Challenge Profesi Data Scientist dan Cara Atasinya
Meski terlihat menarik, pekerjaan seorang Data Scientist ternyata tidak selalu mudah. Menangani data besar, memilih model machine learning yang tepat, serta mengkomunikasikan hasil analisis dengan jelas adalah beberapa tantangan yang sering dihadapi. Pekerjaan ini membutuhkan lebih dari sekedar keterampilan teknis.
Seorang Data Scientist harus mampu bekerja dengan berbagai tim, menghadapi data yang kompleks, serta mengubah data tersebut menjadi informasi yang bernilai bagi perusahaan. Artikel ini akan membahas tantangan-tantangan utama dalam job description Data Scientist dan bagaimana Anda bisa mengatasinya dengan strategi yang tepat.
Sebagai seorang Data Scientist, Anda akan menemukan berbagai rintangan yang bisa memperlambat atau bahkan menghalangi efisiensi kerja Anda. Dari data yang tidak bersih hingga kesulitan dalam menjelaskan hasil analisis, setiap aspek pekerjaan memerlukan pendekatan yang berbeda.
Di bawah ini, kami akan mengupas empat tantangan utama yang sering dihadapi oleh seorang Data Scientist dan cara untuk mengatasinya dengan efektif.
1. Data Kotor: Proses Data Cleaning yang Memakan Waktu
Salah satu tantangan terbesar dalam pekerjaan Data Scientist adalah data yang kotor. Data yang masuk ke dalam sistem tidak selalu dalam format yang bersih atau siap untuk dianalisis. Hal ini memerlukan proses data cleaning, yang bisa memakan waktu dan sumber daya yang cukup besar.
Dalam banyak kasus, data memiliki nilai yang hilang, duplikat, atau bahkan informasi yang tidak relevan. Proses membersihkan data ini bisa sangat menyita waktu, bahkan sebelum analisis atau pemodelan dilakukan.
Proses ini meliputi pengecekan data, penghapusan duplikasi, serta menangani nilai-nilai yang hilang. Banyak Data Scientist menghabiskan hingga 70% dari waktu mereka hanya untuk membersihkan data. Untuk mengatasi masalah ini, penting untuk memiliki alat yang tepat, seperti Python (pandas, numpy) atau alat ETL (Extract, Transform, Load) untuk otomatisasi pembersihan data.
Dengan memanfaatkan alat dan teknik yang tepat, Anda bisa mengurangi waktu yang dibutuhkan dan lebih fokus pada analisis data.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Volume Data yang Besar: Tantangan Mengelola Big Data
Di dunia yang semakin bergantung pada data, volume data yang besar menjadi tantangan nyata bagi Data Scientist. Big Data memerlukan pendekatan yang lebih canggih dalam hal penyimpanan, pengolahan, dan analisis. Mengelola data dalam jumlah yang sangat besar memerlukan alat yang dapat memprosesnya dengan cepat dan efisien, seperti Apache Hadoop atau Spark. Tantangan lain adalah memastikan bahwa analisis dilakukan secara real-time tanpa kehilangan kualitas.
Memproses Big Data tidak hanya masalah kecepatan, tetapi juga masalah skalabilitas. Penggunaan alat yang tepat dan pemahaman mengenai arsitektur data sangat penting agar dapat mengelola data dalam skala besar. Misalnya, menerapkan teknik pemrosesan paralel dapat meningkatkan kecepatan pemrosesan data besar.
Oleh karena itu, sebagai Data Scientist, Anda perlu mengembangkan keterampilan dalam mengelola data besar dan menggunakan alat yang sesuai untuk menganalisisnya.
3. Memahami Konteks Bisnis: Kolaborasi dengan Tim Non-Teknis
Tantangan lainnya adalah memahami konteks bisnis di balik data yang sedang dianalisis. Sebagai seorang Data Scientist, Anda harus berkolaborasi dengan tim non-teknis untuk memastikan hasil analisis relevan dengan tujuan bisnis perusahaan. Tanpa pemahaman yang mendalam tentang masalah yang ingin diselesaikan, hasil analisis yang Anda buat bisa jadi tidak sesuai harapan atau bahkan salah arah.
Membangun komunikasi yang efektif dengan tim pemasaran, manajemen, dan departemen lain sangat penting. Anda harus bisa menjelaskan data dan analisis Anda dalam bahasa yang dimengerti oleh semua pihak, tanpa kehilangan keakuratan teknis. Untuk itu, Data Scientist harus memiliki kemampuan interpersonal yang baik serta kemampuan untuk memahami dan mendalami masalah bisnis yang dihadapi oleh perusahaan.
4. Memilih Model Machine Learning yang Tepat
Di dunia machine learning, tidak semua model cocok untuk setiap masalah. Setiap data memiliki karakteristik unik yang mempengaruhi bagaimana model harus dipilih dan diterapkan. Memilih model yang tepat untuk analisis yang tepat sangat penting untuk mencapai hasil yang diinginkan. Tantangan terbesar adalah memastikan bahwa model yang dipilih sesuai dengan kebutuhan dan tujuan bisnis, serta dapat diimplementasikan dengan efektif.
Seorang Data Scientist harus memiliki pemahaman yang baik tentang berbagai algoritma machine learning, seperti regresi, klasifikasi, dan clustering, serta kapan dan bagaimana menggunakan teknik tersebut dengan tepat. Selain itu, evaluasi model dan pemilihan parameter yang optimal juga memainkan peran besar dalam memastikan akurasi dan efektivitas model tersebut.
Dengan latihan dan eksperimen yang tepat, Anda dapat mengasah keterampilan dalam memilih model yang paling sesuai untuk setiap situasi.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Menghadapi tantangan-tantangan tersebut bisa menjadi lebih mudah dengan keterampilan yang tepat. Jika Anda ingin belajar bagaimana menangani tantangan-tantangan ini langsung dari para ahli, kami mengundang Anda untuk mengikuti bootcamp Data Scientist di DQLab.
DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Dalam program ini, Anda akan mendapatkan praktik langsung dan belajar bagaimana menyelesaikan masalah umum yang dihadapi Data Scientist di dunia nyata.