Bisakah Anda Menjadi Data Science Tanpa Coding?

Menjadi seorang data scientist adalah tantangan yang menarik, dan banyak orang tertarik untuk menggali wawasan dari data tanpa harus mendalami bahasa pemrograman. Sebenarnya, memahami data science tanpa coding mungkin memungkinkan, tetapi dengan beberapa keterbatasan.

Terdapat beragam Tools dan platform yang telah dikembangkan dengan user interface yang ramah pengguna, seperti Tableau, Power BI, atau Looker Studio, yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis data tanpa perlu menulis kode. Namun, pemahaman dasar tentang statistik, matematika, dan konsep-konsep data science tetap diperlukan.

Selain itu, pemahaman tentang bahasa pemrograman seperti Python atau R dapat memberikan keuntungan yang signifikan dalam mengelola dan mengolah data dengan lebih fleksibel. Jadi, meskipun mungkin memungkinkan untuk menjadi seorang data scientist tanpa coding, memiliki pengetahuan dasar tentang coding dapat membuka lebih banyak pintu dalam karier data science dan memberikan kemampuan yang lebih mendalam dalam memahami dan mengelola data.

Mengapa Coding Diperlukan dalam Data Science?

Data Science adalah bidang di mana eksperimen dilakukan pada data untuk membantu meningkatkan kualitas atau keuntungan perusahaan. Dalam mengelola data yang banyak, seorang Data Science perlu memiliki perangkat yang kuat sehingga mereka bisa bebas bereksperimen. Eksperimen, manipulasi data, dan visualisasi apapun yang bisa dilakukan untuk mencapai hasil akhirnya diharapkan. Berikut alasan mengapa coding dibutuhkan dalam Data Science:

Sumber Data

Terlepas dari platform cloud atau sumbernya, koding dapat membantu mendapatkan data dari manapun data disimpan. Melalui koding memungkinkan kita memanipulasi data sambil menariknya dari tempat data itu didapatkan.

Transformasi Data

Mengetahui cara membuat kode dapat membantu memanipulasi, memperbaiki, dan mengubah data sesuai kebutuhan. Hal ini tentu dapat dilakukan melalui berbagai platform. Misalnya, kode Python dapat diterapkan di hampir semua platform atau teknologi berbasis cloud.

Analisis Data Eksplorasi

Pola dalam data dapat diuraikan dengan bantuan kode, sangat penting untuk mengeksplorasi kumpulan data yang besar untuk memahami pola yang terlihat dan tersembunyi pada data.

Bereksperimen dengan Data

Mengerjakan hipotesis berbeda untuk melihat apakah ada dukungan untuk keputusan berdasarkan data, dapat dilakukan dengan bantuan kode.

Pembelajaran Mesin & Pemodelan

Memiliki kebebasan membuat model dan melakukan pembelajaran mesin pada data, dapat dilakukan dengan bantuan kode.

Visualisasi Data

Memberi Data Science kemampuan untuk memvisualisasikan data dalam berbagai cara adalah alat yang ampuh. Hal ini dapat mengubah cara kita memecahkan masalah, karena memvisualisasikan data dapat membantu pemangku kepentingan bisnis membuat keputusan berdasarkan data dengan lebih baik.

Kebebasan untuk melakukan apapun adalah alasan utama mengapa coding diperlukan dalam Data Science. Jadi, di bagian selanjutnya, mari kita bahas seberapa banyak coding yang dibutuhkan untuk Ilmu Data. 

Berapa Banyak Coding yang Dibutuhkan untuk Data Science?

Tergantung pada peran yang Anda pilih, tingkat kemampuan pemrograman yang diperlukan dapat bervariasi. Namun, langkah awal yang baik adalah memahami dasar-dasar satu bahasa pemrograman dan bahasa kueri. Ingatlah, ketika Anda melakukan coding dalam dunia nyata, Google adalah sahabat terbaik Anda jika Anda merasa kesulitan. Kita semua dapat menjadi Data Science karena Google selalu ada untuk membantu kita. Dalam bagian ini, mari kita bahas beberapa peran dan sejauh mana kemampuan pemrograman diperlukan dalam masing-masing peran tersebut:

Data Engineer

Seorang Data Engineer perlu menjadi ahli dalam SQL atau bahasa kueri data dan memahami dasar-dasar Python/R untuk mengolah data sesuai kebutuhan. Kemampuan untuk memperhatikan detail sangat membantu Anda menjadi seorang Data Engineer yang lebih baik.

Seiring berjalannya waktu, seorang Data Engineer akan memperoleh keahlian dalam platform Cloud seperti Amazon Web Service (AWS), Google Cloud Platform (GCP), atau Microsoft Azure.

Melakukan sertifikasi di platform-platform Cloud ini dapat membantu memudahkan masuk ke dunia Data Engineer dan mempercepat perkembangan karir Anda dalam bidang tersebut.

Machine Learning Engineer

Seorang Machine Learning Engineer perlu memiliki keahlian dalam bahasa pemrograman seperti Python/R dan memahami dasar-dasar bahasa kueri seperti SQL.

Poin tambahan yang berguna untuk peran ini adalah pemahaman dasar tentang Rekayasa Software, seperti Struktur Data dasar.

Data Scientist

Seorang Data Scientist perlu menguasai semua yang disebutkan di atas. Mereka harus memiliki minat yang tajam untuk belajar, tanpa memandang teknologi yang digunakan atau masalah yang dihadapi.

Data Scientist harus terus belajar sepanjang karier mereka, tanpa memandang platform, bahasa pemrograman, alat, dan teknologi yang digunakan. Ini mungkin terasa menakutkan jika Anda baru memulai karir dalam Data Science. Namun, yang dicari oleh perusahaan adalah pemahaman dasar tentang bahasa pemrograman dan semangat untuk terus belajar. 

Bahasa Pemrograman Apa yang Digunakan dalam Data Science? 

Berbagai bahasa pemrograman umum digunakan dalam Data Science, dengan beberapa yang paling populer meliputi:

• Python: Bahasa serbaguna yang mudah dipelajari dan digunakan, dengan pustaka ekstensif untuk Data Science dan Machine Learning.
• R: Bahasa yang dirancang khusus untuk analisis statistik dan visualisasi data.
• SQL: Bahasa kueri data yang digunakan untuk mengambil, memanipulasi, dan menganalisis data dari database.
• Java: Bahasa pemrograman umum yang digunakan untuk membangun aplikasi dan sistem skala besar, termasuk platform Data Science.
• C/C++: Bahasa pemrograman berkinerja tinggi yang digunakan untuk algoritma Machine Learning dan pemrosesan data yang kompleks.

Pilihan bahasa pemrograman terbaik untuk Anda akan bergantung pada kebutuhan dan preferensi spesifik Anda. Python adalah pilihan yang baik untuk pemula, sedangkan R lebih cocok untuk tugas statistik yang kompleks. SQL sangat penting untuk bekerja dengan database, dan Java atau C++ dapat berguna untuk aplikasi Data Science yang menuntut performa tinggi.

Kesimpulan

Meskipun mungkin saja untuk menjadi Data Scientist tanpa coding, memiliki pengetahuan dasar tentang coding akan membuka lebih banyak peluang dan memungkinkan Anda untuk bekerja dengan data secara lebih fleksibel dan mendalam. Coding memungkinkan Anda untuk:

• Mengumpulkan dan membersihkan data dari berbagai sumber.
• Menganalisis data dan menemukan pola serta tren.
• Membangun model Machine Learning untuk memprediksi dan membuat keputusan.
• Memvisualisasikan data untuk mengkomunikasikan temuan Anda kepada orang lain.

Jika Anda tertarik untuk mengejar karier di bidang Data Science, mempelajari coding merupakan investasi yang berharga. Ada banyak sumber daya untuk membantu Anda memulai. Dan jika Anda tertarik mendalami Data Science Anda dapat bergabung bersama Algoritma Data Science School, yuk daftar sekarang juga!