Membongkar Tahapan Data Science untuk Pemula

Dalam era yang semakin berbasis data, informasi berasal dari berbagai sumber seperti sistem keuangan, perangkat digital, dan interaksi pengguna di platform online. Data yang terus bertambah ini perlu diolah dengan metode yang tepat agar dapat memberikan wawasan yang berguna.

Data science berperan dalam mengekstraksi nilai dari data melalui serangkaian tahapan yang terstruktur, memungkinkan bisnis dan organisasi mengambil keputusan berbasis fakta. Dengan memahami proses yang sistematis, pemula dapat mulai mengolah data secara efektif untuk berbagai kebutuhan analisis.

Artikel ini akan membahas tahapan utama dalam data science, mulai dari pengumpulan data hingga evaluasi model, serta keterampilan tambahan yang perlu dikuasai untuk membangun dasar yang kuat di bidang ini.

1. Apa itu Data Science?

Data science adalah bidang yang berfokus pada pengolahan dan analisis data untuk menghasilkan insight yang kemudian dimanfaatkan dalam berbagai aspek, mulai dari pengambilan keputusan bisnis hingga pengembangan teknologi berbasis data. Industri seperti e-commerce, keuangan, dan kesehatan telah memanfaatkan ini untuk memahami perilaku pelanggan, mendeteksi pola yang tidak terlihat secara langsung, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Dengan kemampuan mengolah data dalam jumlah besar, data science juga berperan dalam mencegah fraud, mengoptimalkan strategi pemasaran, serta mendukung inovasi berbasis kecerdasan buatan. Proses dalam data science terdiri dari beberapa tahapan yang harus dipahami agar data dapat digunakan secara maksimal untuk tujuan yang diinginkan.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Bagaimana Cara Kerja Data Science

Proses Data Science dimulai dari pengumpulan data mentah yang dapat berasal dari berbagai sumber, seperti database, API, atau sensor IoT. Data yang diperoleh kemudian dibersihkan dan diproses agar siap untuk dianalisis.

Dengan menggunakan teknik eksplorasi data, para data scientist mencari pola atau hubungan dalam data sebelum membangun model prediktif. Model ini dievaluasi untuk memastikan akurasi dan efektivitasnya sebelum digunakan dalam pengambilan keputusan.

3. Tahapan Data Science untuk Pemula

Setiap proyek data dcience terdiri dari beberapa tahapan yang harus dilakukan secara sistematis agar data dapat diolah menjadi insight yang bernilai. Mulai dari pengumpulan data hingga evaluasi model, setiap langkah memiliki peran penting dalam menghasilkan analisis yang akurat dan bermanfaat.

a. Pengumpulan Data

Tahapan pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Data ini bisa berasal dari transaksi pelanggan, media sosial, atau sensor yang mengukur suatu fenomena. Kualitas data yang dikumpulkan sangat mempengaruhi hasil analisis, sehingga penting untuk memilih sumber data yang relevan dan kredibel.

b. Pembersihan Data

Data yang dikumpulkan sering kali mengandung kesalahan, duplikasi, atau nilai yang hilang. Oleh karena itu, proses pembersihan data diperlukan agar informasi yang digunakan dalam analisis lebih akurat. Proses ini mencakup penghapusan duplikasi, mengisi data yang hilang, serta standarisasi format agar mudah diolah lebih lanjut.

c. Eksplorasi Data

Setelah data bersih, langkah berikutnya adalah mengeksplorasi data untuk memahami pola, tren, atau anomali yang ada. Teknik visualisasi data, seperti grafik atau diagram, sering digunakan dalam tahap ini untuk mempermudah analisis. Dengan memahami pola yang muncul, data scientist dapat menentukan strategi analisis yang lebih efektif.

d. Pembuatan Model

Tahap ini melibatkan penggunaan algoritma machine learning atau statistik untuk membangun model prediktif. Model ini dirancang berdasarkan data yang telah dianalisis, dengan tujuan menghasilkan prediksi atau wawasan yang berguna. Pemilihan algoritma yang tepat sangat penting agar model dapat memberikan hasil yang sesuai dengan kebutuhan bisnis atau penelitian.

e. Evaluasi dan Peningkatan Model

Setelah model dibuat, langkah terakhir adalah mengevaluasi kinerjanya menggunakan metrik tertentu, seperti akurasi atau precision-recall. Jika hasilnya belum optimal, model dapat ditingkatkan dengan menyesuaikan parameter atau menambahkan lebih banyak data. Proses ini dilakukan secara iteratif agar model dapat bekerja dengan lebih baik dalam skenario dunia nyata.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Skill Tambahan untuk Menjadi Data Science Pemula

Selain memahami tahapan utama dalam data science, ada beberapa keterampilan tambahan yang dapat membantu pemula untuk lebih siap berkarier di bidang ini. Kemampuan dalam pemrograman, terutama menggunakan Python atau R, sangat diperlukan untuk mengolah dan menganalisis data.

Selain itu, pemahaman tentang database dan SQL membantu dalam pengambilan data dari berbagai sumber. Keterampilan berpikir analitis dan pemahaman bisnis juga menjadi nilai tambah, karena data science tidak hanya berfokus pada teknis tetapi juga pada bagaimana data dapat digunakan untuk mendukung strategi bisnis.

Kemampuan penguasaan data science kini semakin penting seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan data-driven decision making di dunia profesional. Jika kamu ingin mulai belajar tanpa biaya, sekarang adalah kesempatan yang tepat!

DQLab menawarkan akses belajar GRATIS selama 1 bulan untuk membantu kamu memahami dasar-dasar data science dengan metode pembelajaran yang interaktif dan aplikatif. Berikut beberapa manfaat yang bisa didapatkan:

• Materi Praktis & Interaktif – Belajar dengan studi kasus nyata yang langsung bisa diterapkan.

• Akses Kelas Premium Gratis – Nikmati berbagai modul berkualitas tinggi tanpa biaya selama 1 bulan.

• Sertifikat Penyelesaian – Tambahkan ke CV atau LinkedIn Anda untuk meningkatkan nilai profesional.

• Komunitas & Mentor Berpengalaman – Bergabung dengan komunitas data science untuk berbagi insight dan berdiskusi langsung dengan praktisi.

Jangan lewatkan kesempatan ini! Daftar sekarang di DQLab dan mulai perjalanan dalam dunia data science!

FAQ:

1. Apa itu data science dan mengapa penting?

Data science adalah bidang yang berfokus pada pengolahan, analisis, dan interpretasi data untuk menghasilkan insight yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Dengan Data Science, bisnis dapat memahami pola pelanggan, mengoptimalkan strategi, serta meningkatkan efisiensi operasional.

2. Apa alat atau software yang sering digunakan dalam data science?

Beberapa alat populer dalam Data Science antara lain Jupyter Notebook, Google Colab, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, dan Tableau. Setiap alat memiliki fungsi berbeda, mulai dari analisis data hingga pembuatan model machine learning.