Pentingnya Statistik untuk Belajar Data Scientist Otodidak

Profesi data scientist pun semakin banyak diminati karena perannya yang krusial dalam membantu perusahaan mengambil keputusan berdasarkan data. Sebagai seorang pemula di bidang data, kemampuan dasar statistik sangat diperlukan. Terlebih jika kamu ingin berkarir sebagai data scientist. Kemampuan statistik dapat membantu kamu dalam memahami data secara lebih mendalam dan komprehensif. 

Bagi mereka yang tertarik untuk memulai karir di bidang data science secara otodidak, memiliki dasar statistik yang kuat adalah sebuah keharusan. Mengapa demikian? Berikut beberapa alasan pentingnya dasar statistik untuk belajar data science secara otodidak. Artikel ini sangat cocok bagi kamu yang akan bercita-cita menjadi seorang data scientist. Simak yuk sahabat DQLab!

1. Mengukur Kinerja Model

Salah satu tugas utama dalam data science adalah membangun model prediktif. Statistik menyediakan berbagai metrik untuk mengukur kinerja model seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 score. Tanpa pemahaman statistik, sulit untuk mengevaluasi apakah model yang kita bangun sudah baik atau masih perlu perbaikan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Memahami Data dengan Lebih Baik

Statistik membantu kita memahami data dengan lebih baik melalui berbagai teknik pengumpulan, analisis, dan interpretasi data. Dengan dasar statistik, kita dapat mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data yang pada akhirnya membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat.

3. Menghindari Kesalahan Interpretasi 

Kesalahan interpretasi data dapat mengakibatkan kesimpulan yang salah dan keputusan yang merugikan. Statistik mengajarkan kita cara untuk menguji hipotesis, menghitung interval kepercayaan, dan menentukan signifikansi hasil, sehingga kita dapat membuat keputusan yang lebih berdasarkan bukti dan lebih andal.

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

4. Analisis Data Eksploratif dan Machine Learning

Analisis data eksploratif (EDA) adalah langkah penting dalam proses data science yang melibatkan pembuatan visualisasi dan ringkasan statistik untuk memahami data lebih dalam. Statistik memberikan alat dan teknik untuk melakukan EDA secara efektif, seperti box plot, histogram, scatter plot, dan lain-lain.

Machine learning adalah salah satu komponen utama dalam data science. Banyak algoritma machine learning seperti regresi linear, regresi logistik, dan naive Bayes menggunakan konsep statistik dalam pembangunannya. Dasar statistik yang kuat akan memudahkan kita dalam memahami dan menerapkan algoritma-algoritma tersebut.

Memiliki dasar statistik yang kuat adalah sangat penting bagi siapa saja yang ingin belajar data science secara otodidak. Statistik memberikan alat dan teknik yang diperlukan untuk memahami data, mengukur kinerja model, menghindari kesalahan interpretasi, dan membuat keputusan berdasarkan data. Tanpa pemahaman statistik, akan sulit untuk menguasai keterampilan data science yang dibutuhkan untuk sukses dalam karir ini.

Untuk memulai, ada banyak sumber daya online seperti kursus, buku, dan tutorial yang dapat membantu membangun pemahaman dasar statistik. Dengan dedikasi dan pembelajaran yang terus-menerus, siapapun dapat menguasai statistik dan meraih kesuksesan dalam bidang data science.

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