5 Langkah Penting dalam Tugas Seorang Data Scientist
Dalam era digital yang dipenuhi oleh data, peran seorang Data Scientist menjadi semakin penting. Mereka adalah para penyelidik data yang ahli dalam menggali wawasan berharga dari kumpulan data besar.
Meskipun terdengar menarik, pekerjaan seorang Data Scientist juga memerlukan sejumlah langkah penting yang harus diikuti untuk mencapai hasil yang akurat dan bermanfaat.
Dalam artikel ini, DQLab akan mengajak kalian untuk mengupas lima langkah kunci yang harus diambil oleh seorang Data Scientist dalam perjalanan mereka untuk menghadirkan solusi data yang berarti.
1. Pemahaman Bisnis dan Penentuan Masalah
Langkah pertama yang krusial bagi seorang Data Scientist adalah memahami bisnis di mana mereka bekerja. Ini termasuk memahami tujuan bisnis, tantangan yang dihadapi, dan bagaimana data dapat membantu mencapai tujuan tersebut.
Data Scientist perlu bekerja sama dengan pemangku kepentingan bisnis untuk menentukan masalah yang perlu dipecahkan melalui analisis data. Dengan pemahaman yang kuat tentang konteks bisnis, mereka dapat memastikan bahwa solusi yang dihasilkan dari analisis data adalah relevan dan berdampak.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Setelah masalah ditetapkan, langkah berikutnya adalah pengumpulan data yang sesuai. Data Scientist harus memiliki kemampuan untuk mengekstrak, membersihkan, dan memproses data yang dibutuhkan.
Proses ini seringkali melibatkan data yang tidak terstruktur, seperti teks atau gambar, dan Data Scientist perlu menggunakan alat dan teknik khusus untuk mengorganisasikan data tersebut menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis.
Kesalahan dalam pemrosesan data dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat, oleh karena itu, tahap ini merupakan salah satu yang paling kritis dalam pekerjaan seorang Data Scientist.
3. Eksplorasi Data (Data Exploration)
Setelah data siap, Data Scientist harus melakukan eksplorasi data (data exploration) untuk memahami karakteristik data yang lebih dalam. Ini melibatkan menganalisis statistik deskriptif, membuat visualisasi data, dan mencari pola atau tren yang mungkin relevan dengan masalah yang akan dipecahkan.
Eksplorasi data membantu Data Scientist memahami apakah data memiliki keanehan atau outlier yang perlu diperhatikan, serta memahami relasi antara berbagai fitur data.
4. Model Machine Learning
Pada tahap ini, Data Scientist membangun model Machine Learning yang sesuai dengan masalah yang ada. Model ini dapat digunakan untuk membuat prediksi atau solusi berdasarkan data yang telah diolah.
Dalam proses ini, Data Scientist memilih algoritma yang sesuai, membagi data menjadi data pelatihan dan data pengujian, serta melatih model menggunakan data pelatihan. Model kemudian diuji pada data pengujian untuk memeriksa sejauh mana ia mampu memberikan hasil yang akurat.
5. Evaluasi dan Implementasi
Terakhir, Data Scientist harus mengevaluasi hasil model dan memutuskan apakah model tersebut cocok untuk digunakan dalam lingkungan bisnis. Evaluasi model melibatkan pengukuran performansi model, seperti akurasi atau tingkat kesalahan.
Jika model memiliki performansi yang memadai, langkah terakhir adalah mengimplementasikan solusi data ini ke dalam bisnis. Data Scientist harus dapat berkomunikasi efektif dengan pemangku kepentingan bisnis dan mengintegrasikan solusi data ke dalam proses bisnis yang ada.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
Jika Anda tertarik untuk menjadi seorang Data Scientist atau ingin memahami lebih dalam tentang dunia analisis data, langkah pertama adalah memahami proses yang terlibat dalam tugas seorang Data Scientist. Penting untuk terus belajar, mengasah keterampilan analisis data, dan menjelajahi peran ini yang semakin penting dalam era digital.
Yuk belajar bareng bersama DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.
Segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!