untuk menemukan nilai data yang miss ataupun hilang, kamu bisa mulai dengan menghitung nilai tetap, mean, median, dan lain-lain. Cara ini dinilai lebih mudah. Namun, kecenderungan biasnya jadi lebih tinggi apalagi kalau jumlah datanya banyak. 

Cara lainnya yang bisa dilakukan adalah dengan mengganti data yang dianggap mirip. Kamu bisa menggunakan penggantian data yang disesuaikan dengan kebutuhan, apakah datasetnya berjumlah besar, kecil dan lain-lain.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Data Scaling

Data scaling atau normalisasi data merupakan teknik mengubah nilai numerik dalam dataset ke skala umum, tanpa mendistorsi perbedaan dalam rentang nilai. Normalisasi data akan membantu mempercepat proses pembelajaran pada machine learning. Normalisasi data merupakan salah satu teknik yang penting untuk dipahami dalam praproses data. 

Dalam analisis dan eksplorasi data sering kali kita menemukan banyak features atau variabel di dalam dataset yang akan kita analisis. Bukan hal yang jarang terjadi jika rentang nilai antara variabel tersebut sangat jauh, misalnya umur yang normalnya hanya berkisar di bawah 100 dan gaji yang kebanyakan bernilai puluhan ribu, ratusan ribu atau jutaan rupiah.

3. Data Wrangling

Wrangling Data adalah proses mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih diproses dengan mengatur ulang, membersihkan, dan memperkayanya. wrangling data memerlukan pemrosesan data dalam berbagai format dan analisis dan menggabungkannya dengan kumpulan data lain untuk menghasilkan wawasan yang berarti. 

Data wrangling dapat dilakukan secara manual atau otomatis. Ketika kumpulan data sangat besar, penting untuk membersihkannya secara otomatis

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Outliers

Outlier merupakan suatu observasi pada kumpulan data yang berbeda pola atau nilai dari observasi-observasi lainnya pada kumpulan data yang tersedia. Hal ini biasanya ditemukan pada sekumpulan data dalam jumlah yang besar. Umumnya adanya outlier pada data ini dipengaruhi oleh range nilai yang terlalu kecil ataupun terlalu besar. 

Contoh dari outlier adalah misalnya dalam suatu kelas memiliki nilai ujian pada Mata Kuliah Pemrograman Dasar yaitu 67, 57, 66, 69, 61, 59, 70, 72, 71, 63, 73, 64, 20, 100, 68, 58, 72, 74, 75, 67.  Nilai dari 20 mahasiswa ini terdapat dua mahasiswa yang memiliki nilai yang terpaut jauh dari sekelompok data tersebut. Nilai tersebut yaitu 20 dan 100. Dua nilai ini dalam istilah statistik disebut titik ekstrim. Titik ekstrim dalam observasi adalah nilai yang jauh atau beda sama sekali dengan sebagian besar nilai lain dalam kelompoknya. Nilai 20 dan 100 merupakan nilai dari outlier.

5. Dataset

Istilah terakhir yaitu dataset. Pastinya kamu sudah sering mendengar istilah ini dimana-mana bukan. Melansir IBM, dataset diartikan sebagai kumpulan daya atau dokumen yang berisi satu atau lebih catatan. Dataset digunakan untuk menyimpan informasi yang dibutuhkan oleh aplikasi atau sistem operasi tertentu seperti sumber pemrograman, pustaka makro, atau variabel serta parameter sistem.

Dataset juga dapat didefinisikan sebagai kumpulan atau himpunan data yang disajikan dalam pola tabel. Setiap kolom dalam tabel data tersebut menggambarkan variabel tertentu sehingga dalam satu dataset terdapat beberapa variabel.

Dari penjelasan diatas, pastinya kamu sudah sedikit lebih paham bukan soal konsep dasar dari data science. Biar lebih penasaran lagi untuk belajar data science dan upskill kemampuanmu dalam bidang data, yuk belajar bareng bersama DQLab! Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang 

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!

Penulis: Reyvan Maulid