PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 2 Jam 13 Menit 2 Detik

Yuk Coba Explore 5 Tools Data Science dengan R

Belajar Data Science di Rumah 11-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-05-2024-06-13-213806_x_Thumbnail800.jpg

Apakah kamu pernah mendengar tentang dunia Data Science? Mungkin terdengar seperti sesuatu yang rumit dan hanya bisa dipahami oleh orang dewasa dengan latar belakang matematika yang kuat.


Namun, tahukah kamu bahwa ada cara yang menyenangkan untuk memahami dunia Data Science? DQLab akan membahasnya dalam artikel ini, di mana kita akan menjelajahi alat-alat penting yang digunakan dalam Data Science dengan bahasa yang mudah dipahami oleh anak sekolah.


Mari kita mulai perjalanan kita menuju pemahaman yang lebih dalam tentang R, bahasa pemrograman yang kuat dan fleksibel yang digunakan oleh para ilmuwan data di seluruh dunia.


1. R, Bahasa Pemrograman yang User-Friendly

Data Science

R adalah bahasa pemrograman yang sangat cocok bagi pemula karena sintaksnya yang mudah dipahami dan kemampuannya yang kuat dalam analisis data serta visualisasi. Bahasa ini banyak digunakan oleh statistikawan, data scientist, dan analis data untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data.


Dengan komunitas yang besar dan aktif, banyak sumber belajar dan bantuan yang tersedia bagi pemula, memudahkan mereka untuk mulai belajar dan menguasai R. Salah satu keunggulan utama R adalah kemampuannya untuk membuat visualisasi data yang menarik dan informatif dengan cepat dan mudah.


Sebagai contoh, jika kamu ingin membuat grafik batang untuk menampilkan jumlah kue yang terjual di toko roti favoritmu selama satu bulan, R bisa melakukannya dengan mudah. Kamu hanya perlu menyiapkan data penjualan kue dalam bentuk data frame, lalu menggunakan paket `ggplot2` untuk membuat grafik batang.


Misalnya, setelah menginstal dan memuat `ggplot2`, kamu bisa membuat data frame penjualan harian dan menggunakan fungsi `ggplot()` untuk menghasilkan grafik yang indah dan informatif. Dengan langkah-langkah sederhana ini, R memungkinkan kamu untuk membuat visualisasi data yang sesuai dengan kebutuhan analisismu.


 Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. R Studio, Teman Terbaikmu dalam Data Science

Data Science 

R Studio adalah perangkat lunak yang membuat penggunaan R menjadi lebih mudah dan menyenangkan, terutama bagi pemula. Bayangkan ini seperti alat peraga yang membantu guru menjelaskan pelajaran dengan lebih baik. R Studio memberikan tampilan yang terstruktur untuk kode Rmu, dengan panel-panel yang terorganisir dengan baik untuk konsol, editor skrip, lingkungan kerja, dan penampil grafik.


Hal ini memudahkan pengguna untuk menulis, mengedit, dan menjalankan kode secara efisien. Fitur-fitur cerdas seperti bantuan otomatis saat mengetik kode, penyorotan sintaksis, dan debugging interaktif sangat membantu dalam mempercepat proses belajar dan meningkatkan produktivitas.


Dengan R Studio, kamu dapat menjalankan analisis data, membuat visualisasi, dan mengeksplorasi data dengan lebih mudah. Perangkat lunak ini mendukung integrasi dengan berbagai paket dan alat tambahan, seperti `ggplot2` untuk visualisasi data dan `dplyr` untuk manipulasi data.


Selain itu, R Studio juga menyediakan antarmuka untuk membuat laporan dinamis menggunakan R Markdown, sehingga memudahkan dalam mendokumentasikan analisis dan berbagi hasil dengan orang lain. Semua fitur ini membuat R Studio menjadi lingkungan yang kaya dan mendukung untuk bekerja dengan R, menjadikannya alat yang sangat berharga bagi siapa saja yang ingin mendalami analisis data dan pemrograman statistik.


3. Data Frames: Membuat Data Seperti Tabel Excel

 Data Science

Data Frames adalah salah satu konsep penting dalam R, berfungsi sebagai cara utama R mengorganisir dan menyimpan data. Mirip dengan tabel Excel, Data Frames memungkinkan penyusunan data dalam format yang terstruktur dengan baris dan kolom, di mana setiap kolom dapat menyimpan tipe data yang berbeda (seperti angka, teks, atau faktor). Ini sangat berguna untuk analisis data, karena memudahkan manipulasi dan pemeriksaan data dengan cara yang intuitif dan efisien.


Ketika bekerja dengan data dalam R, kamu bisa membayangkannya seperti daftar yang berisi berbagai informasi yang disusun dengan rapi dalam baris dan kolom. Misalnya, jika kamu memiliki data penjualan kue dari sebuah toko roti, kamu bisa membuat Data Frame yang berisi informasi seperti jenis kue, jumlah terjual, dan hari penjualan. 


4. Paket-Paket R: Koleksi Alat Berguna

R memiliki banyak "paket" atau "packages" yang bisa kamu gunakan. Ini seperti kotak peralatan yang berisi berbagai alat yang dapat membantumu melakukan berbagai tugas.


Misalnya, jika kamu ingin melakukan analisis statistik, kamu dapat menggunakan paket "dplyr" atau "tidyverse." Jika kamu tertarik pada visualisasi data, ada paket "ggplot2."


Dengan berbagai paket ini, kamu memiliki akses ke berbagai alat yang memungkinkanmu menjelajahi dan memahami data dengan lebih baik.


5. Komunitas R yang Luas: Belajar Bersama Teman-Teman

Salah satu hal terbaik tentang R adalah komunitasnya yang besar dan ramah. Kamu bisa belajar banyak dari orang lain yang juga tertarik pada Data Science.


Ada banyak forum online dan kursus yang dapat membantumu memahami R dan bagaimana menggunakannya untuk menjelajahi data.


Jangan ragu untuk bertanya dan berbagi pengetahuanmu dengan teman-teman di komunitas ini. Belajar bersama-sama adalah salah satu cara terbaik untuk tumbuh dan berkembang dalam dunia Data Science.

 

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

 

Sekarang, kamu telah memasuki dunia Data Science dengan R! Jangan ragu untuk mencoba beberapa alat dan konsep yang telah kita bahas dalam artikel ini.


Kalau kamu ingin mengejar karir sebagai praktisi data, kalian perlu mempersiapkan diri nih! Semua materi bisa kalian pelajari di DQLab.


Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan coding yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan live code editor dan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.


Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login