SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 14 Jam 9 Menit 8 Detik

Pentingnya Ilmu Statistika di Pelatihan Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 29-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-02-2024-05-29-204816_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai seorang data scientist, pondasi ilmu statistika memiliki peran yang sangat esensial dalam menunjang proses  analisis data dan pengambilan keputusan berbasis data. Statistika memberikan alat dan teknik yang diperlukan untuk memahami, memodelkan, dan menginterpretasikan data secara akurat. Dengan pemahaman yang mendalam tentang distribusi data, variabilitas, korelasi, serta teknik inferensi statistik, seorang data scientist dapat melakukan analisis yang lebih valid dan dapat diandalkan.


Selain itu, kemampuan untuk mengaplikasikan metode statistik yang tepat sangat penting dalam mengembangkan model prediktif dan algoritma machine learning yang efektif. Tanpa dasar yang kuat dalam statistika, hasil analisis dan model yang dibuat mungkin kurang akurat atau menyesatkan, yang pada akhirnya dapat mempengaruhi keputusan bisnis yang diambil.


Nah, maka dari itu, pelatihan data scientist dinilai sangat penting sehingga setelah lulus dari pelatihan, calon data scientist memiliki kemampuan atau intuisi untuk menganalisis data secara efektif, membuat model prediktif yang akurat, serta menginterpretasikan hasil dengan tepat. Berikut adalah alasan mengapa ilmu statistika dinilai penting dalam pelatihan data scientist. Simak lebih lanjut yuk, sahabat DQLab


1. Keperluan Evaluasi Model

Setelah membangun model, data scientist perlu mengevaluasi performa model tersebut. Statistika menawarkan berbagai metrik evaluasi seperti mean squared error, R-squared, dan confusion matrix, yang membantu dalam menilai akurasi dan keandalan model. Dengan memahami metrik-metrik ini, data scientist dapat mengoptimalkan model mereka untuk performa yang lebih baik.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Menghindari Kesalahan dan Bias

Pemahaman yang baik tentang statistika membantu data scientist untuk menghindari kesalahan umum seperti bias sampling, overfitting, dan underfitting. Dengan teknik statistik, mereka dapat memastikan bahwa analisis mereka valid dan tidak terpengaruh oleh bias yang dapat merusak integritas hasil. 


3. Pemodelan dan Prediksi

Statistika menyediakan dasar untuk berbagai teknik pemodelan yang digunakan dalam data science, seperti regresi linier, regresi logistik, dan analisis varians. Model-model ini membantu data scientist untuk memahami hubungan antara variabel-variabel dan membuat prediksi berdasarkan data historis. Kemampuan untuk membangun dan mengevaluasi model statistik adalah keterampilan inti yang harus dimiliki oleh setiap data scientist.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Dasar untuk Analisis Inferensial

Banyak keputusan bisnis yang diambil berdasarkan kesimpulan dari sampel data. Analisis inferensial, yang mencakup uji hipotesis dan estimasi interval kepercayaan, memungkinkan data scientist untuk membuat prediksi dan kesimpulan tentang populasi dari sampel data. Tanpa dasar statistika yang kuat, sulit bagi data scientist untuk membuat inferensi yang akurat dan dapat dipercaya.


Dalam era big data, data scientist memiliki peran yang sangat penting dalam mengolah dan menganalisis data untuk mendukung pengambilan keputusan. Namun, tanpa pondasi yang kuat dalam ilmu statistika, kemampuan mereka akan terbatas. Statistika memberikan alat dan metode yang diperlukan untuk memahami data, membuat model prediktif, dan mengevaluasi hasil dengan cara yang sistematis dan dapat diandalkan


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login