Membongkar Tahapan Data Science untuk Pemula
Jika kalian pernah mendengar tentang dunia Data Science dan merasa penasaran bagaimana ilmu ini bekerja, maka kalian berada di tempat yang tepat. Meskipun terdengar seperti istilah yang rumit, Data Science sebenarnya dapat dipecah menjadi langkah-langkah sederhana yang bisa dimengerti oleh orang awam sekalipun.
Algoritma Data Science memunculkan banyak perubahan dari berbagai sisi. Tidak heran, teknologi yang kita rasakan sekarang ini adalah buah manis dari penerapan algoritma data science.
Di artikel ini, kita akan menjelajahi rahasia Data Science untuk pemula, langkah demi langkah. Jadi, mari kita mulai petualangan kita menuju pengetahuan yang mendalam tentang data science!
1. Pengumpulan Data
Pertama-tama, dalam data science, kita perlu mengumpulkan data. Ini seperti mengumpulkan potongan puzzle yang nantinya akan membentuk gambar besar. Data dapat berupa angka, teks, gambar, atau bahkan suara. Contohnya, jika kita ingin tahu cuaca setiap hari, kita bisa mencatat suhu, kelembaban, dan kondisi cuaca setiap hari. Semakin banyak data yang kita kumpulkan, semakin baik!
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Pembersihan Data
Setelah kita mengumpulkan data, langkah berikutnya adalah membersihkannya. Ini seperti membersihkan kamar kita agar rapi. Kadang-kadang, data bisa berantakan dengan nilai yang hilang atau tidak sesuai. Kita perlu memastikan data kita akurat dan siap digunakan. Jadi, kita akan memeriksa apakah ada data yang hilang atau rusak, dan kita akan memperbaikinya.
3. Eksplorasi Data
Sekarang, setelah data kita bersih, saatnya untuk menjelajahinya. Ini seperti mencari petunjuk dalam teka-teki. Kita akan melihat pola-pola dalam data, membuat grafik, dan mencari tahu informasi menarik. Misalnya, jika kita memiliki data cuaca, kita bisa melihat apakah ada tren musim panas yang lebih panas dari musim dingin.
4. Pembuatan Model
Setelah kita tahu lebih banyak tentang data kita, kita bisa membuat model. Ini seperti membuat robot kecil yang bisa memprediksi sesuatu berdasarkan data yang kita miliki. Misalnya, kita bisa membuat model untuk memprediksi cuaca berdasarkan suhu dan kelembaban.
5. Evaluasi dan Peningkatan Model
Langkah terakhir adalah menguji model kita. Ini seperti menguji seberapa baik robot kita dalam memprediksi cuaca. Kita akan melihat seberapa akurat prediksi model kita dan mencoba memperbaikinya jika diperlukan.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Sekarang, teman-teman, kalian telah memahami tahapan-tahapan dasar dalam dunia data science! Jangan ragu untuk mencoba sendiri. Mungkin kalian bisa mengumpulkan data tentang hewan peliharaan kalian, seperti jenis, makanan favorit, dan usia, lalu mencoba membuat model untuk memprediksi jenis hewan peliharaan berdasarkan informasi ini!
Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Algoritma tersebut bisa kalian pelajari di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian!