Data Science Belajar Apa Saja? Ini 9 Materi yang Perlu Kamu Kuasai

Rangkuman

• Data science mencakup berbagai materi, mulai dari Data Science Methodology, SQL, Python, NumPy, Pandas, statistik, hingga machine learning.
• Selain kemampuan teknis, data scientist perlu mengembangkan skill seperti analisis data, problem solving, programming, komunikasi, dan business understanding.
• Proses belajar dapat dimulai dari memahami dasar data science, menguasai SQL dan Python, mempelajari pengolahan data, kemudian berlanjut ke data visualization dan machine learning.
• Praktik melalui proyek dapat membantu mengasah kemampuan sekaligus menghasilkan portofolio yang menunjukkan hasil belajar.
• Sudah punya gambaran materi yang perlu dipelajari? Saatnya belajar lebih lanjut bersama Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola.

Kalau kamu tertarik belajar data science, mungkin salah satu pertanyaan yang muncul adalah: data science belajar apa saja? Apakah cukup belajar Python dan SQL, atau masih ada materi lain yang perlu dikuasai?

Pada praktiknya, data science mencakup berbagai materi yang saling berkaitan. Mulai dari memahami proses data science, mengolah dan menganalisis data, mempelajari statistik, hingga menggunakan machine learning untuk menemukan pola dan membuat prediksi dari data.

Karena cakupannya cukup luas, belajar data science tanpa memahami urutannya bisa membuat proses belajar terasa membingungkan. Kamu mungkin sudah belajar programming, tetapi belum tahu bagaimana menggunakannya untuk mengolah data atau membangun model.

Lantas, data science belajar apa saja dan materi apa yang perlu dipelajari oleh pemula? Simak pembahasannya berikut ini sebagai panduan untuk memahami materi data science dari dasar hingga konsep yang lebih lanjut.

BACA JUGA: Apakah Belajar Data Science Harus Jago Coding dan Matematika? Ini Faktanya

Apa Saja Materi yang Dipelajari dalam Data Science?

Materi data science cukup luas karena prosesnya tidak hanya berkaitan dengan analisis data. Kamu juga perlu memahami cara mengolah data, menggunakan programming, menerapkan statistik, hingga membangun dan mengevaluasi model.

Supaya proses belajar lebih terarah, berikut beberapa materi data science yang penting untuk dipahami, terutama bagi pemula.

1. Data Science Methodology

Data Science Methodology membahas tahapan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah menggunakan data. Materi ini membantu memahami bagaimana sebuah permasalahan bisnis diterjemahkan menjadi proses analisis yang sistematis.

Secara umum, prosesnya dapat mencakup beberapa tahap, seperti memahami permasalahan, mengumpulkan dan mempersiapkan data, melakukan analisis, membangun model, hingga mengevaluasi hasilnya.

Dengan memahami methodology, kamu tidak hanya belajar menggunakan tools, tetapi juga memahami mengapa dan kapan suatu metode digunakan dalam proses data science.

2. SQL dan Database

Data yang digunakan dalam pekerjaan data science sering kali tersimpan dalam database. Karena itu, SQL menjadi salah satu materi penting untuk dipelajari.

Melalui SQL, kamu dapat mempelajari cara mengambil, menggabungkan, menyaring, dan mengolah data dari database sesuai kebutuhan analisis. Kamu juga perlu memahami konsep dasar database agar lebih mudah bekerja dengan data dalam jumlah besar.

3. Programming dengan Python

Selain SQL, kemampuan programming juga menjadi bagian penting dalam data science. Salah satu bahasa yang banyak digunakan adalah Python karena memiliki berbagai library yang mendukung proses pengolahan, analisis, visualisasi, hingga pemodelan data.

Untuk pemula, kamu tidak harus langsung menguasai seluruh konsep programming. Mulailah dari dasar seperti variabel, tipe data, conditional statement, loop, fungsi, dan struktur data sebelum menggunakannya untuk mengolah data.

4. NumPy dan Pandas

Setelah memahami dasar Python, kamu dapat mulai mempelajari library yang digunakan untuk mengolah data, seperti NumPy dan Pandas.

NumPy banyak digunakan untuk melakukan komputasi numerik dan bekerja dengan array. Sementara itu, Pandas membantu mengolah data dalam bentuk tabel sehingga proses seperti membaca, menyaring, menggabungkan, dan menganalisis data menjadi lebih mudah.

5. Statistik dan Probabilitas

Statistik dan probabilitas membantu data scientist memahami data dan menarik kesimpulan berdasarkan informasi yang tersedia.

Beberapa konsep yang dapat dipelajari antara lain mean, median, standard deviation, distribusi data, probabilitas, korelasi, dan konsep statistik lainnya. Pemahaman ini akan membantu ketika melakukan analisis maupun membangun dan mengevaluasi model.

6. Data Cleaning dan Data Wrangling

Data yang tersedia tidak selalu langsung siap digunakan. Sering kali terdapat data yang kosong, duplikat, tidak konsisten, atau memiliki format yang berbeda.

Karena itu, data cleaning menjadi bagian penting dalam proses data science. Sementara itu, data wrangling mencakup proses mengubah dan menyusun data agar lebih siap digunakan untuk analisis.

7. Data Visualization

Tidak semua insight dari data bisa langsung dipahami hanya dengan melihat angka. Data visualization membantu menyajikan data dalam bentuk grafik atau visual sehingga pola, tren, dan hubungan antarvariabel dapat terlihat dengan lebih jelas.

Materi ini juga penting agar hasil analisis dapat disampaikan kepada orang lain dengan cara yang lebih mudah dipahami.

8. Machine Learning

Machine learning merupakan salah satu materi yang lebih lanjut dalam data science. Melalui machine learning, kamu dapat mempelajari cara membuat model yang mampu menemukan pola dari data dan menggunakannya untuk melakukan prediksi atau klasifikasi.

Sebelum masuk ke materi ini, sebaiknya pahami terlebih dahulu dasar statistik, pengolahan data, dan programming agar lebih mudah memahami cara kerja model.

9. Evaluasi Model dan Interpretasi Hasil

Mempelajari cara membuat model saja belum cukup. Kamu juga perlu memahami bagaimana mengevaluasi performanya dan menginterpretasikan hasil yang diberikan.

Materi ini dapat mencakup berbagai metrik evaluasi serta cara memahami apakah model sudah bekerja sesuai tujuan. Dengan begitu, hasil machine learning tidak hanya dilihat dari output model, tetapi juga dapat dikaitkan kembali dengan permasalahan yang ingin diselesaikan.

BACA JUGA: Berapa Lama Bootcamp Data Science Sampai Bisa Siap Kerja? Ini Jawabannya

Apa Saja Skill yang Perlu Dikuasai untuk Belajar Data Science?

Selain memahami materi teknis, belajar data science juga membutuhkan beberapa skill yang membantu kamu menerapkan pengetahuan tersebut pada permasalahan nyata. Kemampuan ini berkaitan dengan cara memahami data, mencari solusi, sampai menyampaikan hasil analisis kepada orang lain.

Berikut beberapa skill yang perlu dikembangkan:

1. Analisis Data

Kemampuan analisis membantu kamu memahami informasi yang terdapat dalam sebuah kumpulan data. Prosesnya dapat dimulai dengan mencari pola, melihat perubahan atau hubungan antarvariabel, kemudian menentukan informasi apa yang relevan dengan permasalahan yang sedang dianalisis.

Skill ini penting karena data yang tersedia belum tentu langsung memberikan jawaban. Kamu perlu mengetahui informasi apa yang perlu dicari dan bagaimana menginterpretasikan hasilnya.

2. Problem Solving

Dalam data science, proses analisis biasanya berangkat dari sebuah permasalahan. Karena itu, kamu perlu mampu memecah masalah yang kompleks menjadi bagian yang lebih sederhana dan menentukan pendekatan berbasis data yang sesuai.

Misalnya, ketika perusahaan ingin mengetahui alasan penurunan penjualan, data scientist tidak hanya melihat angka penjualan. Mereka perlu menentukan data apa yang dibutuhkan, faktor apa yang mungkin berkaitan, serta metode analisis yang dapat digunakan untuk menemukan pola dari data tersebut.

3. Programming

Kemampuan programming membantu kamu mengolah data secara lebih efisien dan menggunakan berbagai library untuk melakukan analisis maupun pemodelan.

Python menjadi salah satu bahasa yang umum digunakan dalam data science. Karena itu, pemula sebaiknya memahami konsep dasar seperti variabel, tipe data, fungsi, loop, conditional statement, serta struktur data sebelum mempelajari proses yang lebih kompleks.

4. Statistik dan Matematika

Statistik membantu kamu memahami karakteristik data dan menentukan cara yang tepat untuk menganalisisnya. Beberapa konsep yang perlu dipahami antara lain mean, median, distribusi, probabilitas, korelasi, hingga standard deviation.

Sementara itu, pemahaman matematika, khususnya konsep yang berkaitan dengan aljabar dan probabilitas, dapat membantu ketika mempelajari algoritma dan cara kerja model machine learning.

Kamu tidak harus langsung menguasai matematika tingkat lanjut untuk mulai belajar data science. Namun, semakin kompleks metode yang dipelajari, semakin penting pemahaman konsep matematis di baliknya.

5. Data Visualization

Kemampuan data visualization diperlukan untuk mengubah hasil analisis menjadi visual yang lebih mudah dipahami. Melalui grafik atau bentuk visual lainnya, kamu dapat menunjukkan pola, tren, perbandingan, maupun hubungan yang terdapat dalam data.

Selain mengetahui cara membuat visualisasi, kamu juga perlu memahami jenis visualisasi yang sesuai dengan informasi yang ingin disampaikan. Dengan begitu, visualisasi tidak hanya terlihat menarik, tetapi juga membantu audiens memahami insight dari data.

6. Komunikasi

Hasil analisis data science perlu disampaikan kepada orang dengan latar belakang yang berbeda, termasuk pihak yang tidak memiliki pemahaman teknis tentang data.

Karena itu, kemampuan komunikasi membantu kamu menjelaskan proses, temuan, dan insight dari analisis dengan bahasa yang lebih sederhana. Kemampuan ini juga penting ketika harus menjelaskan alasan di balik suatu rekomendasi berdasarkan data.

7. Business Understanding

Data science tidak hanya berkaitan dengan angka dan model. Kamu juga perlu memahami konteks permasalahan yang sedang diselesaikan agar analisis yang dilakukan tetap relevan dengan kebutuhan bisnis.

Misalnya, ketika menganalisis data pelanggan, penting untuk memahami tujuan analisis terlebih dahulu. Apakah perusahaan ingin meningkatkan customer retention, memahami perilaku pelanggan, atau mengoptimalkan strategi pemasaran? Tujuan tersebut akan memengaruhi data yang digunakan dan pendekatan analisis yang dipilih.

Dengan mengembangkan berbagai skill tersebut secara bertahap, kamu dapat lebih siap menerapkan materi data science pada proyek dan permasalahan yang lebih nyata.

BACA JUGA: Mengapa Python dan SQL Jadi Fondasi Wajib di Bootcamp Data Science? Ini Alasannya

Bagaimana Cara Mulai Belajar Data Science untuk Pemula?

Setelah mengetahui materi dan skill yang dibutuhkan, pertanyaan berikutnya adalah bagaimana cara mulai belajar data science tanpa merasa kewalahan. Karena cakupannya cukup luas, kamu tidak perlu mempelajari semuanya sekaligus.

Berikut beberapa langkah yang bisa kamu ikuti:

1. Pahami Dasar Data Science

Mulai dengan memahami konsep dasar data science, termasuk proses kerja, jenis data, serta bagaimana data digunakan untuk membantu menjawab sebuah permasalahan. Pemahaman ini akan menjadi fondasi sebelum masuk ke materi yang lebih teknis.

2. Pelajari SQL dan Dasar Programming

Setelah memahami konsep dasarnya, kamu bisa mulai mempelajari SQL dan Python. Fokus terlebih dahulu pada konsep dasar agar kamu memahami cara mengambil dan mengolah data sebelum menggunakan teknik yang lebih kompleks.

3. Kuasai Pengolahan dan Analisis Data

Selanjutnya, belajar membersihkan, mengolah, dan mengeksplorasi data menggunakan Python dan library seperti Pandas dan NumPy. Di tahap ini, kamu juga dapat mulai berlatih menggunakan data yang tersedia dalam berbagai dataset.

4. Pelajari Statistik dan Data Visualization

Setelah terbiasa mengolah data, lanjutkan dengan memahami statistik dasar dan cara menyajikan hasil analisis melalui visualisasi. Kedua materi ini membantu kamu menemukan pola sekaligus menyampaikan insight dari data dengan lebih jelas.

5. Mulai Belajar Machine Learning

Jika sudah memiliki dasar yang cukup, kamu dapat mulai mempelajari machine learning. Mulailah dari konsep dasar, seperti bagaimana model belajar dari data, jenis permasalahan yang dapat diselesaikan, serta cara mengevaluasi hasil model.

6. Praktik Melalui Proyek

Jangan hanya mengandalkan materi teori. Coba terapkan apa yang sudah dipelajari melalui proyek sederhana, misalnya menganalisis data penjualan, membuat visualisasi data pelanggan, atau membangun model prediksi sederhana.

Proyek juga dapat membantu kamu memahami bagaimana berbagai materi data science saling terhubung dalam satu proses. Hasilnya kemudian bisa dikembangkan menjadi portofolio untuk menunjukkan kemampuan yang sudah kamu pelajari.

BACA JUGA: 25 Istilah Data Science yang Sering Ditanyakan Pemula

Apa Saja Tools yang Digunakan dalam Data Science?

Selain memahami konsep dan skill teknis, kamu juga akan menggunakan berbagai tools untuk membantu proses pengolahan, analisis, hingga pengembangan model. Setiap tools memiliki fungsi yang berbeda, sehingga pemilihannya biasanya disesuaikan dengan kebutuhan dan tahapan pekerjaan.

Berikut beberapa tools yang umum digunakan dalam proses belajar dan praktik data science:

1. Python

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam data science. Selain relatif mudah dipelajari oleh pemula, Python memiliki banyak library yang mendukung pengolahan data, visualisasi, hingga machine learning.

2. SQL

SQL digunakan untuk berinteraksi dengan database, seperti mengambil, menyaring, menggabungkan, dan mengolah data. Kemampuan SQL juga membantu ketika harus bekerja dengan data yang tersimpan dalam database perusahaan.

3. NumPy

NumPy merupakan library Python yang digunakan untuk komputasi numerik dan pengolahan data berbentuk array. NumPy menjadi salah satu dasar untuk memahami berbagai proses perhitungan dalam analisis data.

4. Pandas

Pandas membantu mengolah data dalam bentuk tabel atau dataframe. Dengan Pandas, kamu dapat melakukan berbagai proses seperti membaca dataset, membersihkan data, memilih kolom, menggabungkan data, hingga melakukan analisis awal.

5. PostgreSQL

PostgreSQL merupakan salah satu sistem database relasional yang dapat digunakan untuk menyimpan dan mengelola data. Dalam proses belajar data science, PostgreSQL dapat digunakan untuk berlatih mengakses dan mengolah data menggunakan SQL.

6. Git dan GitHub

Git digunakan untuk mengelola perubahan pada kode atau proyek, sedangkan GitHub dapat digunakan untuk menyimpan dan membagikan proyek tersebut secara daring.

Memahami keduanya juga membantu ketika mengerjakan proyek secara kolaboratif maupun ketika ingin mendokumentasikan proyek data science yang sudah dibuat.

7. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook memungkinkan kamu menulis dan menjalankan kode Python sekaligus menampilkan hasil analisis, visualisasi, dan catatan dalam satu dokumen. Karena itu, tools ini cukup praktis digunakan saat belajar maupun melakukan eksplorasi data.

Tidak harus menguasai semua tools tersebut sekaligus. Kamu dapat memulainya dari Python, SQL, dan library dasar seperti Pandas dan NumPy, kemudian menambah tools lain sesuai kebutuhan proyek dan materi yang dipelajari.

BACA JUGA: 5 Tips Career Switch ke Data Science Tanpa Background IT

Kesimpulan

Jadi, data science belajar apa saja? Materinya cukup beragam, mulai dari data science methodology, SQL, Python, NumPy, Pandas, statistik, data cleaning, data visualization, hingga machine learning. Selain kemampuan teknis, kamu juga perlu mengembangkan kemampuan analisis, problem solving, komunikasi, dan memahami konteks bisnis.

Karena cakupan materinya cukup luas, proses belajar sebaiknya dilakukan secara bertahap. Mulai dari memahami dasar data science, menguasai SQL dan programming, belajar mengolah serta menganalisis data, kemudian lanjut ke machine learning dan praktik melalui berbagai proyek.

Dengan memahami materi dan alur belajar yang tepat, kamu bisa membangun fondasi data science secara lebih terarah sekaligus mengembangkan skill melalui praktik nyata.

BACA JUGA: Perbandingan Bootcamp Data Science Digital Skola VS Bootcamp Lain

Yuk, Belajar Data Science Lebih Terarah Bersama Digital Skola!

Sudah tahu materi apa saja yang perlu dipelajari dalam data science? Kalau kamu ingin mempelajarinya secara lebih terstruktur sekaligus mendapatkan pengalaman praktik, Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola bisa menjadi salah satu pilihan belajar.

Kamu akan mempelajari data science dari fundamental hingga AI dengan kurikulum terbaru dan praktik berbasis industri. Selama program, kamu juga akan mengerjakan 6 project untuk membangun portofolio, mengikuti 6 minggu virtual internship, serta belajar bersama expert tutor.

Tertarik memperdalam skill data science dan mengasahnya melalui praktik nyata? Pelajari lebih lanjut Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola!

FAQ 

1. Apakah belajar Data Science harus bisa coding?

Kemampuan coding diperlukan untuk mempelajari dan menerapkan berbagai proses data science, terutama dalam pengolahan data dan pembuatan model. Python menjadi salah satu bahasa yang umum digunakan dalam bidang ini.

2. Apakah pemula bisa belajar Data Science?

Bisa. Pemula dapat memulai dari konsep dasar data science, kemudian mempelajari SQL, Python, statistik, dan pengolahan data secara bertahap sebelum masuk ke materi seperti machine learning.

3. Apa saja skill yang harus dikuasai untuk belajar Data Science?

Beberapa skill yang perlu dikembangkan antara lain analisis data, problem solving, programming, statistik dan matematika, data visualization, komunikasi, serta pemahaman terhadap konteks bisnis.