Mengenal Ilmu Statistik Dalam Data Science

Selain bidang keilmuan pemrograman dan matematika data science adalah salah satu bidang keilmuan yang juga mempelajari statistik. Oleh karena itu, hal ini bisa dibilang menjadi salah satu yang melandasi data science menjadi salah satu bidang keilmuan yang paling diminati saat ini.

Kebutuhan akan sumber daya manusia yang kompeten di bidang data science kian meningkat seiring dengan eksistensi big data. Namun, kebutuhan sumber daya manusia tersebut tidak selaras dengan ketersediaannya. Josh Wills, mantan kepala teknik di Slack mengatakan œSeorang ilmuwan data adalah orang yang lebih baik dalam statistik daripada programmer mana pun dan lebih baik dalam pemrograman daripada ahli statistik manapun

Dengan kata lain, statistik adalah komponen inheren yang diperlukan dari ilmu data. Kami akan mengeksplorasi lebih lanjut tentang konsep dibawah ini, disamping cara terbaik untuk kamu agar mendapatkan pengetahuan statistik untuk posisi data scientist.

Penasaran kan sahabat DQ? Jika, kamu bingung ketika ingin terjun ke bidang data science harus mulai dari mana. Yuk, kamu bisa mulai dengan mempelajari ilmu statistik bersama DQLab dari artikel di bawah ini ya.

1. Pengantar Statistik untuk Data Science

Analisis statistik dan probabilitas mempengaruhi kehidupan sehari-hari kita. Betapa tidak, statistik bisa digunakan untuk memprediksi cuaca, mengisi kembali rak ritel, memperkirakan kondisi ekonomi dan masih banyak lagi. Digunakan dalam berbagai bidang profesional, statistik memiliki kekuatan untuk memperoleh wawasan berharga dan memecahkan masalah yang komplek dalam bisnis, sains dan masyarakat.

Dalam data science, statistik adalah inti dari algoritma machine learning yang canggih, menangkap dan menerjemahkan pola data menjadi bukti yang dapat ditindaklanjuti. Data science menggunakan statistik untuk mengumpulkan, meninjau, menganalisa dan menarik kesimpulan dari data, serta menerapkan model matematika yang diukur ke variabel yang sesuai. Dengan demikian, statistik dalam ilmu data sama pentingnya dengan memahami bahasa pemrograman.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Teknik Statistika untuk Data Science

Terdapat sejumlah teknik statistik yang perlu dikuasai oleh para data scientist. Ketika baru memulai, penting untuk memahami pemahaman yang komprehensif tentang prinsip-prinsip ini, karena setiap lubang dalam pengetahuan akan menghasilkan data yang dikompromikan atau kesimpulan yang salah. Statistik umum: konsep paling dasar dalam statistik termasuk bias, varians, mean, median, mode, dan persentil. Kamu bisa menggunakan teknik distribusi probabilitas untuk menghitung probabilitas peluang hujan, atau menggunakan teknik pengurangan dimensi, over and under sampling, hingga teknik bayesian statistik.

3. Skill Statistika yang Dibutuhkan untuk Profesi Data Scientist

Data science membutuhkan campuran keterampilan teknis, seperti bahasa pemrograman R dan python serta soft skill termasuk komunikasi perhatian terhadap detail. Berikut adalah beberapa keterampilan yang paling penting yang perlu diasah oleh para ilmuwan data untuk memperkuat kemampuan statistik.

• Manipulasi data: menggunakan excel, R, SAS, Stata, dan program lainnya, ilmuwan data memiliki kemampuan untuk membersihkan dan mengatur kumpulan data besar

• Berpikir kritis dan perhatian terhadap detail

• Rasa ingin tahu yang tinggi

• Management dan pengorganisasian

• inovasi dan problem solving

• Komunikasi

• Statistik

Melansir Survey of Adult Skills 2023 dari OECD, kemampuan orang dewasa dalam hal literasi, numerasi, dan problem solving masih menunjukkan keragaman yang signifikan.

Dalam aspek literasi, individu pada Level 1 hanya mampu memahami teks pendek dengan informasi yang disajikan secara eksplisit. Sebaliknya, mereka yang berada pada Level 4–5 dapat memahami teks panjang dan kompleks, menangkap makna tersembunyi, serta mengaitkannya dengan pengetahuan sebelumnya.

Pada aspek numerasi, individu di Level 1 hanya dapat melakukan perhitungan dasar dan membaca tabel sederhana. Sementara itu, mereka yang berada di Level 4–5 mampu menafsirkan grafik kompleks, menghitung rasio, dan mengevaluasi klaim statistik secara kritis.

Dalam adaptive problem solving, individu yang berada di bawah Level 1 hanya mampu menyelesaikan masalah sederhana dalam satu langkah. Sedangkan di Level 4, seseorang mampu memahami masalah yang kompleks, beradaptasi dengan perubahan situasi, bahkan mereformulasikan pendekatan penyelesaiannya.

Artinya, masih banyak orang dewasa yang hanya memiliki kemampuan dasar dalam memahami teks dan informasi numerik. Padahal, seorang data scientist idealnya memiliki keterampilan setara Level 4 atau 5: mampu mengevaluasi klaim statistik secara kritis, menyelesaikan masalah secara adaptif, dan menginterpretasikan grafik kompleks. Fakta ini menunjukkan bahwa kemampuan statistik bukan sekadar skill tambahan, melainkan kompetensi yang mutlak dibutuhkan di era data saat ini.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Bagaimana Cara Belajar Statistik untuk Data Science?

Kurangnya sumber daya manusia dibidang data science telah mendorong perusahaan untuk menjadi kreatif ketika mencoba mengisi kesenjangan bakat data. Terlepas dari metodenya, pendidikan adalah kekuatan utama yang mendorong upaya ini.

Tiga jalur pendidikan populer adalah kursus online terbuka besar-besaran (MOOCs), bootcamps atau program master. Terlepas dari jalur mana yang kamu tempuh dan akan kamu tempuh selama kamu telah memenuhi requirement dan skill data science, maka kesempatan kamu terbuka lebar untuk berkarir sebagai seorang data scientist.

FAQ

1. Kenapa statistik penting dalam dunia data science?

Statistik membantu data scientist dalam memahami pola tersembunyi, menguji hipotesis, dan menyimpulkan hasil secara ilmiah. Statistik adalah jantung dari machine learning dan pengambilan keputusan berbasis data.

2. Apa saja skill statistik yang harus dikuasai oleh data scientist?

Skill penting mencakup pemahaman konsep dasar seperti mean, median, varians, distribusi probabilitas, pengambilan sampel, hingga teknik lanjutan seperti Bayesian Statistik dan pengurangan dimensi.

3. Kenapa literasi, numerasi, dan problem solving penting dalam data science?

Karena ketiga kemampuan ini merupakan fondasi utama dalam memahami data, melakukan analisis statistik, serta menyelesaikan masalah kompleks yang kerap muncul dalam proses data science. Tanpa kemampuan tersebut, interpretasi data dan pengambilan keputusan berbasis data bisa keliru.

Masih banyak manfaat data science yang tidak dijelaskan dalam pembahasan. Apakah kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science