Apa itu data science, role, workflow, dan bedanya dengan data analyst dan ML engineer.
Disiplin yang menggabungkan statistik, programming, dan domain knowledge untuk extract insight dari data. Goal: bantu organisasi ambil keputusan lebih baik dengan data.
Data Analyst (descriptive, dashboard). Data Scientist (predictive, ML). Data Engineer (pipeline, infrastructure). ML Engineer (deploy, scale model). Analytics Engineer (data modeling).
Define problem, collect data, clean dan EDA, feature engineering, model, validate, deploy, monitor. Iteratif, jarang linear. 80 persen waktu di data prep, 20 persen di modeling.
Python atau R (programming). Bahasa query (data extraction). Statistik (untuk validasi). Visualisasi (untuk komunikasi). Domain knowledge (untuk konteks). Soft skill (presentasi, storytelling).
E-commerce (rekomendasi). Fintech (credit scoring). Health (prediksi penyakit). Manufaktur (predictive maintenance). Marketing (personalisasi). Hampir semua industri butuh data scientist.