Data Science: Belajar Analisa Data

Seiring dengan bertambahnya teknologi-teknologi baru dalam menganalisa data, seperti Data Mining dan Machine Learning, terbuka suatu peluang untuk profesi yang kerap dilirik perusahaan dari beragam jenis industri untuk memanfaatkan data mereka dan menghasilkan model yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi. Profesi ini dikenal dengan sebutan "Data Scientist". Artikel kali ini akan membahas pentingnya peranan Data Scientist untuk melakukan analisa, bahkan untuk teknologi yang user friendly sekalipun.

Siapa Data Scientist?

Banyak teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk penerapan Machine Learning. Salah satunya adalah teknologi Azure Machine Learning sebagai teknologi yang user friendly. Dengan Graphical User Interface (GUI) yang mudah dimengerti, dan menggunakan fitur drag and drop, Azure memudahkan data analyst untuk melakukan eksplorasi dan menghasilkan prediksi. Tentunya selain Azure, terdapat banyak teknologi-teknologi lainnya yang memudahkan analyst untuk mengalanisa data bahkan dengan kemampuan programming yang minim. Dengan kondisi ini, muncul suatu pertanyaan, perlukah perusahaan merekrut Data Scientist dan siapakah mereka sebenarnya.

Sebelum kita mulai membahas hal ini, penting untuk ditekankan bahwa tanpa didukung oleh tenaga ahli yang tepat, teknologi secanggih apapun tidak dapat menghasilkan solusi yang maksimal. Keberhasilan perusahaan dalam memanfaatkan teknologi yang digunakan, sangat terkait dengan tenaga ahli yang dipercayakan untuk memanfaatkan teknologi tersebut. Hal ini dapat diibaratkan dengan pilot yang menerbangkan pesawat. Dengan ragam kompleksitas yang dapat terjadi di udara, pilot harus memiliki wawasan yang mendalam dan jam terbang yang tinggi untuk mengendalikan pesawat apabila menghadapi situasi yang buruk agar dapat membawa penumpang sampai ke tujuan.

Mirip dengan situasi di atas, Data Scientist dapat diibaratkan sebagai pilot dari pesawat yang adalah teknologi Machine Learning, seperti Azure Machine Learning, Weka, R, dan lain sebagainya. Secara singkat, Data Scientist adalah seorang yang memiliki pengetahuan secara konseptual dan teknis pada beberapa area yaitu matematika, statistik, computer science, machine learning, data mining, database, data engineering, predictive analytic, visualisation, data warehousing, high performance computing (Apache Hadoop), dan kapasitas lainnya yang berhubungan dengan big data.

Data Scientist menggunakan kemampuan mereka dalam menganalisa data, seperti: melakukan data preparation (menggabungkan sumber data, memastikan konsistensi dataset), data exploration (memilih atribut yang berpengaruh terhadap hasil prediksi, memilih atau membangun algoritma berdasarkan informasi yang ingin didapatkan), dan data visualisation (membuat infographics/ visualisasi untuk membantu top manajemen dalam memahami data). Berbeda dengan Data Analyst, Data Scientist memiliki kemampuan technical, mathematical, dan business untuk menghasilkan prediksi yang akurat.

Teknologi Machine Learning dan kendalanya

Seperti yang telah di bahas pada artikel minggu lalu, terdapat banyak faktor yang dapat mempengaruhi hasil analisa teknologi Machine Learning. Salah satu kunci sukses terletak pada tahap awal, yaitu data preparation yang memakan waktu paling lama dan paling sulit untuk dilakukan. Data Preparation adalah proses mempersiapkan data sehingga siap di consume oleh Machine Learning.

Banyak hal yang dapat ditemukan pada tahapan data preparation yang dapat menghambat suksesnya implementasi Machine Learning. Contohnya: poor data quality (missing value, data duplikat, dan data yang tidak lengkap) dan unbalanced dataset (terdapat data yang terlalu dominan, sehingga machine learning tidak dapat melakukan prediksi dengan tepat). Kesalahan pada tahap data preparation akan mempengaruhi hasil analisa Machine Learning. Selain data preparation, tahap data exploration juga tidak kalah kompleksnya.

Dengan banyaknya algoritma yang tersedia, seperti K-Means, Neural Networks, C4.5 dan lainnya, seorang Data Scientist harus memiliki kapasitas untuk memilih algoritma untuk menghasilkan predictive model dengan tingkat akurasi yang tinggi atau error rate yang rendah. Dari beberapa contoh diatas, dapat di simpulkan bahwa peranan Data Scientist sangat berpengaruh untuk menghasilkan analisa yang akurat meskipun dihadapi oleh kompleksitas data dan algoritma yang digunakan.

Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

• Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

• Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

• Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

• Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Tags