Data Basics dalam Data Science, Apa Sajakah Itu?

Data science digunakan oleh data scientist atau data analyst dalam menganalisis dan menerjemahkan data agar dapat dikelola untuk berbagai kebutuhan, misalnya kebutuhan bisnis. Ilmu dalam data science merupakan kombinasi dari ilmu matematika, komputer, statistika, dan strategi bisnis.

Pesatnya perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan membuat data science semakin canggih dalam mengolah data mentah. Selain itu, juga membantu data scientist untuk bekerja lebih efektif dengan hasil data yang lebih tepat, akurat, dan optimal. Dalam penggunaan data science sendiri, ada beberapa data basics yang perlu diketahui dan dikuasai oleh data scientist.

Data Basics dalam Data Science

Data basics adalah materi pokok data science yang perlu dikuasai oleh data scientist. Istilah-istilah dasar dan cara kerja dasar yang ada dalam lingkup data science juga perlu dipahami. Lalu, apa sajakah data basics dalam data science? Simak penjelasannya dalam ulasan berikut ini.

Apa itu Data Manipulation?

Data manipulation adalah data yang mengatur dan menyusun beragam struktur data yang dibaca oleh program komputer. Data manipulation bekerja dengan tujuan agar data mentah yang dibaca tersebut lebih mudah ditafsirkan atau diterjemahkan. Dengan begitu, pekerjaan Anda dapat lebih efektif dalam meningkatkan kualitas dan analisis data.

Data manipulation berguna bagi pertumbuhan perusahaan karena dapat mengidentifikasi kumpulan data yang berbeda sesuai permintaan pasar. Data manipulation biasanya menggunakan DML (Data Manipulation Language) atau bahasa pengkodean untuk mengatur ulang dan modifikasi data serta SQL (Structure Query Language). Tujuannya untuk memastikan tidak ada data yang hilang dalam database yang sedang diolah.

Apa itu Data Visualization?

Bagi yang bekerja dalam lingkup data science, Anda tidak hanya bertugas dalam mengolah data menjadi sebuah informasi, melainkan juga mengemas informasi menjadi bentuk visual yang mudah dipahami oleh banyak orang. Teknik merepresentasi grafis dari informasi dan data ini disebut data visualization.

Data visual yang ditampilkan biasanya berupa bagan, grafik, tabel, infografis, dasbor, atau peta. Data visualization menjadi penting untuk perusahaan karena dapat menarik minat lewat variasi warna dan pola. Jika data mudah dimengerti, langkah dan strategi yang akan ditempuh berdasarkan data tersebut akan lebih cepat dan mudah untuk dilaksanakan oleh suatu perusahaan.

Apa itu Regresi Linier?

Regresi linier adalah analisis paling klasik dan wajib dikuasai dalam ilmu statistika. Regresi linier ini digunakan untuk melihat korelasi atau hubungan sebab-akibat yang terjadi antara variabel yang satu dengan variabel yang lain. Misalnya, variabel X biasa dikenal sebagai variabel penyebab dari regresi, sementara variabel yang terkena dampak atau akibat dikenal sebagai variabel Y.

Regresi linier digunakan dalam memprediksi data-data yang ada untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Selain itu, dengan metode ini, Anda dapat memprediksi nilai atau tren di masa yang akan datang karena analisis ini bekerja dalam mengidentifikasi sekuat apa pengaruh yang diberikan oleh satu variabel terhadap variabel yang lain.

Berapa Lama Waktu Mempelajarinya?

Waktu yang diperlukan dalam mempelajari data science ini dapat dikategorikan menjadi tiga kategori utama, yakni tingkat dasar, menengah, dan mahir. Untuk pembelajaran data basics sendiri, masuk ke dalam kategori yang pertama, yakni tingkat dasar (Basic Level). Pada tingkat dasar atau Basic Level ini, seseorang biasanya memerlukan waktu selama enam hingga dua belas bulan untuk mempelajarinya.

Pada tingkat dasar, seseorang harus dapat bekerja dengan kumpulan data yang umumnya disajikan dalam format Comma-Separated Values (CSV). Kemampuan yang diperlukan dalam mengolah data adalah memanipulasi, membersihkan, menskala, menyusun, dan merekayasa data. Selama masa pembelajaran tersebut, Anda dituntut untuk terampil menggunakan pandas dan NumPy libraries.

Selain itu, kompetensi yang diperlukan adalah mengetahui cara mengimpor dan mengekspor data yang disimpan dalam format file CSV, membersihkan dan mengatur data untuk analisis lebih lanjut, memahami dan mampu menerapkan teknik imputasi data, dan sebagainya.

Kesimpulan

Dari ulasan tersebut, dapat disimpulkan bahwa seseorang yang bekerja dalam lingkup data science perlu menguasai data basics, seperti data manipulation, data visualization, dan regresi linier. Waktu yang dibutuhkan untuk mempelajari data basics biasanya adalah enam hingga dua belas bulan. Tertarik untuk mempelajari data basics dalam data science? Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School yang menyediakan beragam kelas untuk korporat maupun individu terkait data science.

Referensi:

• kdnuggets - How Long Does It Take to Learn Data Science Fundamentals?
• indeed - Data Manipulation: Definition, Importance and Tips
• tableau - What Is Data Visualization? Definition, Examples, And Learning Resources
• techtarget - supervised learning