4 Rekomendasi Module Data Science DQLab, Pemula Wajib Coba!
Beberapa tahun terakhir, banyak orang yang mulai menyadari betapa pentingnya data. Bahkan data sempat diibaratkan sebagai new oil. Namun layaknya minyak bumi lainnya, agar bisa bermanfaat, data harus melalui proses pengolahan terlebih dahulu.
Tidak semua angka bisa menjadi semua data, karena data pada dasarnya merupakan hal yang memuat informasi. Informasi inilah yang nantinya akan digunakan untuk membuat keputusan. Hal ini juga diikuti dengan lahirnya ilmu baru yaitu Data Science.
Perkembangan teknologi membuat jenis data yang ada semakin beragam, ada yang berbentuk angka, teks, video, audio, gambar, dan lainnya. Secara umum, data bisa dikelompokkan menjadi beberapa jenis, yaitu data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur.
Hal ini membuat cara pengolahan data menjadi berbeda dengan sebelumnya. Machine Learning menjadi salah satu teknologi yang bisa dimanfaatkan untuk bisa menyelesaikan permasalahan dengan data yang beragam jenisnya.
DQLab sebagai salah satu media pembelajaran Data Science juga membahas memiliki modul yang memuat tentang Machine Learning, mengingat algoritma dalam Machine Learning kerap kali digunakan dalam Data Science. Apa saja sih modulnya? Yuk, simak pembahasannya!
1. Data Science in Retail : Market Basket Analysis
Pernahkah kamu berpikir bahwa produk yang satu berhubungan dengan produk lainnya? Beberapa customer terkadang membeli lebih dari satu barang di dunia retail, dan hal tersebut akan berulang secara terus menerus.
Dengan menggunakan algoritma Market Basket Analysis, praktisi data dapat menganalisis kebiasaan para customer serta mencari hubungan antara barang yang satu dengan yang lainnya. Market Basket Analysis ini termasuk ke dalam salah satu algoritma Machine Learning, khususnya di Unsupervised Learning.
DQLab memiliki modul yang berhubungan dengan Market Basket Analysis yang ditulis dengan menggunakan bahasa R. Modul ini berjudul œData Science in Retail : Market Basket Analysis dan merupakan salah satu modul yang merupakan bagian dari Kelas Penerapan di Industri. Modul ini terdiri dari 7 bab, dimana akan membahas tentang dasar Market Basket Analysis; Algoritma Apriori; Item, Itemset & Rules; Item & Transaction; Itemset & Rules; Support, Confidence & Lift; serta kesimpulan & penutup.
Baca juga: 4 Penerapan Data Science di Dunia Telekomunikasi
2. Data Science in Marketing: Customer Segmentation
Dalam dunia marketing, mengenal karakteristik customer merupakan hal yang sangat penting agar kita bisa menentukan produk apa yang tepat untuk customer kita. Salah satu caranya adalah dengan melakukan segmentasi pelanggan.
Kita bisa memanfaatkan Machine Learning untuk melakukan segmentasi pelanggan. DQLab menulis modul R yang berjudul œData Science in Marketing: Customer Segmentation sebagai dasar pembelajaran kita tentang segmentasi pelanggan.
Modul ini juga terdiri dari 7 bab, dimana pada bab pertama akan membahas tentang dasar customer segmentation, kemudian di bab kedua akan mempersiapkan data yang akan digunakan. Di bab ketiga, kita akan mulai melakukan clustering & pembahasan tentang algoritma K-Means untuk clustering, dan akan menentukan jumlah cluster di bab keempat.
Selanjutnya di bab kelima, kita akan mencoba untuk melakukan œpemaketan model k-Means agar bisa digunakan lagi. Contoh penggunaannya ada di bab keenam. Di bab ketujuh berisi kesimpulan dan penutup.
3. Customer Churn Prediction using Machine Learning
Churn merupakan keadaan dimana customer kita beralih menggunakan layanan yang diberikan oleh kompetitor. Churn tentunya harus dihindari dengan cara memprediksi orang yang kemungkinan akan melakukan churn, dan mengatasi permasalahan yang bisa membuat mereka melakukan churn.
DQLab menyediakan modul œCustomer Churn Prediction using Machine Learning agar Sahabat DQ bisa belajar mengatasi customer churn. Modul ini ditulis dengan menggunakan bahasa Python.
Modul ini terdiri dari 8 bab, dimana akan berisi tentang introduction, pengenalan data, exploratory data analysis, melakukan pre-processing data, mencoba beberapa algoritma Machine Learning seperti Regression Logistic, Random Forest Classifier, Gradient Boosting Classifier, serta menentukan model terbaik.
4. Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python - Part 1 & Part 2
Selain menggunakan bahasa pemrograman R, DQLab juga menyediakan modul Python yang berhubungan dengan Customer Segmentation, yaitu modul Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python - Part 1 & Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python - Part 2. Hal ini akan memperlengkap kemampuan sahabat DQ untuk melakukan segmentasi pelanggan.
Di modul pertama bisa dikatakan merupakan modul yang berisi persiapan. Modul ini terdiri dari 3 bab, dimana pada bab pertama berisi tentang persiapan data dan library yang digunakan, bab kedua tentang eksplorasi data analisis, kemudian di bab terakhir tentang persiapan data sebelum dilakukan pemodelan.
Di modul Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python - Part 2 hanya terdiri dari 2 bab, yang merupakan kelanjutan dari Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python - Part 1. Di bab pertama langsung berisi pemodelan dengan menggunakan algoritma k-Prototype, lalu di bab terakhir akan dijelaskan cara penggunaan model.
Baca juga: 4 Penerapan Data Science di Dunia Telekomunikasi
Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini. Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari Data Science bersama DQLab.
Di sana kamu akan mendapatkan module lengkap, sertifikat sebagai bukti telah menyelesaikan modul pembelajaran dan juga bisa langsung menerapkan pembelajarannya melalui fitur project yang tersedia.
Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R. Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun 2022.
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri