Sebagai seorang data scientist, kamu akan berperan penting dalam menggali insight berharga dari lautan informasi ini. Data science sendiri merupakan bidang interdisipliner yang menggunakan metode ilmiah, proses, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dan insight dari berbagai bentuk data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur (GeeksforGeeks, 2024).

Sebagai seorang data scientist, kamu akan bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data dalam jumlah besar. Kamu akan menggunakan keahlianmu untuk membantu organisasi membuat keputusan yang tepat berdasarkan data. Profesi ini menggabungkan keahlian dari berbagai bidang, termasuk statistik, machine learning, analisis data, dan visualisasi data, untuk mengungkap pola, tren, dan korelasi yang tersembunyi dalam data.

Berikut adalah perbandingan singkat antara Data Scientist dan Data Analyst:

Aspek	Data Scientist	Data Analyst
Scope	*Broader focus*: *machine learning*, *predictive modeling*.	Fokus: menganalisis data, dan memberikan *insights*.
Focus	Mengungkap pola, dan memprediksi tren.	Meringkas data historis, memberikan *insights*.
Responsibilities	Proses *end-to-end*, model yang kompleks.	Mahir dalam *tools*, metode statistik, dan pelaporan.
Tools	*Advanced*: *machine learning*, *Python*/*R*.	*Tools*: *Excel*, *Tableau*, *Power BI*.
Data Types	Terstruktur, tidak terstruktur, *dataset* besar.	Terutama data terstruktur, terkadang set yang lebih kecil.
Outcome	Mengekstrak *actionable insights*, dan memecahkan masalah yang kompleks.	Meringkas data, dan memberikan *insights* untuk pengambilan keputusan.
Overlap	Beberapa tumpang tindih dan Analis berkontribusi pada tahap awal.	Peran yang berbeda, potensi untuk kolaborasi.

Artikel ini akan memandumu melalui roadmap yang terstruktur dan komprehensif untuk menjadi seorang data scientist yang kompeten. Kamu akan mempelajari langkah-langkah yang diperlukan, keterampilan yang harus dikuasai, dan sumber daya yang dapat dimanfaatkan untuk mencapai tujuanmu. Dengan dedikasi dan kerja keras, kamu dapat meniti karir yang menjanjikan di bidang data science yang dinamis dan terus berkembang ini.

Roadmap #1: Membangun Fondasi yang Kuat dengan Matematika dan Statistik

Sebelum melangkah lebih jauh, kamu perlu membangun fondasi yang kuat dalam matematika dan statistik. Kedua bidang ini merupakan pilar utama dalam data science, memberikan dasar teori dan alat yang kamu butuhkan untuk menganalisis dan menafsirkan data (GeeksforGeeks, 2024). Pentingnya fondasi matematika dan statistik yang kuat tidak bisa diabaikan, karena ini adalah dasar dari banyak konsep dan teknik dalam data science.

Pertama, pelajari aljabar linear. Ini mencakup pemahaman tentang vektor, matriks, dan operasi-operasi yang terkait. Konsep-konsep ini sangat penting untuk memahami algoritma machine learning, yang sering kali melibatkan manipulasi data dalam bentuk matriks dan vektor.

Kedua, kamu perlu menguasai kalkulus. Ini termasuk mempelajari konsep turunan dan integral. Turunan sangat berguna dalam optimasi, misalnya, menemukan nilai minimum atau maksimum dari suatu fungsi, yang merupakan inti dari banyak algoritma machine learning seperti gradient descent. Integral, di sisi lain, sering digunakan dalam probabilitas dan statistik, serta dalam teknik-teknik seperti analisis Fourier.

Ketiga, pahami statistik deskriptif. Ini melibatkan pemahaman tentang ukuran pemusatan data seperti mean, median, dan modus, serta ukuran penyebaran data seperti varians dan standar deviasi. Konsep-konsep ini membantu kamu memahami karakteristik dasar dari dataset yang kamu miliki, mengidentifikasi outlier, pola, dan tren yang dapat menjadi dasar untuk analisis lebih lanjut.

Keempat, pelajari statistik inferensial. Ini tentang bagaimana kamu dapat mengambil kesimpulan tentang populasi yang lebih besar berdasarkan sampel data yang kamu miliki. Ini termasuk teknik seperti pengujian hipotesis, yang memungkinkan kamu untuk menguji klaim tentang populasi, dan interval kepercayaan, yang memberikan kisaran nilai yang mungkin untuk parameter populasi.

Kelima, kuasai konsep probabilitas. Ini mencakup pemahaman tentang konsep dasar probabilitas, distribusi probabilitas, dan teorema Bayes. Teorema Bayes, khususnya, sangat penting dalam data science karena memungkinkan kamu untuk memperbarui keyakinan kamu tentang suatu peristiwa berdasarkan bukti baru. Pemahaman yang kuat tentang probabilitas sangat penting untuk memahami model probabilistik dalam machine learning.

Untuk membantumu mempelajari konsep-konsep ini, ada banyak sumber daya yang tersedia secara online. Beberapa platform yang direkomendasikan termasuk:

1. Khan Academy: Menyediakan kursus gratis tentang aljabar linear, kalkulus, statistik, dan probabilitas.
2. Coursera: Menawarkan berbagai kursus data science dari universitas dan institusi terkemuka, banyak di antaranya mencakup topik matematika dan statistik.
3. edX: Mirip dengan Coursera, edX juga menyediakan kursus online tentang matematika, statistik, dan data science dari universitas-universitas top dunia.

Roadmap #2: Menguasai Pemrograman dengan Python, R, dan SQL

Setelah membangun fondasi yang kuat dalam matematika dan statistik, langkah selanjutnya dalam perjalananmu menjadi data scientist adalah menguasai bahasa pemrograman. Kemampuan pemrograman adalah keterampilan wajib bagi data scientist. Dengan kemampuan ini, kamu dapat mengotomatisasi proses pengumpulan dan pembersihan data, melakukan analisis statistik, dan membangun model machine learning. Ada beberapa bahasa pemrograman yang umum digunakan dalam data science, tetapi yang paling penting untuk kamu kuasai adalah Python, R, dan SQL.

Python telah menjadi bahasa yang sangat populer di kalangan data scientist karena sintaksnya yang sederhana, mudah dipelajari, dan memiliki komunitas yang besar. Selain itu, Python didukung oleh banyaknya library yang powerful untuk data science, seperti:

• NumPy: Untuk komputasi numerik, terutama dalam menangani array dan matriks multidimensi.
• Pandas: Untuk manipulasi dan analisis data, menyediakan struktur data seperti DataFrame yang memudahkan kamu dalam mengolah data tabular.
• Scikit-learn: Untuk machine learning, menyediakan berbagai algoritma untuk klasifikasi, regresi, klasterisasi, dan banyak lagi.
• Matplotlib dan Seaborn: Untuk visualisasi data, memungkinkan kamu membuat grafik dan plot yang informatif.

Selain Python, R juga merupakan bahasa yang penting untuk dipelajari. R dirancang khusus untuk komputasi statistik dan visualisasi data. Bahasa ini banyak digunakan oleh ahli statistik dan akademisi karena kekuatan analisis statistiknya. Beberapa paket (library dalam R) yang sering digunakan antara lain:

• ggplot2: Untuk visualisasi data yang kompleks dan estetis.
• dplyr dan tidyr: Untuk manipulasi data yang efisien.
• caret: Untuk menyederhanakan proses pembuatan model machine learning.

Terakhir, kamu juga perlu menguasai SQL (Structured Query Language). SQL adalah bahasa standar untuk mengelola dan memanipulasi data dalam database relasional. Kemampuan untuk menulis kueri SQL sangat penting karena data sering kali disimpan dalam database. Dengan SQL, kamu dapat:

• Mengambil data dari database dengan kriteria tertentu.
• Menggabungkan data dari beberapa tabel.
• Mengagregasi data menggunakan fungsi seperti COUNT, SUM, AVG, dan lainnya.
• Memfilter data berdasarkan kondisi tertentu.

Memilih bahasa yang tepat sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dalam analisis data. Python lebih cocok untuk tugas-tugas umum data science dan machine learning, sementara R lebih unggul dalam analisis statistik yang mendalam. SQL, di sisi lain, tidak tergantikan untuk manajemen dan manipulasi data di database. Untuk mempermudah kamu dalam mempelajari bahasa-bahasa ini, ada banyak sumber daya yang tersedia, seperti:

• Codecademy: Menyediakan kursus interaktif untuk Python, R, dan SQL.
• DataCamp: Fokus pada pembelajaran data science dengan kursus Python dan R.
• Udemy: Menawarkan berbagai kursus pemrograman, termasuk Python, R, dan SQL.

Dalam praktik data science, kamu akan sering menggunakan tools seperti Jupyter Notebook dan Google Colab untuk menulis dan menjalankan kode Python. Untuk R, RStudio adalah IDE (Integrated Development Environment) yang populer dan banyak digunakan. Untuk SQL, kamu bisa menggunakan berbagai tools seperti MySQL Workbench, pgAdmin, atau DBeaver.

Mulailah dengan proyek-proyek kecil untuk mempraktikkan keterampilan pemrogramanmu. Misalnya, kamu bisa mencoba menganalisis dataset sederhana, membuat visualisasi data, atau membangun model machine learning dasar. Seiring dengan bertambahnya pengalamanmu, kamu dapat meningkatkan kompleksitas proyek yang kamu kerjakan.

Berikut adalah tabel perbandingan fitur dan kegunaan Python, R, dan SQL:

Fitur	Python	R	SQL
Tujuan Utama	General-purpose, data science, machine learning	Komputasi statistik, visualisasi data	Manajemen database relasional
Sintaks	Mudah dibaca dan dipelajari	Dirancang untuk statistik	Berbasis kueri
Library/Paket Utama	NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn	ggplot2, dplyr, tidyr, caret	Tidak ada (bahasa kueri)
Kekuatan	Fleksibel, komunitas besar, banyak library untuk berbagai tugas	Analisis statistik yang kuat, visualisasi data yang canggih	Standar untuk manajemen data di database relasional
Kelemahan	Kurang kuat untuk analisis statistik tertentu dibandingkan R	Kurva pembelajaran yang lebih curam untuk pemula	Tidak cocok untuk komputasi numerik atau machine learning
Tools	Jupyter Notebook, Google Colab	RStudio	MySQL Workbench, pgAdmin, DBeaver

Roadmap #3: Menguasai Skill Pengelolaan dan Pembersihan Data

Setelah kamu memiliki dasar yang kuat dalam matematika, statistik, dan pemrograman, langkah selanjutnya adalah menguasai skill pengelolaan dan pembersihan data. Data yang kamu gunakan untuk analisis sering kali tidak “bersih” dan datang dalam berbagai format yang tidak terstruktur. Sebelum kamu dapat melakukan analisis apa pun, kamu perlu mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan data tersebut. Ingat, “garbage in, garbage out“. Kualitas data yang buruk akan menghasilkan analisis yang buruk pula. Oleh karena itu, menguasai skill ini sangat penting untuk memastikan kualitas dan keakuratan hasil analisismu.

Langkah pertama adalah pengumpulan data. Kamu perlu memahami berbagai sumber data dan teknik pengumpulannya. Data dapat kamu peroleh dari berbagai sumber, seperti database internal perusahaan, file CSV, web scraping dari situs web, atau melalui API (Application Programming Interface) yang disediakan oleh platform tertentu. Setiap sumber data memiliki karakteristik dan tantangannya sendiri. Misalnya, data dari web scraping mungkin memerlukan pembersihan yang lebih ekstensif dibandingkan data dari database yang sudah terstruktur.

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah pemeriksaan dan validasi data. Kamu perlu memeriksa apakah ada data yang hilang (missing values), tidak konsisten, atau tidak akurat. Misalnya, apakah ada kolom yang kosong? Apakah format tanggal sudah seragam? Apakah ada nilai yang di luar batas wajar (outliers)? Proses ini penting untuk mengidentifikasi masalah pada data sejak dini.

Selanjutnya, kamu perlu melakukan pembersihan data. Ini adalah proses menangani missing values, outliers, dan inkonsistensi data. Untuk missing values, kamu dapat mengisinya dengan nilai tertentu (seperti mean atau median) menggunakan teknik seperti mean imputation atau median imputation, menghapus baris yang mengandung missing values, atau menggunakan model prediktif untuk mengisi nilai yang hilang. Untuk outliers, kamu perlu menentukan apakah outlier tersebut merupakan kesalahan atau memang merupakan data yang valid tetapi ekstrem. Kamu dapat menghapus outliers jika memang merupakan kesalahan, atau melakukan transformasi data untuk mengurangi pengaruhnya. Untuk inkonsistensi data, kamu perlu melakukan standarisasi format, misalnya mengubah format tanggal atau menyamakan satuan pengukuran.

Setelah data dibersihkan, kamu mungkin perlu melakukan transformasi data. Ini adalah proses mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis. Misalnya, kamu mungkin perlu melakukan normalisasi atau standarisasi data agar memiliki skala yang sama, yang penting untuk beberapa algoritma machine learning. Kamu juga mungkin perlu melakukan encoding data kategorikal menjadi numerik menggunakan teknik seperti one-hot encoding atau label encoding agar dapat diproses oleh algoritma machine learning. Atau, kamu dapat membuat fitur baru dari data yang ada atau biasa disebut dengan feature engineering untuk meningkatkan performa model prediktif.

Menguasai teknik-teknik pembersihan dan transformasi data yang efisien sangat penting karena dapat meningkatkan kualitas analisis secara signifikan. Data yang bersih dan terstruktur akan menghasilkan analisis yang lebih akurat dan insightful. Untuk mempermudah proses ini, kamu dapat menggunakan tools seperti OpenRefine dan Trifacta Wrangler. Tools ini menyediakan interface yang user-friendly untuk melakukan berbagai operasi pembersihan dan transformasi data.

Untuk memberikan gambaran yang lebih jelas, berikut adalah beberapa contoh bagaimana data yang buruk dapat menghasilkan kesimpulan yang salah:

• Sebuah perusahaan e-commerce ingin menganalisis penjualan produk. Jika data transaksi tidak lengkap (misalnya, ada transaksi yang tidak tercatat), maka analisis akan menunjukkan penjualan yang lebih rendah dari yang sebenarnya, yang dapat mengarah pada keputusan bisnis yang salah, seperti mengurangi stok produk yang sebenarnya laris.
• Sebuah rumah sakit ingin menganalisis lama rawat inap pasien. Jika terdapat kesalahan dalam pencatatan tanggal masuk atau keluar pasien, maka analisis akan menghasilkan rata-rata lama rawat inap yang tidak akurat. Hal ini dapat menyebabkan alokasi sumber daya yang tidak efisien.
• Sebuah lembaga survei ingin menganalisis tingkat kepuasan masyarakat terhadap suatu layanan publik. Jika terdapat data yang tidak valid, misalnya responden mengisi jawaban di luar skala yang ditentukan, maka hasil survei tidak akan merepresentasikan opini masyarakat yang sebenarnya.

Berikut adalah checklist langkah-langkah pembersihan data yang dapat kamu ikuti:

Langkah	Deskripsi
1. Pengumpulan Data	Kumpulkan data dari berbagai sumber (database, file, web scraping, API).
2. Pemeriksaan Data	Periksa kelengkapan data, identifikasi missing values, outliers, dan inkonsistensi.
3. Penanganan Missing Values	Isi missing values dengan nilai yang sesuai (mean, median), hapus baris, atau gunakan model prediktif.
4. Penanganan Outliers	Identifikasi dan tentukan apakah outliers perlu dihapus atau ditransformasi.
5. Koreksi Inkonsistensi	Standarisasi format data (tanggal, satuan, dll.).
6. Transformasi Data	Lakukan normalisasi, standarisasi, atau encoding jika diperlukan.
7. Validasi Ulang	Periksa kembali data yang telah dibersihkan dan ditransformasi.

Roadmap #4: Eksplorasi Data dengan Exploratory Data Analysis (EDA)

Setelah kamu mengumpulkan dan membersihkan data, langkah selanjutnya adalah melakukan Exploratory Data Analysis (EDA). EDA adalah proses krusial dalam data science yang akan membantumu memahami karakteristik data, mengidentifikasi pola, dan menemukan insight awal sebelum kamu melangkah ke analisis yang lebih kompleks atau membangun model prediktif. EDA dapat diibaratkan sebagai proses “berkenalan” dengan data yang kamu miliki. Dengan EDA, kamu dapat memahami struktur, pola, dan anomali dalam data sebelum melakukan analisis yang lebih mendalam atau membangun model prediktif (GeeksforGeeks, 2024). EDA membantu Data Scientist dalam mengidentifikasi karakteristik data, mendeteksi masalah kualitas data, dan menemukan insight awal yang dapat mengarahkan langkah-langkah selanjutnya dalam analisis.

Salah satu aspek terpenting dalam EDA adalah visualisasi data. Dengan mengubah data menjadi bentuk visual seperti grafik dan plot, kamu dapat dengan mudah melihat pola, tren, dan outliers yang mungkin sulit dideteksi hanya dengan melihat angka-angka dalam tabel. Bayangkan jika kamu memiliki data penjualan selama 1 tahun. Dengan visualisasi, kamu dapat dengan cepat melihat bulan-bulan dengan penjualan tertinggi dan terendah, atau melihat apakah ada tren penjualan yang meningkat atau menurun. Berikut adalah beberapa teknik visualisasi yang umum digunakan dalam EDA:

• Histogram: Histogram digunakan untuk melihat distribusi frekuensi dari variabel tunggal. Dengan histogram, kamu dapat melihat apakah data terdistribusi secara normal, condong ke kiri atau ke kanan, atau memiliki beberapa puncak.
• Scatter Plot: Scatter plot digunakan untuk melihat hubungan antara 2 variabel. Kamu dapat melihat apakah ada korelasi positif, negatif, atau tidak ada korelasi sama sekali antara kedua variabel tersebut.
• Box Plot: Box plot sangat berguna untuk mengidentifikasi outliers dan melihat distribusi data melalui kuartil. Kamu dapat melihat median, kuartil 1, kuartil 3, dan rentang antar kuartil (IQR) dari data.
• Pair Plot: Untuk memvisualisasikan hubungan antara semua pasangan variabel dalam dataset.

Selain visualisasi, kamu juga perlu menghitung dan menafsirkan statistik deskriptif. Statistik deskriptif memberikan ringkasan numerik dari data, yang membantumu memahami karakteristik dasar dari dataset. Beberapa statistik deskriptif yang penting antara lain:

• Mean, Median, dan Mode: Ukuran pemusatan data yang menunjukkan nilai tipikal dari data.
• Varians dan Standar Deviasi: Ukuran penyebaran data yang menunjukkan seberapa jauh data tersebar dari mean.
• Range dan Interquartile Range (IQR): Mengukur rentang nilai dalam data dan rentang antara kuartil 1 dan 3.

Dengan menggabungkan visualisasi dan statistik deskriptif, kamu dapat mengidentifikasi pola dalam data. Misalnya, kamu dapat mencari tren, anomali, dan hubungan antar variabel. Apakah ada korelasi positif antara 2 variabel? Apakah ada outliers yang perlu ditangani? Apakah data terdistribusi secara normal? Pertanyaan-pertanyaan ini dapat kamu jawab melalui EDA.

Untuk melakukan EDA, kamu dapat menggunakan berbagai tools, seperti:

• Matplotlib: Library Python yang powerful untuk membuat berbagai jenis visualisasi data.
• Seaborn: Library Python yang dibangun di atas Matplotlib, menyediakan interface yang lebih mudah digunakan dan visualisasi yang lebih menarik.
• ggplot2: Paket dalam R yang sangat populer untuk membuat visualisasi data yang kompleks dan customizable.

EDA membantu kamu dalam memahami data dan menghasilkan hipotesis yang berharga. Misalnya, setelah melakukan EDA, kamu mungkin menemukan bahwa ada hubungan positif antara pengeluaran iklan dan penjualan. Hipotesis ini kemudian dapat diuji lebih lanjut menggunakan analisis statistik yang lebih mendalam. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana visualisasi data dapat digunakan untuk mengkomunikasikan insights:

• Sebuah scatter plot yang menunjukkan hubungan positif antara tingkat pendidikan dan pendapatan dapat digunakan untuk mengilustrasikan pentingnya pendidikan dalam meningkatkan taraf hidup.
• Sebuah box plot yang menunjukkan perbedaan gaji antara laki-laki dan perempuan dapat digunakan untuk menyoroti isu kesenjangan gender.
• Sebuah histogram yang menunjukkan distribusi usia pelanggan dapat digunakan untuk mengidentifikasi segmen pasar yang potensial.

Dalam melakukan EDA, penting untuk kamu memahami konteks data dan domain knowledge. Misalnya, jika kamu sedang menganalisis data medis, kamu perlu memahami terminologi medis dan proses klinis yang terkait dengan data tersebut. Domain knowledge akan membantumu dalam menafsirkan hasil EDA dengan lebih baik dan menghasilkan insight yang lebih bermakna.

Roadmap #5: Mempelajari Machine Learning dan Deep Learning

Setelah kamu memahami cara kerja data, saatnya kamu mempelajari inti dari data science, yaitu machine learning dan deep learning. Machine learning adalah bagian penting dari data science yang memungkinkan kamu untuk membuat prediksi dan mengambil keputusan berdasarkan data. Dengan machine learning, kamu dapat mengembangkan model yang belajar dari data historis untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan yang cerdas secara otomatis. Mempelajari machine learning mencakup pemahaman algoritma, teknik, dan aplikasi praktis.

Pertama, mari kita bahas supervised learning. Supervised learning adalah teknik di mana kamu melatih model menggunakan data yang sudah diberi label. Artinya, kamu memberikan pasangan input dan output yang benar ke model, dan model akan belajar untuk memetakan input ke output yang sesuai. Beberapa algoritma supervised learning yang populer antara lain:

• Regresi Linier: Algoritma ini digunakan untuk memprediksi nilai kontinu, seperti harga rumah atau suhu. Model akan mencari garis lurus yang paling sesuai dengan data yang ada. Misalnya, kamu dapat menggunakan regresi linier untuk memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah, jumlah kamar, dan lokasi.
• Regresi Logistik: Algoritma ini digunakan untuk masalah klasifikasi biner, di mana kamu ingin memprediksi probabilitas suatu kejadian. Misalnya, apakah email termasuk spam atau bukan, atau apakah seorang pasien mengidap penyakit tertentu atau tidak.
• Decision Trees: Algoritma ini menggunakan struktur seperti pohon untuk membuat keputusan. Setiap node mewakili fitur, setiap cabang mewakili aturan keputusan, dan setiap daun mewakili hasil. Misalnya, kamu dapat menggunakan decision trees untuk menentukan apakah seseorang memenuhi syarat untuk mendapatkan pinjaman berdasarkan riwayat kredit, pendapatan, dan pekerjaan.
• Support Vector Machines (SVM): Algoritma ini mencari hyperplane optimal yang memisahkan data ke dalam kelas-kelas yang berbeda. Misalnya, kamu dapat menggunakan SVM untuk mengklasifikasikan gambar kucing dan anjing.

Kedua, kita akan membahas unsupervised learning. Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning tidak menggunakan data berlabel. Model akan mencari pola dan struktur tersembunyi dalam data tanpa panduan dari output yang diketahui. Beberapa algoritma unsupervised learning yang umum digunakan antara lain:

• Clustering: Teknik ini mengelompokkan data ke dalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan fitur.
  • K-Means: Algoritma ini membagi data menjadi K cluster, di mana setiap data akan masuk ke dalam cluster dengan centroid terdekat. Misalnya, kamu dapat menggunakan K-Means untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka.
  • Hierarchical Clustering: Algoritma ini membangun hierarki cluster, baik secara agglomerative (dimulai dari setiap data sebagai cluster tersendiri dan digabungkan) atau divisive (dimulai dari semua data dalam satu cluster dan dipecah).
• Dimensionality Reduction: Teknik ini mengurangi jumlah variabel dalam data sambil mempertahankan informasi penting sebanyak mungkin.
  • Principal Component Analysis (PCA): Algoritma ini mentransformasi data ke dalam ruang fitur baru di mana variabel-variabel baru (principal components) tidak berkorelasi dan diurutkan berdasarkan varians yang dijelaskan.
  • t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE): Algoritma ini memvisualisasikan data berdimensi tinggi ke dalam ruang berdimensi rendah dengan mempertahankan jarak antar data.

Berikut adalah tabel perbandingan algoritma supervised dan unsupervised learning:

Aspek	Supervised Learning	Unsupervised Learning
Tujuan	Memprediksi output berdasarkan input	Menemukan pola dan struktur dalam data
Data	Data berlabel (input dan output diketahui)	Data tidak berlabel (output tidak diketahui)
Algoritma	Regresi Linier, Regresi Logistik, Decision Trees, SVM	Clustering (K-Means, Hierarchical Clustering), Dimensionality Reduction (PCA, t-SNE)
Contoh Aplikasi	Klasifikasi email spam, prediksi harga rumah	Segmentasi pelanggan, deteksi anomali

Selanjutnya, kita akan membahas deep learning. Deep learning adalah subbidang dari machine learning yang menggunakan neural networks dengan banyak lapisan (deep neural networks) untuk mempelajari representasi data yang kompleks. Deep learning telah mencapai hasil yang luar biasa dalam berbagai bidang, seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan game playing. Beberapa konsep penting dalam deep learning antara lain:

• Neural Networks: Model yang terinspirasi oleh struktur otak manusia, terdiri dari lapisan-lapisan neuron yang saling terhubung.
• Convolutional Neural Networks (CNN): Jenis neural network yang dirancang khusus untuk memproses data yang memiliki struktur grid, seperti gambar. CNN menggunakan operasi konvolusi untuk mengekstrak fitur-fitur penting dari gambar.
• Recurrent Neural Networks (RNN): Jenis neural network yang dirancang untuk memproses data sekuensial, seperti teks atau deret waktu. RNN memiliki koneksi yang membentuk siklus, yang memungkinkan informasi untuk bertahan dari satu langkah waktu ke langkah waktu berikutnya.

Untuk membangun dan melatih model deep learning, kamu dapat menggunakan framework seperti TensorFlow dan PyTorch. Framework ini menyediakan berbagai alat dan pustaka untuk membangun, melatih, dan mengevaluasi model deep learning dengan mudah.

Setelah kamu membangun model, kamu perlu mengevaluasi performanya. Evaluasi model dilakukan untuk mengukur seberapa baik model kamu dalam memprediksi data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Beberapa metrik evaluasi yang umum digunakan antara lain:

• Akurasi: Persentase data yang diklasifikasikan dengan benar oleh model.
• Presisi: Proporsi prediksi positif yang benar.
• Recall: Proporsi data positif yang berhasil diidentifikasi oleh model.
• F1-score: Rata-rata harmonik dari presisi dan recall.
• Area Under the ROC Curve (AUC): Ukuran kemampuan model untuk membedakan antara kelas yang berbeda.

Selain evaluasi, kamu juga perlu melakukan validasi dan tuning model. Validasi dilakukan untuk memastikan bahwa model tidak overfitting, yaitu terlalu bagus dalam memprediksi data pelatihan tetapi buruk dalam memprediksi data baru. Salah satu teknik validasi yang umum digunakan adalah validasi silang (cross-validation). Dalam validasi silang, data dibagi menjadi beberapa fold, dan model dilatih pada beberapa fold dan diuji pada fold yang tersisa. Proses ini diulang beberapa kali, dan hasil akhirnya dirata-ratakan. Tuning model dilakukan untuk mengoptimalkan parameter model (hyperparameter) agar performanya lebih baik. Misalnya, kamu dapat mengatur jumlah pohon dalam random forest atau jumlah lapisan dalam neural network.

Memilih algoritma yang tepat untuk masalah tertentu dan mengoptimalkan performanya adalah keterampilan penting yang harus kamu kuasai. Tidak ada algoritma yang sempurna untuk semua masalah. Kamu perlu mempertimbangkan karakteristik data, tujuan analisis, dan sumber daya yang tersedia. Misalnya, jika kamu memiliki data yang sangat besar, kamu mungkin perlu menggunakan algoritma yang dapat diskalakan dengan baik, seperti regresi linier atau K-Means. Jika kamu ingin membangun model yang sangat akurat, kamu dapat mencoba deep learning.

Untuk memperdalam pengetahuanmu tentang machine learning dan deep learning, kamu dapat membaca buku “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow” karya Aurélien Géron. Buku ini memberikan penjelasan yang komprehensif tentang berbagai konsep dan teknik machine learning dan deep learning, disertai dengan contoh kode yang praktis.

Mengembangkan Soft Skills: Komunikasi, Kolaborasi, dan Pemecahan Masalah

Selain keterampilan teknis yang telah kamu pelajari, seorang data scientist yang sukses juga harus memiliki soft skills yang kuat. Soft skills adalah keterampilan non-teknis yang memungkinkan kamu untuk bekerja secara efektif dan harmonis dengan orang lain. Dalam konteks data science, soft skills yang paling penting meliputi komunikasi, kolaborasi, dan pemecahan masalah. Soft skills ini sangat penting untuk keberhasilan di tempat kerja karena memungkinkan kamu untuk berinteraksi secara efektif dengan kolega, klien, dan pemangku kepentingan lainnya.

Pertama, keterampilan komunikasi yang efektif sangat penting dalam menyampaikan hasil analisis yang kompleks kepada audiens yang beragam, baik yang memiliki latar belakang teknis maupun non-teknis. Kamu harus mampu menjelaskan temuanmu dengan cara yang jelas, ringkas, dan mudah dipahami. Kemampuan ini mencakup komunikasi tertulis, seperti menyusun report dan dokumentasi, serta komunikasi verbal, seperti presentasi dan diskusi tim. Seorang data scientist yang baik harus mampu “menerjemahkan” bahasa teknis menjadi bahasa yang dapat dimengerti oleh semua orang. Dengan komunikasi yang baik, kamu dapat memastikan bahwa insight yang kamu peroleh dari data dapat dipahami dan ditindaklanjuti oleh orang lain.

Kedua, kolaborasi adalah kunci keberhasilan dalam proyek data science. Kamu akan sering bekerja dalam tim yang terdiri dari berbagai spesialis, seperti data engineer, business analyst, dan stakeholder lainnya. Kemampuan untuk bekerja secara efektif dengan anggota tim lainnya, berbagi ide, dan berkontribusi pada tujuan bersama sangatlah penting. Kolaborasi yang baik juga melibatkan kemampuan untuk menerima feedback dan melakukan kompromi. Ingatlah bahwa proyek data science sering kali merupakan upaya tim, dan keberhasilan proyek bergantung pada kontribusi semua anggota tim.

Ketiga, kemampuan pemecahan masalah yang kuat sangat penting untuk mengidentifikasi dan mengatasi tantangan yang muncul dalam proses analisis data. Kamu harus mampu berpikir kritis dan kreatif untuk menemukan solusi inovatif untuk masalah yang kompleks. Data science adalah bidang yang penuh dengan tantangan, dan kemampuan untuk memecahkan masalah secara efektif adalah kunci untuk menjadi data scientist yang sukses. Kamu akan sering dihadapkan pada situasi di mana kamu harus menemukan cara untuk mengatasi keterbatasan data, menangani data yang tidak lengkap atau tidak akurat, atau memilih algoritma yang tepat untuk masalah tertentu. Dalam situasi seperti ini, kemampuan pemecahan masalah yang kuat akan sangat membantumu.

Selain ketiga soft skills utama di atas, ada beberapa soft skills lain yang juga penting untuk dikuasai, di antaranya:

• Keterampilan presentasi: Kamu harus mampu menyajikan hasil analisismu secara persuasif dan meyakinkan kepada audiens. Ini termasuk kemampuan untuk membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dipahami, serta kemampuan untuk menyampaikan presentasi dengan percaya diri dan jelas.
• Manajemen waktu: Proyek data science sering kali memiliki deadline yang ketat. Kamu harus mampu mengatur waktumu secara efisien dan menyelesaikan proyek tepat waktu. Ini termasuk kemampuan untuk memprioritaskan tugas, mendelegasikan pekerjaan jika diperlukan, dan mengelola waktu secara efektif.
• Berpikir kritis dan kreatif: Kamu harus mampu menganalisis data secara kritis, mengidentifikasi pola dan tren, serta menghasilkan solusi inovatif untuk masalah yang kompleks. Berpikir kritis dan kreatif sangat penting untuk menghasilkan insight yang bermakna dari data dan untuk mengembangkan solusi yang efektif untuk masalah bisnis.

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana soft skills dapat diterapkan dalam pekerjaan data scientist:

• Seorang data scientist di sebuah perusahaan e-commerce perlu mengkomunikasikan hasil analisisnya tentang perilaku pelanggan kepada tim marketing. Dia harus mampu menjelaskan temuan-temuannya dengan cara yang mudah dipahami oleh orang-orang yang tidak memiliki latar belakang teknis, dan dia harus mampu bekerja sama dengan tim marketing untuk mengembangkan strategi pemasaran yang efektif berdasarkan hasil analisisnya.
• Seorang data scientist di sebuah rumah sakit perlu berkolaborasi dengan dokter dan perawat untuk mengembangkan model prediktif untuk penyakit tertentu. Dia harus mampu memahami kebutuhan dokter dan perawat, dan dia harus mampu bekerja sama dengan mereka untuk mengumpulkan data yang diperlukan dan mengembangkan model yang akurat dan bermanfaat.
• Seorang data scientist di sebuah perusahaan keuangan perlu memecahkan masalah yang kompleks terkait dengan deteksi penipuan. Dia harus mampu berpikir kritis dan kreatif untuk mengidentifikasi pola-pola yang mencurigakan dalam data transaksi, dan dia harus mampu mengembangkan algoritma yang efektif untuk mendeteksi penipuan secara real-time.

Dengan menguasai soft skills ini, kamu akan menjadi data scientist yang lebih efektif dan berharga bagi organisasi tempat kamu bekerja. Kamu akan dapat berkomunikasi dengan lebih baik, berkolaborasi dengan lebih efektif, dan memecahkan masalah dengan lebih efisien. Semua ini akan berkontribusi pada kesuksesanmu sebagai data scientist.

Membangun Portofolio yang Kuat: Menampilkan Proyek Data Science

Setelah kamu mempelajari berbagai roadmap dan mengasah skill yang dibutuhkan, langkah selanjutnya yang tidak kalah penting adalah membangun portofolio yang kuat. Memiliki portofolio proyek data science sangat krusial untuk menunjukkan kemampuanmu kepada calon pemberi kerja. Portofolio ini akan menjadi bukti nyata dari keterampilan yang kamu miliki, seperti bagaimana kamu dapat mengaplikasikan skill yang telah kamu pelajari dalam proyek yang real-world. Portofolio yang baik harus mencakup berbagai proyek yang menunjukkan kemampuanmu dalam berbagai aspek data science, mulai dari pembersihan data, exploratory data analysis (EDA), hingga machine learning. Dengan portofolio yang solid, kamu dapat menunjukkan bahwa kamu tidak hanya memahami teori, tetapi juga dapat menerapkannya dalam praktik.

Proyek-proyek dalam portofoliomu dapat kamu lakukan secara independen atau sebagai bagian dari kursus, bootcamp, atau kompetisi seperti Kaggle. Yang terpenting adalah proyek tersebut relevan dengan bidang data science dan menunjukkan kemampuanmu dalam menyelesaikan masalah menggunakan data. Jangan ragu untuk memulai dari proyek sederhana dan kemudian beralih ke proyek yang lebih kompleks seiring dengan bertambahnya pengalamanmu. Platform seperti GitHub adalah tempat yang tepat untuk memamerkan proyek-proyekmu dan berkolaborasi dengan orang lain. Dengan GitHub, kamu dapat menyimpan kode, dokumentasi, dan hasil analisismu di satu tempat yang mudah diakses oleh orang lain. Kamu juga dapat berkontribusi pada proyek open-source untuk meningkatkan kemampuanmu dan belajar dari data scientist lain.

Selain itu, penting juga untuk menyusun dan mempresentasikan portofoliomu dengan cara yang menarik dan mudah dipahami. Kamu dapat membuat situs web pribadi atau menggunakan platform seperti GitHub Pages untuk menampilkan proyek-proyekmu. Pastikan untuk menyertakan deskripsi yang jelas tentang setiap proyek, termasuk tujuan, metodologi, hasil, dan kesimpulan. Kamu juga dapat menyertakan visualisasi data dan kode sumber untuk memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang proyekmu. Ingatlah bahwa portofolio adalah representasi dari dirimu sebagai seorang data scientist, jadi pastikan untuk membuatnya sebaik mungkin.

Berikut adalah beberapa contoh proyek yang dapat kamu masukkan ke dalam portofoliomu:

• Analisis Sentimen Media Sosial: Kumpulkan data dari platform media sosial seperti Twitter, kemudian analisis sentimen publik terhadap suatu produk, brand, atau isu tertentu. Kamu dapat menggunakan teknik natural language processing (NLP) untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kategori positif, negatif, atau netral.
• Prediksi Churn Pelanggan: Bangun model machine learning untuk memprediksi pelanggan mana yang berisiko untuk churn (berhenti berlangganan). Kamu dapat menggunakan data historis pelanggan, seperti demografi, riwayat pembelian, dan interaksi dengan layanan, untuk melatih modelmu.
• Sistem Rekomendasi: Buat sistem rekomendasi yang menyarankan produk, film, lagu, atau konten lain kepada pengguna berdasarkan preferensi mereka. Kamu dapat menggunakan teknik seperti collaborative filtering atau content-based filtering untuk membangun sistem rekomendasimu.
• Deteksi Anomali: Kembangkan model untuk mendeteksi anomali atau outliers dalam data. Misalnya, kamu dapat mendeteksi transaksi keuangan yang mencurigakan atau mengidentifikasi pola tidak biasa dalam data sensor.
• Klasifikasi Gambar: Bangun model deep learning untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori yang berbeda. Misalnya, kamu dapat membuat model untuk mengidentifikasi jenis-jenis hewan atau objek dalam gambar.

Selain membuat proyek, menulis blog atau artikel tentang proyekmu juga merupakan cara yang bagus untuk memperkuat pemahamanmu dan menunjukkan keahlianmu kepada orang lain. Dengan menulis, kamu akan dipaksa untuk menjelaskan konsep-konsep yang kompleks dengan cara yang mudah dipahami, yang akan membantumu untuk lebih memahami materi tersebut. Kamu juga dapat berbagi insight dan pelajaran yang kamu peroleh dari proyekmu dengan komunitas data science yang lebih luas. Dengan membangun portofolio yang kuat dan aktif berbagi pengetahuan, kamu akan meningkatkan peluangmu untuk sukses dalam karir data science.

Pembelajaran Berkelanjutan: Mengikuti Perkembangan Terbaru dalam Data Science

Selamat! Kamu telah menyelesaikan langkah-langkah dalam roadmap menjadi data scientist. Namun, perjalananmu tidak berhenti sampai di sini. Data science adalah bidang yang berkembang sangat pesat, dan untuk tetap relevan, kamu harus berkomitmen pada pembelajaran berkelanjutan. Teknologi, algoritma, dan tools baru terus bermunculan. Oleh karena itu, penting untuk terus belajar dan mengikuti perkembangan terbaru agar kamu tetap kompetitif dan dapat memberikan solusi yang inovatif.

Ada banyak sumber daya yang tersedia untuk mendukung pembelajaran berkelanjutanmu. Kamu dapat mengikuti kursus online yang ditawarkan oleh berbagai platform seperti Dicoding, yang menyediakan roadmap lengkap untuk menjadi data scientist dari pemula hingga mahir. Selain itu, kamu juga bisa membaca buku-buku referensi seperti “An Introduction to Statistical Learning” yang memberikan dasar yang kuat dalam konsep statistik dan machine learning. Jangan lupa untuk membaca artikel dan blog seperti Towards Data Science dan Analytics Vidhya yang menyajikan informasi terbaru tentang tren, teknik, dan aplikasi data science. Platform seperti Kaggle juga menyediakan berbagai sumber belajar, dataset, dan kompetisi yang dapat kamu ikuti.

Selain belajar secara mandiri, bergabunglah dengan komunitas data science. Dengan bergabung dalam komunitas, kamu dapat berinteraksi dengan data scientist lain, berbagi pengetahuan, dan mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan di bidang ini. Kamu dapat mengikuti meetups, konferensi, atau bergabung dengan komunitas online seperti Kaggle dan GitHub. Networking dengan sesama praktisi data science akan membuka peluang kolaborasi dan memperluas wawasanmu.

Penting juga untuk kamu mengikuti perkembangan teknologi dan metodologi terbaru dalam data science. Misalnya, pelajari teknik-teknik machine learning dan deep learning yang sedang populer, atau eksplorasi tools dan framework baru yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pekerjaanmu. Dengan memahami dan menguasai teknologi dan metodologi terbaru, kamu akan dapat memberikan solusi yang lebih baik dan lebih inovatif.

Seiring dengan berjalannya waktu, kamu mungkin ingin mempertimbangkan untuk mengambil spesialisasi dalam bidang data science tertentu. Misalnya, kamu dapat fokus pada natural language processing (NLP), computer vision, atau time series analysis. Memilih spesialisasi yang sesuai dengan minat dan tujuan karirmu akan membantumu untuk menjadi ahli di bidang tersebut dan meningkatkan daya saingmu di pasar kerja. Kamu dapat mempertimbangkan spesialisasi berdasarkan minat pribadi, peluang karir, atau kebutuhan industri. Dengan memiliki spesialisasi, kamu akan memiliki keunggulan kompetitif dan dapat memberikan kontribusi yang lebih signifikan dalam proyek-proyek data science.

Selain belajar secara teori, penting juga untuk terus mengasah keterampilanmu melalui praktik. Kamu dapat berpartisipasi dalam hackathon dan kompetisi data science yang sering diadakan oleh berbagai organisasi dan platform seperti Kaggle. Kompetisi ini memberikan kesempatan untuk menguji keterampilanmu dalam menyelesaikan masalah real-world, belajar dari orang lain, dan membangun portofoliomu. Dengan berpartisipasi aktif dalam hackathon dan kompetisi, kamu akan terus tertantang untuk meningkatkan kemampuanmu dan tetap up-to-date dengan perkembangan terbaru dalam data science.

The Bottom Line

Menjadi seorang data scientist yang kompeten bukanlah perjalanan yang singkat dan mudah. Ini membutuhkan dedikasi, kerja keras, dan komitmen yang kuat untuk terus belajar dan berkembang. Roadmap yang telah diuraikan dalam artikel ini, mulai dari membangun fondasi matematika dan statistik yang kuat, menguasai pemrograman dengan Python, R, dan SQL, mengasah skill pengelolaan dan pembersihan data, melakukan eksplorasi data dengan EDA, mempelajari machine learning dan deep learning, mengembangkan soft skills, membangun portofolio, hingga pentingnya pembelajaran berkelanjutan, merupakan panduan yang terstruktur dan komprehensif untuk kamu memulai perjalananmu. Dengan mengikuti langkah-langkah ini dan secara konsisten mengembangkan keterampilan yang diperlukan, kamu dapat meningkatkan peluangmu untuk berhasil dalam bidang yang menarik dan menjanjikan ini.

Ingatlah bahwa data science adalah bidang yang dinamis dan terus berkembang. Teknologi baru, algoritma mutakhir, dan tools yang semakin canggih terus bermunculan. Oleh karena itu, sangat penting bagimu untuk terus belajar, mengasah keterampilan, dan mengikuti perkembangan terbaru. Jangan ragu untuk terus mengeksplorasi berbagai sumber belajar, bergabung dengan komunitas data science, dan berpartisipasi dalam hackathon atau kompetisi. Dengan semangat belajar yang tinggi dan ketekunan, kamu dapat terus berkembang dan menjadi data scientist yang kompeten dan up-to-date. Perjalanan menjadi data scientist adalah sebuah proses yang berkelanjutan, dan dengan komitmen serta kerja keras, kamu dapat mencapai tujuanmu dan memberikan kontribusi yang signifikan dalam dunia yang semakin didorong oleh data ini.