Proses data science dimulai dengan tahapan pertama yang sangat penting, yaitu pengumpulan data. Pada tahap ini, data dikumpulkan dari berbagai sumber yang relevan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. Data bisa diperoleh dari sumber internal seperti database perusahaan, sensor, perangkat IoT (Internet of Things), hingga sumber eksternal seperti media sosial atau data publik yang tersedia secara online. Pengumpulan data ini sering kali memerlukan pemahaman mendalam tentang masalah yang sedang dianalisis, agar data yang diambil benar-benar relevan dan berkualitas. Data yang diperoleh bisa berupa data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur, yang akan memengaruhi tahapan selanjutnya dalam proses data science. 

Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah pembersihan dan pra-pemrosesan data. Data yang dikumpulkan sering kali memiliki masalah seperti nilai yang hilang, duplikasi, atau kesalahan dalam format yang perlu dibenahi. Pembersihan data ini penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah data yang valid dan dapat diandalkan. Selain itu, pada tahap ini data akan diproses lebih lanjut dengan teknik seperti normalisasi, standarisasi, atau pengkodean variabel kategorikal agar lebih siap digunakan dalam model analisis yang lebih kompleks. Proses ini sering kali memakan waktu yang cukup lama, namun sangat krusial untuk mendapatkan hasil yang akurat dari analisis data. 

Tahap selanjutnya adalah eksplorasi dan analisis data atau yang sering disebut Exploratory Data Analysis (EDA). Pada tahap ini, ilmuwan data melakukan analisis statistik dan visualisasi untuk memahami pola dan karakteristik data secara lebih mendalam. Teknik-teknik visualisasi seperti histogram, box plot, atau scatter plot digunakan untuk menggambarkan hubungan antar variabel dan distribusi data. EDA membantu untuk mengidentifikasi masalah seperti outliers, distribusi yang tidak normal, atau hubungan yang kuat antara fitur-fitur dalam data. Dengan melakukan eksplorasi yang mendalam, ilmuwan data dapat menentukan teknik analisis lebih lanjut yang sesuai dan membuat keputusan mengenai pengolahan data yang diperlukan. 

Setelah memahami data melalui EDA, tahap berikutnya adalah pembangunan dan pelatihan model. Pada tahap ini, ilmuwan data memilih algoritma machine learning yang paling sesuai dengan masalah yang dihadapi, seperti regresi untuk masalah prediksi nilai kontinu, klasifikasi untuk masalah pengelompokan data ke dalam kategori tertentu, atau clustering untuk menemukan kelompok dalam data. Data dibagi menjadi dua set: data latih untuk membangun model dan data uji untuk menguji kinerja model. Model yang dibangun akan dievaluasi menggunakan berbagai metrik, seperti akurasi, precision, recall, atau F1-score, tergantung pada jenis masalah yang diselesaikan. Jika model belum mencapai hasil yang diinginkan, iterasi dan penyempurnaan model dilakukan. 

Setelah model berhasil dilatih dan dievaluasi, tahapan terakhir adalah deploying model dan monitoring performa. Pada tahap ini, model yang telah terbukti efektif diimplementasikan dalam sistem nyata, seperti aplikasi perangkat lunak atau alat pengambilan keputusan otomatis. Implementasi ini memungkinkan organisasi untuk menggunakan model untuk melakukan prediksi atau klasifikasi berdasarkan data baru yang masuk. Namun, proses tidak berhenti di situ. Model perlu dipantau secara berkala untuk memastikan bahwa kinerjanya tetap baik dan relevansi hasilnya tetap terjaga seiring berjalannya waktu. Jika ada perubahan dalam pola data, model mungkin perlu diperbarui atau disesuaikan agar tetap akurat dan efektif dalam memberikan hasil yang optimal.