Kenali Peran Coding dalam Data Science dan Pada Analisis Data Yuk

Data Science menjadi salah satu ilmu yang kini sedang naik daun, karena Data Science memberikan manfaat yang tidak hanya dinikmati jangka pendek saja melainkan memiliki prospek yang cemerlang terutama di era digital dan memasuki revolusi industri 4.0. Dengan demikian, data enthusiast berkompetisi dan mulai mempersiapkan potensi mereka dengan belajar Data Science lebih dalam. Dalam proses nya sendiri Data Science membutuhkan teknik dan tools yang kuat agar bisa menindaklanjuti data dengan coding. Data Scientist sebagai contoh, akan menggunakan seperti AI atau algoritma Machine Learning untuk mengidentifikasi pola dan tren dari dataset yang dimiliki. Untuk itu, pada artikel DQLab kali ini akan membahas role coding dalam Data Science dan pada proses analisis data yang dilakukan menggunakan coding serta bahasa pemrograman yang digunakan. Yuk, langsung saja simak artikel berikut ini!

1. Mengumpulkan Data

Biasanya data yang telah dikumpulkan tidak semuanya akan memiliki jenis yang sama, kamu bisa mendapatkan data yang terstruktur dan tidak terstruktur sehingga seringkali terjadinya kegagalan ketika melakukan analisis. Masalah lainnya pada data juga dapat terjadi seperti nilai data yang hilang atau data yang sudah ketinggalan zaman. Agar mendapatkan data yang relevan dan komprehensif tentunya akan sulit dan sering kali praktisi data seperti Data Scientist pada kumpulan data tersebut dibutuhkan berdasarkan kebutuhan masing-masing kumpulan data. Dengan demikian, dibutuhkannya teknik coding dengan menggunakan beberapa bahasa query seperti SQL dan NoSQL.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Data Cleaning

Data cleaning menjadi salah satu tugas yang wajib dilakukan dan menjadi krusial apabila mengabaikannya, karena pada dasarnya data tidaklah sempurna seperti adanya kesalahan pelabelan, kesalahan ejaan yang bisa mengakibatkan masalah pada tahap selanjutnya. Sehingga, data perlu dibersihkan dengan benar dan teratur agar ketika data akan digunakan dalam analisis atau pembuatan model kualitas data diimplementasikan secara maksimal. Data Scientist biasanya menggunakan bahasa pemrograman seperti Python dan R untuk membersihkan data, atau dapat menggunakan aplikasi seperti OpenRefine dan Trifecta Wrangle yang khusus digunakan untuk membersihkan data dan dapat mengubah format yang berbeda.

3. Analisis Data dengan Coding

Setelah melakukan data cleaning pada dataset yang dimiliki kedalam bentuk format uang seragam dan bersih, data tersebut siap untuk dianalisis lebih lanjut. Analisis data sendiri dilakukan untuk mengekstrak data tersebut agar bisa menjadi sebuah data yang berguna untuk menjawab pertanyaan atau mencari solusi yang strategis sekalipun. Untuk memahami lebih lanjut adapun contoh dalam data kualitatif menggunakan coding. Coding dalam analisis data kualitatif prosesnya berupa pelabelan dan mengorganisir data kualitatif untuk mengidentifikasikan tema dan hubungan diantara keduanya. Misalnya sebagai contoh, melakukan coding dalam data kualitatif untuk mengkategorisasikan dan penandaan informan untuk memahami perilaku mereka lebih dalam agar dapat dilakukan personalisasi serta mengetahui repons mereka menggunakan data-driven.

4. Bahasa Pemrograman yang Digunakan

Tentunya dalam melakukan coding perlu mengetahui tools yang akan digunakannya, karena setiap pemrograman yang ada berbeda dalam pengaplikasiannya. Jika kamu melakukan skrip analisis biasanya menggunakan R atau Python untuk melihat wawasan secara umum atau membangun prototype pada produk digital menggunakan Python yang dimana tujuan akhirnya untuk membuktikan efisiensi produk atau fitur baru dan memungkinkan peluang pengembangan pada produk atau fitur tersebut. Adapun beberapa bahasa pemrograman lainnya selain R dan Python seperti:

• Java Script, sama seperti Python pada Java Script berorientasi objek yang dapat disesuaikan dan kelebihan lainnya yaitu membantu pengembangan web, pembuatan aplikasi apps, dan mendesain game komputer yang baru.

• Julia, dirancang untuk melakukan analisis numerik dan ilmu komputasi karena sangat berguna untuk menyelesaikan operasi matematika yang kompleks. Biasanya bahasa Julia digunakan dalam industri bank untuk bisa menganalisis risiko yang dapat terjadi.

• SQL, Structured Query Language atau SQL menjadi "core" dari penyimpanan dan pengambilan data selama beberapa dekade. SQL adalah bahasa khusus domain yang digunakan untuk mengelola data berbasis rasional dan salah satu skill yang wajib dimiliki oleh SQL karena penggunaannya sendiri dapat membuat query, mengedit, hingga memanipulasi database dan mengekstraknya.

• MATLAB, bahasa pemrograman MATLAB sudah banyak digunakan dalam analisis statistical karena bagi Data Scientist sangat membantu menangani kebutuhan matematika dengan tingkat tinggi. 

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Belajar Coding dan Kuasai Skill Pemrograman yang Seru dan Aplikatif bersama DQLab!

Kini belajar dapat dinikmati oleh siapapun dan dari berbagai kalangan, terutama di era digital semua inovasi yang didukung pengembangan teknologi akan menerapkan data-driven. Dengan demikian, semakin meningkatnya peminat untuk mempelajari coding dan ilmu Data Science secara terstruktur, seru dan pastinya aplikatif dalam real case industry. Kamu bisa belajar di DQLab, karena terdapat berbagai module yang tersedia dan fitur project yang bisa langsung kamu aplikasikan pembelajarannya! Agar pembelajaran dan pengetahuan semakin bertambah, adapun mentor dari praktisi senior data lho. 

Tunggu apalagi? Kamu bisa langsung signup di DQLab.id dan nikmati FREE module œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R untuk memulai pembelajarannya, selamat mencoba sahabat Data DQLab!