MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 23 Menit 47 Detik 

Roadmap Data Science Terstruktur Cocok untuk Pemula Data

Belajar Data Science di Rumah 11-Mei-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0057c8e7113eb20fa1068e9fbbee26db_x_Thumbnail800.jpg

Data science adalah ilmu atau domain studi yang berhubungan dengan volume data besar dengan menggunakan alat dan teknik modern. Tujuan penggunaan data science adalah untuk menemukan pola yang tidak terlihat, memperoleh informasi yang akurat dan valid serta membuat keputusan bisnis berdasarkan hasil analisis data. 


Bersama dengan algoritma machine learning, peranan data science juga digunakan untuk membangun model prediktif. Terbilang ilmu data science yang merupakan bidang ilmu baru saat ini sedang diidam-idamkan oleh banyak orang. Tidak peduli bagi awam data, para pencari kerja bahkan experienced yang ingin banting setir ke industri data. 


Namun ketika kalian terjun untuk menekuni bidang data pastikan untuk setidaknya mempelajari gambaran seputar data science sebagai bidang keilmuan yang sangat fundamental. Salah satunya pemahaman soal roadmap data science alias panduan pembelajaran yang cocok untuk pemula.


Sederhananya, data science mempelajari tentang gabungan ilmu antara pemrograman, statistik, matematika dan domain knowledge. Tujuannya untuk mengekstrak sebuah pengetahuan atau informasi dari data. Oleh karena itu, kini banyak orang saling berlomba mempelajari data science untuk dapat menguasai skill-skill khusus untuk bisa menjadi seorang praktisi data. Entah mereka yang baru saja mencari kerja, atau mereka yang ingin alih profesi sebagai praktisi data. Tentu, harus ada ilmu yang perlu dikuasai untuk bisa menjadi tenaga ahli yang berkompeten. 


Begitu pun dalam dunia data science, tentu saja penting untuk mempelajari dan menguasai roadmap materi seputar data science secara terstruktur sebelum akhirnya siap berkarir di industri data. 


Kali ini, DQLab akan coba menjelaskan beberapa ringkasan materi pokok atau fundamental terkait roadmap data science yang bisa menjadi rekomendasi bagi pemula. Mau tahu apa aja sih materi yang dipelajari dalam roadmap data science? Nih, kita bakalan kasih infonya buat kalian ya sahabat DQLab! Pantengin terus artikelnya dan jangan diskip pokoknya ya!


1.Data Mining

Roadmap yang pertama dalam materi data science untuk pemula adalah data mining. Secara definisi, data mining adalah suatu proses penambangan, pengerukan dan pengumpulan informasi penting atas suatu data yang volumenya sangat besar. Kalian juga semua pastinya juga sudah tahu bila data setiap harinya kuantitasnya semakin besar. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengerukan data untuk mendapatkan informasi yang valid tanpa mengada-ada. 

data science

Roadmap materi data mining seringkali dipadukan dalam pembelajaran data science karena sejalan dengan penggabungan berbagai bidang keilmuan yaitu statistika, matematika dan teknologi artificial intelligence. Dalam data mining nantinya dikenalkan seputar algoritma yang dipakai dalam data mining. Mulai dari association rules, data warehousing, neural networks, classification and prediction, clustering, rule learning dan masih banyak yang lainnya.


Baca juga: Implementasi Algoritma Data Science untuk SEO Specialist


2. Introduction to Data Science 

Introduction to Data Science adalah rekomendasi roadmap materi yang kedua diajarkan kepada pemula data. Hal ini dikarenakan untuk menyamakan pemahaman terlebih dahulu di awal seputar pembelajaran data science beserta do’s and don’ts yang perlu diikuti oleh peserta. Data science nantinya akan berkutat dalam data berskala besar.

Oleh karena itu, pemahaman dasar di awal sangatlah penting sebagai panduan untuk menapaki ke level intermediate bahkan advance. Berkaitan dengan materi Introduction to Data Science, dalam DQLab sendiri punya dua modul favorit yang bisa dipakai untuk belajar data science. Keduanya adalah Module “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”. 

data science

Kedua modul gratis dan andalan member yang disediakan DQLab membahas penggunaan DQLab LiveCode Editor dan dasar bahasa pemrograman R dan Python sebagai langkah awal menjadi seorang praktisi data. Adapun modul “Introduction to Data Science with R” terdiri dari 2 chapters dan 13 sub chapters. Kalian bisa akses modul gratisnya langsung di DQLab.

Dalam modul ini, kamu akan mengenal secara langsung bahasa pemrograman R  dengan Live Code Editor dan dasar-dasar pemrograman R. Mulai dari pentingnya penggunaan aplikasi R bagi seorang data scientist, kenapa harus R, praktik penggunaan angka dan perhitungan, dan penggunaan variabel dalam R.


Sedangkan pada modul “Introduction to Data Science with Python” dibagi kedalam dua chapter. Pada chapter pertama, kamu akan mengenal metode belajar dengan Live Code Editor dan dasar-dasar pemrograman Python.

Mulai dari list library pada python, struktur bahasa python hingga penggunaan variables dan comments dalam python. Adapun list library yang disediakan pada python yaitu pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn dan scikit-learn. Masih banyak library lainnya yang memiliki kemampuan yang sama atau lebih dari yang telah dijelaskan. 


Tetapi list library ini adalah library dasar yang wajib dikuasai oleh pemula dalam Data Science sebelum menggunakan library lainnya. Sedangkan, pada chapter kedua modul ini lebih banyak membahas tentang tipe data pada Python dan menerapkan teknik memanggil library pada Python. Setelah belajar tipe data Python, di chapter ini kamu juga akan belajar cara menggunakan library python.


3. Exploratory Data Analysis

Secara umum, Exploratory Data Analysis mencakup tentang proses kritis uji investigasi awal pada sebuah data untuk mengidentifikasi pola, menemukan anomali, menguji hipotesis, dan memeriksa asumsi melalui statistik ringkasan dan representasi grafis (visual). Data specialist menggunakan EDA untuk membedakan kumpulan data apa yang dapat diungkapkan lebih jauh di luar pemodelan data formal atau tugas pengujian hipotesis. 


Hal ini memungkinkan mereka untuk mendapatkan temuan mendalam tentang variabel dalam kumpulan data dan hubungannya. EDA dapat membantu mendeteksi kesalahan, mengidentifikasi outlier dalam kumpulan data, memahami hubungan antar data, menggali faktor-faktor penting, menemukan pola dalam data, dan memberikan wawasan baru.

data science

Silabus materi mengenai EDA ini juga tersedia di DQLab loh sahabat data. Module “Exploratory Data Analysis with Python for Beginner” adalah modul career track yang disediakan DQLab untuk belajar tentang EDA. Dalam modul ini, kamu akan dikenalkan pada konsep dasar dalam pengolahan data menggunakan Python, penjelasan mengenai library penting yang perlu dikuasai dalam penggunaan Python untuk EDA, serta contoh pemanfaatan Python dalam membuat summary data sederhana pada tahap pre-proses analisis. Modul ini terdiri dari 4 chapters dan 34 sub chapters. Kalian bisa akses modulnya langsung dengan subscribe ke premium dari akun DQLab


4. Storytelling With Data

Terakhir ada Storytelling with Data yang biasanya diajarkan dalam silabus roadmap data science untuk pemula. Sebagai calon praktisi data pastinya perlu memiliki skill yang satu ini karena dari kumpulan data yang begitu besar diubah menjadi narasi yang bisa dipahami oleh stakeholder terkait. 


Data storytelling adalah praktik membangun narasi di sekitar kumpulan data dan visualisasi yang menyertainya untuk membantu menyampaikan makna dari data tersebut dengan cara yang kuat dan menarik. Sebagai ilustrasi, seorang Marketing Director tidak memiliki kebutuhan pelaporan yang sama dengan manajer operasional yang bertanggung jawab atas kampanye digital.

data science

Jika kita berbicara tentang data storytelling pasti tidak luput dari data visualization. Definisi dari data visualization (atau Dataviz) adalah seni menceritakan angka dengan cara yang jelas dan pedagogis, di mana Microsoft Excel pun tidak bisa melakukannya. Ini memungkinkan Anda untuk mengomunikasikan gambar dan informasi yang kompleks dengan mengubahnya menjadi objek visual seperti grafik, diagram, kurva, peta, klasifikasi, dan lainnya


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


Setelah kalian sudah tahu apa saja materi-materi yang didapatkan dalam ilmu  data science, kalian pastinya penasaran kan belajar data science itu seperti apasih dan sistemnya gimana? Belajar data science tidak lengkap rasanya jika belajarnya sambil praktek pakai coding. 


Di DQLab tersedia banyak sekali studi kasus yang bisa sahabat DQ coba untuk mengasah skill data science dan analysis kamu. Mulai dari data analyst career track, beragam modul mulai dari bahasa pemrograman R, Python hingga SQL juga bisa kalian coba tentunya. 


Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Signup sekarang dengan isi form dibawah ya!



Penulis: Reyvan Maulid


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!