Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Mulai Belajar Data Science dengan Memahami Statistika

Belajar Data Science di Rumah 31-Mei-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cee514a7697b6e75d01473a6f911d277_x_Thumbnail800.jpg

Data science merupakan salah satu ilmu yang saat ini sedang mendapatkan spotlight yang luar biasa, khususnya di dunia data. Perkembangan data yang sangat signifikan ditambah dengan peluang karir yang menjanjikan mendorong minat masyarakat untuk mulai belajar data science meningkat pesat, terlebih di kalangan millenials. Namun, pertanyaannya adalah bagaimana cara belajar data science? Bagaimana cara untuk memulai belajar data science? Pertanyaan tersebut akan terus berputar di otak pemula yang awam dalam bidang data. Data science merupakan kombinasi dari ilmu matematika, statistika, computer science, dan bisnis. Jadi, untuk menjadi seorang data scientist, seseorang harus memahami ilmu-ilmu tersebut.

Statistika adalah bidang ilmu yang sangat luas yang dapat diaplikasikan di berbagai bidang industri. Statistika adalah ilmu mengenai pengumpulan, analisis, interpretasi, presentasi, dan manajemen data. Oleh karena itu, tak heran jika statistik merupakan salah satu skill mutlak yang harus dimiliki oleh data scientist. Beberapa teori statistika yang harus dipahami oleh data scientist adalah konsep distribusi probabilitas, pengujian hipotesis, dan regresi. Selain itu, sebagai seorang data scientist yang akan banyak menangani project machine learning, teori bayesian merupakan salah satu konsep statistika yang harus dikuasai. Pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan 3 langkah belajar statistika untuk menjadi data scientist yang handal. Jadi tunggu apa lagi? Let"s get started!

1. Memahami Konsep Dasar Statistika

Untuk belajar statistika, seorang calon data scientist harus memahami bagaimana konsep statistika dalam data science. Beberapa contoh analisis statistika yang dapat diterapkan dalam data science adalah desain eksperimental, pemodelan regresi, transformasi data, dan lain sebagainya. Desain eksperimental digunakan untuk merancang eksperimen dengan variabel pengontrol tertentu. Konsep ini bisa digunakan saat perusahaan ingin meluncurkan produk baru yang perlu diuji coba di beberapa toko untuk mengetahui bagaimana reaksi pelanggan terhadap produk baru tersebut. Pemodelan regresi digunakan untuk memprediksi atau memproyeksikan sesuatu di masa depan. Misalnya untuk memprediksi permintaan produk di setiap toko sehingga supply chain dapat berjalan dengan baik dan menghindari adanya stok kosong ataupun penimbunan produk yang terlalu lama.

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

2. Memahami Konsep Bayesian

Konsep bayesian merupakan konsep yang menjelaskan penggunaan probabilitas untuk memodelkan proses pengambilan sampel dan mengontrol situasi tidak pasti sebelum proses pengumpulan data dilakukan. Dalam konsep bayesian, tingkat ketidakpastian sebelum mengumpulkan data disebut dengan probabilitas prior. Probabilitas ini akan diperbarui menjadi probabilitas posterior setelah data berhasil dikumpulkan. Konsep bayesian merupakan konsep utama dalam model machine learning sehingga seorang calon data scientist harus benar-benar memahami konsep ini.

3. Memahami Statistical Machine Learning

Setelah memahami konsep dasar statistika dan konsep bayesian, seorang calon data scientist harus memahami model statistical machine learning karena statistika dan machine learning merupakan dua bidang yang saling berkaitan erat. Machine learning sendiri dibagi menjadi dua algoritma, yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Kedua algoritma ini sangat berbeda dan memiliki cara kerja dan tujuan masing-masing. Supervised learning merupakan algoritma yang membutuhkan proses training dan testing dengan output kelas yang sudah diketahui, sedangkan unsupervised learning merupakan algoritma yang bekerja tanpa adanya proses training dan testing sehingga algoritma ini hanya memiliki satu variabel saja, yaitu variabel input. Contoh algoritma supervised learning adalah regresi dan klasifikasi, sedangkan contoh algoritma unsupervised learning adalah clustering.

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

4. Mulai Belajar Python Bersama DQLab Yuk!

Sign up sekarang dan nikmati pengalaman belajar gratis bersama DQLab! Akses module Intorduction to Data Science with Python sekarang. Tingkatkan kompetensi data science mu dengan belajar bersama DQLab. Klik button di bawah untuk sign up dan mulai belajar data bersama DQLab!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!