PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 32 Menit 32 Detik 

Data Scientist dalam Dunia Tambang, Sudah Tahu?

Belajar Data Science di Rumah 11-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/52d806f310cdeb6a4f57b359ae7aad8b_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist sangat diperlukan dalam industri tambang hampir setua peradaban itu sendiri. Dari Zaman Perunggu ke Zaman Industri hingga hari ini, setiap kali manusia membuat kemajuan signifikan dalam mengekstraksi sumber daya alam dari bumi, ia membentuk seluruh dunia seperti yang kita kenal. Pertambangan akan kembali menjadi yang terdepan dan utama pada momen penting dalam sejarah saat dunia bertransisi ke masa depan rendah karbon. Logam seperti tembaga dan seng diperlukan untuk evolusi ini, evolusi seperti itu datang pada saat yang genting. 


Tembaga, dengan sifat konduktifnya yang unik, sangat penting untuk transisi global ke energi hijau. Karena panel surya, turbin angin, transmisi daya, kendaraan listrik, dan penyimpanan baterai diadopsi secara luas, permintaan akan tembaga diperkirakan akan meningkat lebih dari dua kali lipat pada tahun 2050. Sumber daya alam pada dasarnya terbatas, sehingga untuk memenuhi kebutuhan elektrifikasi global , Teck tidak boleh meninggalkan tembaga.


Sebagai seorang data scientist fokus utama bukanlah bertemu pelanggan secara langsung. Sebaliknya, bertemu mereka melalui data mereka. Setiap kumpulan data menceritakan sebuah kisah. Menemukan cerita-cerita ini adalah hal yang paling baik dilakukan oleh para penggemar AI seperti sahabat data. Dan, mungkin yang lebih penting, kita dapat membantu menghindari kesalahan yang merugikan. 


Lalu bagaimana peranan seorang data scientist dalam dunia mining? Yuk simak selengkapnya disini!


1. Analisis Data, Jobdesk Utama Data Scientist 

Kesiapan pelanggan untuk berubah sangat bervariasi. Dan sahabat data tidak berbicara tentang kesiapan teknologi melainkan pola pikir yang tepat untuk berinovasi.


Karena mendorong batas berarti berhadapan dengan hambatan konvensional di benak orang. Ini meluas ke kemajuan teknologi secara umum. Seperti yang dapat dikatakan oleh siapa pun yang memiliki ponsel pintar, teknologi dapat menambah nilai signifikan dalam hidup sahabat data. Sedemikian rupa sehingga sahabat data bertanya-tanya bagaimana sahabat data bisa bergaul tanpanya. Dan saat sahabat data menambahkan data dan AI ke dalam campuran, sahabat data menciptakan sesuatu yang sangat kuat, sesuatu yang dapat membuat hidup lebih mudah, lebih cepat, dan lebih intuitif. 


Tentu saja, begitu ibuku akhirnya mendapatkan smartphone, dia menyukainya. Dia melakukan transaksi bank di ponselnya tanpa mengedipkan mata! Dan ini bukan karena dia memiliki pemahaman insinyur tentang teknologi, tetapi karena dia tahu dan mempercayai hal-hal praktis yang dapat dilakukan untuknya.


Dunia industri memiliki masalah yang sama untuk diatasi: analisis data untuk pengoptimalan proses menawarkan peluang yang luar biasa kepada produsen. Kendala utama bukanlah penerapan teknologi, itu mengubah cara kita berpikir tentangnya. Ini tentang menciptakan konteks yang jelas di mana data bekerja untuk kita.


Baca juga:  4 Hal yang dilakukan e-Commerce Data Scientist

2. Mining Data Science

Spesialis penambangan data harus menemukan pola dan hubungan dalam sejumlah besar data untuk membuat prediksi tentang masa depan dan memberi saran kepada bisnis tentang strategi. Seorang spesialis data mining mampu mengubah informasi yang dia temukan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Wawasan ini dapat digunakan untuk sejumlah tujuan: meminimalkan risiko dan biaya, meningkatkan pendapatan, menemukan pasar baru, dan memahami perilaku konsumen dengan lebih baik untuk menghasilkan kampanye pemasaran yang disesuaikan, dan lain-lain.


Pakar data mining mengetahui pertanyaan mana yang harus diajukan dari data sambil juga memahami perbedaan penting antara korelasi dan sebab-akibat korelasi hanya menunjukkan hubungan antara dua bagian data yang menunjukkan koneksi, sementara sebab-akibat secara langsung menunjukkan satu bagian informasi memiliki hubungan langsung. Seorang spesialis data mining juga harus mampu mengidentifikasi outlier dan anomali dalam data. Semua ini sangat penting, karena sahabat data sering kali menemukan bahwa data tidak selalu memberitahu sahabat data apa yang sahabat data asumsikan.


3. Spesialis Penambang Data 

berbagai tanggung jawab dalam suatu organisasi. Spesialis data mining menggunakan program analisis data untuk meneliti, menambang data, memodelkan hubungan, dan kemudian melaporkan temuan ini kepada klien menggunakan teknik visualisasi data, seperti grafik, diagram batang, diagram sebar, dan sebagainya.


Data transaksional, seperti namanya, mendokumentasikan semacam pertukaran, umumnya kesepakatan atau transfer moneter yang terjadi antara organisasi seperti perusahaan dan/atau individu. Ini adalah jenis yang diproduksi setiap hari dalam penjualan, yang paling jelas, tetapi juga dapat mencakup inventaris, biaya operasi, dan kunjungan klien. Karena spesialis penambangan data untuk bisnis sering melihat siapa yang membeli apa dan mengapa, ini jelas merupakan kumpulan data utama.


Sementara itu, data non-operasional melibatkan data yang dihasilkan oleh industri yang dapat ditambang untuk wawasan bagi perusahaan tertentu dan sering kali diramalkan. Metadata, di sisi lain, dapat dianggap sebagai "data tentang data", dengan kata lain metadata menyangkut data yaitu tentang desain basis data yang menyimpan semua data ini yang digunakan oleh pakar ilmu data. 


4. Keterampilan yang Dibutuhkan untuk Menjadi Spesialis Data Mining

Seorang spesialis data mining membutuhkan kombinasi unik dari keterampilan teknologi, bisnis, dan interpersonal. Keterampilan teknis yang harus dikuasai oleh spesialis data mining meliputi:

  • Keakraban dengan alat analisis data, terutama SQL, NoSQL, SAS, dan Hadoop

  • Kekuatan dengan bahasa pemrograman Java, Python, dan Perl

  • Pengalaman dengan sistem operasi, terutama LINUX

  • Untuk memanfaatkan pola yang ditemukan oleh spesialis penambangan data dalam data organisasi, dia harus memiliki naluri bisnis yang tajam. Analisis data tidak ada artinya tanpa pandangan yang jelas tentang model bisnis dan tujuan untuk masa depan. Oleh karena itu, spesialis penambangan data harus memahami tujuan organisasi mereka sendiri, serta memiliki pengetahuan tentang tren industri dan praktik terbaik.

Spesialis penambangan data kemudian harus dapat menerjemahkan temuan teknis ke dalam presentasi yang dapat dipahami oleh rekan non-teknis. Oleh karena itu, spesialis data mining harus memiliki keterampilan berbicara di depan umum yang kuat dan kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil kepada pemegang saham internal dan eksternal.


Baca juga: Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!