Summary Pengantar Proggramming For Data Science

Apakah kamu pernah bertanya-tanya bagaimana perusahaan-perusahaan raksasa seperti Google, Netflix, atau Tokopedia bisa membuat keputusan yang sangat tepat? Jawabannya ada pada ilmu yang satu ini: Data Science. Bukan sekadar tren, ini adalah disiplin ilmu masa depan yang menggabungkan statistika, pemrograman, dan pengetahuan domain untuk mengubah data mentah menjadi wawasan berharga.

Postingan ini adalah dokumentasi ringkas dari catatan kuliah Programming for Data Science saya—sebuah rangkuman esensial yang mencakup semua dasar, mulai dari konsep inti hingga tools pemrograman yang wajib dikuasai. Siap untuk memulai perjalanan Anda menjadi Data Scientist yang andal? Mari kita bedah bersama!

1. Pengantar Data Science: Memahami Inti Permainan

Data Science adalah disiplin interdisipliner yang menggunakan metode, proses, algoritma, dan sistem ilmiah untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari data dalam berbagai bentuk, baik terstruktur maupun tidak terstruktur.

Singkatnya, peran utamanya adalah:

• Deskripsi: Menganalisis apa yang telah terjadi (descriptive analytics).

• Prediksi: Memperkirakan apa yang akan terjadi (predictive analytics).

• Preskripsi: Merekomendasikan tindakan terbaik yang harus diambil (prescriptive analytics).

Data Scientist adalah perpaduan unik dari seorang Programmer, Statistisik, dan Storyteller. Mereka adalah jembatan antara data dan keputusan bisnis strategis.

2. Senjata Utama Data Scientist (The Tools)

Untuk melakukan tugasnya, seorang Data Scientist tidak bisa lepas dari serangkaian tools andal. Inilah beberapa perangkat lunak dan bahasa pemrograman yang wajib ada di toolkit seorang profesional data:

• Bahasa Pemrograman Inti (Python & R): Python mendominasi karena sintaksnya yang mudah dipahami, ekosistem library yang sangat kaya, dan fleksibilitasnya. Sementara R unggul di bidang statistika dan visualisasi data.

• Database Query (SQL): Sebelum dianalisis, data sering kali tersimpan di database. SQL (Structured Query Language) adalah kunci untuk mengambil (query) dan memanipulasi data yang terstruktur.

• Lingkungan Kerja Interaktif (Jupyter Notebook/Lab): Ini adalah lingkungan coding berbasis web yang memungkinkan eksekusi kode, visualisasi, dan penulisan narasi dalam satu dokumen. Sempurna untuk eksplorasi data dan presentasi.

• Version Control (Git/GitHub): Untuk kolaborasi dan melacak perubahan kode, tools seperti Git sangat fundamental.

3. Menggali Data dengan Paket-Paket Andalan

Kekuatan Python sebagai bahasa Data Science terletak pada ekosistem library atau paket-nya. Paket-paket inilah yang menyediakan fungsi khusus agar kita tidak perlu menulis kode dari awal.

A. Pilar Operasi Numerik dan Data

• NumPy (Numerical Python): Ibarat fondasi, NumPy adalah paket vital untuk komputasi ilmiah. Fitur utamanya adalah objek array N-dimensi (seperti matriks) yang memungkinkan operasi matematika berkecepatan tinggi pada data berukuran besar.

• Pandas (Python Data Analysis Library): Ini adalah tool favorit semua Data Scientist! Pandas menyediakan struktur data yang intuitif seperti DataFrame (mirip spreadsheet atau tabel di SQL) yang memudahkan proses pembersihan, pemrosesan, dan analisis data yang kompleks.

B. Mengubah Angka Menjadi Cerita (Visualisasi)

• Matplotlib: Paket dasar dan paling populer untuk membuat visualisasi statis (seperti line chart, bar chart, scatter plot). Anda bisa mengontrol hampir setiap elemen dalam plot.

• Seaborn: Dibangun di atas Matplotlib, Seaborn menyediakan antarmuka yang lebih sederhana untuk membuat visualisasi statistik yang lebih menarik dan informatif, seperti heatmap, violin plot, dan time series plot.

C. Melangkah ke Machine Learning (Bonus)

• Scikit-learn: Setelah data bersih dan divisualisasi, langkah selanjutnya adalah membangun model. Scikit-learn adalah library utama untuk berbagai algoritma Machine Learning, mulai dari klasifikasi, regresi, hingga clustering.