Pengertian Data Sains
Data sains, juga dikenal sebagai ilmu data, merujuk pada kajian tentang pengolahan, analisis, dan interpretasi data untuk mengungkap informasi yang berharga. Bidang ini melibatkan penggunaan teknik matematika, statistika, dan komputasi untuk mengidentifikasi pola, tren, serta pengetahuan yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih baik. Data sains memiliki peran penting dalam berbagai industri, mulai dari teknologi informasi, keuangan, kesehatan, hingga pemasaran.
Data science merupakan ilmu pengetahuan multidisiplin yang secara khusus mempelajari data terutama yang sifatnya kuantitatif. Selain itu data science dapat pula didefisnisikan sebagai proses penggalian data sehingga dihasikan produk data yang benar atau dengan kata lain. Data Science merupakan sebuah proses untuk memproduksi pengetahuan data (data insight). Untuk menghasilkan produk data yang benar data science memiliki terdiri dari tiga fase yaitu desain data, pengumpulan data, dan analisis data. Data Scientist merupakan seseorang yang melakukan pengolahan data tersebut sehingga menghasilkan pengetahuan.
Pemrograman Data Sains dengan NumPy & Pandas
Di era digital saat ini, data telah menjadi salah satu aset terpenting bagi organisasi dan individu. Dengan meningkatnya volume data yang dihasilkan setiap hari, kemampuan untuk menganalisis dan menarik wawasan dari data tersebut menjadi sangat krusial. Dalam konteks ini, penggunaan alat dan bahasa pemrograman yang efesien untuk analisis data menjadi sangat penting. Python, sebagai salah satu bahasa pemrograman yang paling populer, menyediakan berbagai pustaka yang kuat untuk analis data, diantaranya Pandas dan NumPy. Pandas dirancang untuk memudahkan manipulasi dan analisis data, sementara NumPy memberikan dukungan untuk operasi numerik yang efesien.
Mengapa Python Populer di Bidang Data Science?
Ada beberapa faktor yang membuat Python sangat populer di bidang data science. Pertama, kemudahan penggunaan Python memungkinkan pemula untuk dengan cepat belajar dan mulai bekerja dengan data. Sintaks yang bersih dan jelas membuat proses pengkodean menjadi lebih intuitif. Selain itu, Python memiliki berbagai pustaka yang dirancang khusus untuk analisis data, seperti Pandas dan NumPy, yang memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis kompleks dengan sedikit kode (Nur & Cahyani, 2024).
Kedua, Python memiliki dukungan kuat untuk integrasi dengan alat dan platform lain, seperti Jupyter Notebook, yang memungkinkan pengguna untuk menulis dan menjalankan kode dalam lingkungan interaktif. Jupyter Notebook menjadi sangat populer di kalangan peneliti dan analis data karena kemampuannya untuk menggabungkan kode, visualisasi, dan dokumentasi dalam satu tempat. Ketiga, Python memiliki komunitas yang besar dan aktif, yang berarti pengguna dapat dengan mudah menemukan dukungan dan sumber daya untuk membantu mereka mengatasi tantangan yang mereka hadapi. Untuk mulai menggunakan Python dalam analisis data, langkah pertama adalah menginstal Python di komputer Anda. Python dapat diunduh dari situs resmi Python (python.org), di mana pengguna dapat memilih versi terbaru yang sesuai dengan sistem operasi mereka. Setelah menginstal Python, pengguna disarankan untuk menginstal Anaconda, sebuah distribusi Python yang mencakup banyak pustaka penting untuk analisis data, termasuk Pandas dan NumPy, serta Jupyter Notebook (Surbakti et al., 2024).
Referensi:
https://bds.telkomuniversity.ac.id/misteri-data-sains-pengertian-manfaat-jurusan-contoh/
https://ftmm.unair.ac.id/apa-saja-contoh-penerapan-teknologi-sains-data-dalam-kehidupan/
https://mundobytes.com/id/como-dominar-pandas-numpy-matplotlib-y-seaborn-para-ciencia-de-datos-en-python/#google_vignette
https://journal.mwsfoundation.or.id/index.php/jised/article/view/118#:~:text=Artikel%20ini%20menjelaskan%20konsep%20dasar%20analisis%20data%20menggunakan,dan%20proyek%20mini%20disertakan%20untuk%20memperkuat%20pemahaman%20pembaca.