Kursus Teknik Belajar Data Science: Terapkan Metode Pengolahan Data Statistik
Saat mengikuti kursus Data Science, pengolahan data statistik merupakan komponen penting yang bisa menghasilkan informasi terhadap data yang dimiliki. Pada era digital transformation seperti ini, pengolahan data dengan tahapan yang rinci dan terarah akan sangat menguntungkan karena akan menghasilkan informasi yang sangat bermanfaat bagi penggunanya. Agar data statistik ini dapat menjadi sebuah informasi yang berharga, maka kita harus melakukan pengolahan data statistik dengan metode yang benar. Salah satu caranya, kamu bisa mengikuti kursus Data Science.
Jika kamu adalah pemula dalam kursus Data Science, tenang saja karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya ilmu Data Science tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat pada era digital transformation saat ini, ilmu ini dapat digunakan di semua lini bisnis. Statistik merupakan ilmu yang sangat dibutuhkan di era digital transformation ini, karena ilmu ini mempelajari cara pengumpulan data, pengolahan data, analisis, serta penyajian data sehingga menjadi suatu informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan. Apa saja sih metode yang ada di pengolahan data statistik? Yuk, simak ulasan berikut!
1. Hypothesis Testing
Metode pengujian hipotesis secara statistic, pada hakekatnya merupakan suatu pengambilan keputusan mengenai populasi berdasarkan informasi yang tersedia. Metode ini merupakan suatu pernyataan mengenai sebaran peluang suatu parameter populasi yang inheren dalam sebaran tersebut. Unsur-unsur dalam pengujian ini meliputi hipotesis nol (H0), hipotesis alternative (H1), statistic uji, dan kesimpulan.
2. Regression
Regresi adalah salah satu metode pengolahan data statistik yang berguna untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara variabel dengan variabel lainnya. Di dalam analisis regresi, hubungan antara variabel bersifat linier, dimana perubahan pada variabel X akan diikuti oleh perubahan pada variabel Y secara tetap. Sedangkan dalam hubungan yang non linier, perubahan X tidak diikuti oleh variabel Y secara proporsional. Metode regresi tidak bisa mencari pola yang dijabarkan sebagai kelas. Metode ini bertujuan untuk mencari pola dan menentukan sebuah nilai numerik. Bentuk yang lebih canggih dari regresi sudah mendukung input berupa kategori, jadi tidak hanya input berupa numerik. Teknik paling popular yang digunakan untuk regresi adalah linear regression dan logistic regression.
3. Penentuan Sample Size
Metode ini dilakukan untuk menentukan jumlah dan anggota sampel pada sebuah penelitian/analisis data. Setiap sampel akan mewakili populasi yang telah ditentukan berdasarkan kesamaan karakter. Metode penentuan sample size yang digunakan juga harus disesuaikan dengan tujuan penelitian. Metode sampling secara garis besar dikelompokkan menjadi dua kelompok, yaitu probability dan non probability sampling. Probability sampling merupakan metode sampling yang memberikan peluang yang sama bagi setiap anggota populasi. Sedangkan Non probability sampling merupakan metode yang tidak memberikan peluang yang sama bagi setiap anggota populasi.
4. Tertarik mempelajari Metode Pengolahan Data yang lain? Yuk, Mulai Belajar Data Science Gratis sekarang!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
2. Akses module Introduction to Data Science
3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis : Salsabila Miftah Rezkia
Editor : Annissa Widya Davita