Data Preparation: Proses Menantang Data Scientist
Sebuah artikel yang dirilis oleh Datanami menjelaskan bahwa tantangan tersulit bagi seorang data scientist adalah menjalankan tugas data preparation. Hampir sekitar 45 persen seluruh tahapannya telah dihabiskan oleh tugas data preparation seperti loading dan cleaning data.
Pembersihan data membutuhkan porsi tugas yang jauh lebih besar dan fokus yang tinggi karena mereka harus meluangkan waktu dan konsentrasi dalam memperbaiki missing value sekaligus membuang angka-angka yang berpotensi mencurigai data Proses ini juga melibatkan identifikasi dan penanganan outlier, normalisasi data, serta transformasi untuk mempersiapkan data agar sesuai dengan kebutuhan analisis lebih lanjut. Tantangan tambahan muncul ketika data terstruktur dan tidak terstruktur harus diproses bersama-sama.
Selain itu, data scientist juga harus mempertimbangkan aspek keamanan dan privasi saat melakukan pembersihan data, memastikan bahwa data tetap terlindungi dan sesuai dengan peraturan yang berlaku. Oleh karena itu, keahlian dalam teknik pembersihan data dan penggunaan alat bantu seperti Python, R, atau SQL menjadi kunci untuk mengatasi tantangan ini dengan efisien dan efektif.
Nah, mengapa hal ini masih saja terjadi. Kamu pasti penasaran kan tentang salah satu tugas data scientist yang kini masih menjadi sorotan. Simak dan bongkar alasannya bersama-sama melalui artikel berikut yuk sahabat DQLab!
1. Volume dan Ragam Data yang Tersaji
Data yang dikumpulkan oleh organisasi berasal dari berbagai sumber. Ragam data yang tersaji dan volume data yang besar tentu menambah kompleksitas dalam proses pembersihan dan persiapan data. Seorang data scientist harus mampu menavigasi dan mengelola data yang kompleks untuk menghasilkan hasil analisis yang akurat.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Waktu dan Sumber Daya yang Dibutuhkan
Tugas data preparation sering memakan waktu yang signifikan dalam proyek data science. Hampir 45% dari keseluruhan tahapan proyek data science dihabiskan untuk tugas-tugas seperti loading dan cleaning data. Hal ini menyebabkan penundaan dalam pengembangan model dan analisis, serta membutuhkan sumber daya tambahan dalam hal waktu dan tenaga manusia.
3. Kesulitan dalam Identifikasi Pola
Sebelum data dapat dianalisis, data scientist harus memastikan bahwa pola dan tren yang terkandung dalam data tidak terganggu oleh kesalahan atau ketidaktepatan. Proses pembersihan data yang efektif memungkinkan data scientist untuk mengidentifikasi pola yang relevan dan mengambil keputusan yang tepat berdasarkan analisis tersebut.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Kualitas Data yang Buruk
Seringkali, data yang diterima data scientist masih mentah dan memiliki kualitas yang buruk. Hal ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, termasuk proses pengumpulan data yang tidak terstruktur, kesalahan dalam pengambilan data, atau perbedaan format data antar sumber. Data mentah ini seringkali memiliki masalah seperti missing value, outlier, duplikasi, atau noise yang perlu diidentifikasi dan diperbaiki sebelum data dapat digunakan untuk analisis yang akurat. Oleh karena itu, langkah awal yang penting dalam proyek data science adalah melakukan pembersihan dan persiapan data yang teliti, untuk memastikan bahwa data yang digunakan adalah berkualitas dan dapat diandalkan.
Meskipun mungkin terlihat sebagai langkah awal yang sederhana, tugas data preparation merupakan fondasi yang penting dalam kesuksesan proyek data science. Tingkat kompleksitas dan tantangan yang terlibat dalam proses ini menunjukkan perlunya penekanan yang lebih besar pada pengembangan keterampilan dan alat yang diperlukan untuk mengatasi masalah dalam pembersihan dan persiapan data. Dengan memahami pentingnya tugas data preparation, data scientist dapat memastikan bahwa analisis mereka didasarkan pada data yang berkualitas dan relevan, yang pada akhirnya akan menghasilkan wawasan yang berharga bagi organisasi.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid