Ini yang Kompetensi Data Science Akan Kamu Pelajari di DQLab
Sebelum kita mengetahui apa yang dipelajari data science, tahukah kamu apa yang melandasi data science menjadi salah satu bidang keilmuan yang paling diminati?
Hal ini, dilandasi karena kebutuhan akan sumber daya manusia yang kompeten di bidang data science kian meningkat seiring dengan eksistensi big data. Namun, kebutuhan sumber daya manusia tersebut tidak selaras dengan ketersediaannya. Oleh karena itu, saat ini banyak orang yang rela banting setir untuk beralih profesi sebagai seorang data scientist karena bisa dibilang profesi yang memiliki prospek cerah. Selain itu, profesi data scientist merupakan ilmu yang bersifat multidisiplin yaitu bukan hanya background STEM saja yang bisa menjadi seorang data scientist.
Di tiap perusahaan profesi data scientist memiliki perbedaan tanggung jawab dan peran. Lantas, sebenarnya apa saja sih yang harus dipelajari dalam data science? Penasaran kan sahabat DQ? Jika, kebetulan kamu pemula atau masih bingung tentang apa saja yang akan dan harus dipelajari dalam data science. Maka, kamu berada di artikel yang tepat karena kali ini DQLab akan membahas mengenai apa yang dipelajari dalam data science. Yuk, simak artikel ini hingga selesai!
1. Python dan R
Python dan R adalah double combo bahasa pemrograman yang wajib banget nih kamu pelajari. Hal ini, bukan tanpa alasan python dan R merupakan bahasa pemrograman yang paling populer saat ini untuk data science. Dimana python sebagai bahasa pemrograman yang paling mudah beradaptasi dalam industri saat ini, karena python dapat menangani semua tugas seorang data scientist mulai dari proses penambangan data/ data mining hingga implementasi dan proses development ke situs web untuk menjalankan sistem atau sebuah dashboard tertanam, hanya dalam satu bahasa.
Tak kalah dengan python, R adalah tools yang memang khusus dibuat untuk melakukan kegiatan statistik mencakup manipulasi data, perhitungan, hingga tampilan grafik atau diagram. Selain itu R sangat lazim digunakan dalam bidang akademik, jadi jika kebetulan kamu memiliki background statistik pasti sudah tidak asing dengan tools yang satu ini. R memang lebih cepat dan sederhana dalam pengimplementasian algoritma untuk machine learning, teknik statistik dan grafik seperti pemodelan linear, non linear, klasifikasi, clustering dan time series.
Baca juga: Pahami Metode Decision Tree Sebagai Algoritma Data Science
2. SQL
SQL itu singkatan dari Structured Query Language yang tidak lain dan tidak bukan adalah bahasa yang digunakan untuk berinteraksi dengan suatu sistem database (basis data) atau lebih tepatnya sistem manajemen database relasional.
Nah, fungsinya buat menambahkan, mengubah, mengupdate, mencari serta menghapus data dari suatu sistem database. Untuk bisa berinteraksi dengan SQL itu dibagi menjadi dua jenis cara komunikasinya yaitu: DML (Data Manipulation Language) dan DDL (Data Definition Language). Dengan menggunakan SQL perusahaan bisa terbantu untuk melakukan manajemen terhadap data yang mereka punya sehingga dapat meningkatkan kinerja perusahaan.
3. Algoritma Machine Learning
Machine learning adalah subset atau sub bidang dari artificial intelligence atau sering disebut dengan AI. Yang menawarkan kemampuan untuk belajar dengan cara melihat pattern berdasarkan data agar bisa berjalan secara otomatis tanpa perlu diprogram ke level itu. Machine learning menggunakan data untuk melatih dan menemukan hasil yang paling akurat dan berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Setelah data-data tersebut melalui proses cleaning, tugas lain seorang data scientist yang akan sangat berpengaruh adalah dalam penentuan pemodelan machine learning yang tepat dengan data yang kamu miliki tersebut. Mana pemodelan yang paling cocok dengan jenis data kamu, dan memiliki akurasi paling tinggi.
4. Visualisasi Data
Last but not least, visualisasi data merupakan bagian yang tak kalah penting dari serangkaian materi-materi sebelumnya yang wajib banget sahabat DQ pelajari. Dengan visualisasi data sama artinya juga merepresentasi grafik data menggunakan elemen visual seperti grafik, peta, infografis dan masih banyak lagi. Mengingat manusia adalah makhluk visual sehingga lebih mudah memahami gambar daripada laporan tabel. Dengan visualisasi data dapat membantu pemangku kepentingan bisnis menganalisis laporan tentang penjualan, strategi pemasaran, dan minat produk. Untuk itu, kamu juga harus memiliki kemampuan teknik untuk memvisualisasikan data menggunakan tools seperti ggplot, d3.js, dan tableau.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
5. Self Learning Data Science Lebih Terarah Bersama DQLab, Yuk!
Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, bingung apa saja sih yang dipelajari data science? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset.
Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang.
Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih learn.
Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita