Konsep Dasar Data Science

Konsep Dasar Data Science mengajak pembaca menapaki perjalanan data science secara utuh—dari merumuskan pertanyaan, memahami data, membangun model, hingga menghidupkannya di dunia nyata.

Buku ini membahas fondasi ekosistem dan peran kunci (data engineer, data analyst, data scientist, hingga ML engineer), sekaligus peta kerja CRISP-DM dan KDD, serta isu penting etika, privasi, dan reproducibilitas. Bab demi bab kemudian mengulas sumber dan akuisisi data (termasuk melalui API), penyimpanan (relasional vs NoSQL), tata kelola dan kualitas data, dilanjutkan eksplorasi data (EDA), pembersihan, transformasi, serta rekayasa fitur.

Pada bagian pemodelan, pembaca diperkenalkan pada pendekatan supervised dan unsupervised beserta evaluasi dan metriknya. Puncaknya, buku ini membahas pipeline produksi, deployment, monitoring, dan data storytelling. Setiap bab dilengkapi praktikum terintegrasi—mulai dari menyusun problem statement, membangun model regresi/klasifikasi, hingga menyajikan dashboard/rapor eksekutif dan rencana monitoring sederhana.