Data Scientist: Kenali Analisis Data & Pemodelan Statistika
Peran Data Scientist dalam dunia yang semakin data-driven menjadi semakin penting, terutama dalam bidang analisis data dan pemodelan statistik. Data Scientist yang fokus pada analisis data dan pemodelan statistika menjadi kunci bagi perusahaan yang ingin memahami pola, tren, dan melihat korelasi dalam data mereka untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan tepat waktu.
Pada analisis data dan pemodelan statistika, peran Data Scientist sangat penting dalam membantu perusahaan memanfaatkan data mereka agar bisa mencapai tujuan bisnis. Dengan kemampuan untuk menganalisis data secara mendalam dan mengembangkan model prediktif yang akurat, Data Scientist memungkinkan organisasi untuk mengambil keputusan yang lebih baik, mengurangi risiko, serta meningkatkan efisiensi operasional.
Dalam artikel ini akan dibahas beberapa tahapan dari analisis data dan pemodelan statistika sebagai salah satu job description Data Scientist. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pengumpulan dan Pembersihan Data
Langkah pertama dalam proses analisis data adalah memastikan data yang akan digunakan dalam analisis valid dan berkualitas tinggi. Data Scientist bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal. Setelah data dikumpulkan, mereka akan membersihkan data dari inkonsistensi, mengatasi missing value, serta memfilter data yang tidak relevan.
Untuk bisa melakukan tugas tersebut, Data Scientist membutuhkan pengetahuan mendalam tentang SQL, Python, R, dan tools ETL (Extract, Transform, Load), serta kemampuan untuk menangani data terstruktur dan tidak terstruktur dan pengalaman dalam teknik preprocessing data.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Eksplorasi dan Analisis Data
Setelah data siap, Data Scientist akan melakukan eksplorasi data untuk memahami struktur dan karakteristiknya. Dalam proses ini akan melibatkan penggunaan teknik statistik dasar hingga lanjutan untuk menemukan pola, tren, dan anomali dalam data. Eksplorasi data termasuk salah satu fase penting untuk membangun hipotesis awal yang akan diuji lebih lanjut melalui pemodelan statistik.
Skill yang dibutuhkan oleh Data Scientist untuk bisa melewati fase ini adalah penguasaan teknik statistik deskriptif, kemampuan menggunakan alat visualisasi seperti Matplotlib, Seaborn, atau Tableau, serta pengalaman dalam menggunakan library Python yang berkaitan seperti Pandas untuk eksplorasi data.
3. Pengembangan Model Statistik
Data Scientist juga bertanggung jawab untuk mengembangkan model statistik yang dapat memprediksi hasil atau mengidentifikasi hubungan antara variabel. Model ini dapat mencakup regresi linear, analisis varians, analisis klaster, atau model lain yang relevan dengan masalah yang sedang dihadapi. Proses ini melibatkan pemilihan model yang tepat, penyesuaian parameter, dan validasi model untuk memastikan keakuratannya.
Data Scientist membutuhkan beberapa skill agar bisa menyelesaikan fase ini dengan baik, diantaranya adalah pemahaman mendalam tentang regresi, ANOVA, PCA (Principal Component Analysis), teknik clustering (seperti K-Means), penggunaan library statistik seperti Statsmodels, Scikit-Learn, serta penggunaan bahasa R.
4. Evaluasi dan Validasi Model
Setelah model dikembangkan, Data Scientist juga harus mengevaluasi kinerja model menggunakan matrik yang relevan, seperti R-squared, MSE (Mean Squared Error), atau AUC (Area Under Curve). Data Scientist harus melakukan validasi model dengan menggunakan data uji atau melalui teknik seperti cross-validation untuk memastikan model tidak overfitting dan mampu bekerja dengan baik pada data baru.
Mereka membutuhkan pengetahuan tentang teknik evaluasi dan validasi model, kemampuan untuk menerapkan cross-validation, serta pengalaman dalam interpretasi hasil model untuk membuat rekomendasi berbasis data agar bisa melakukan evaluasi dan validasi model dengan tepat.
5. Interpretasi dan Penyajian Hasil
Salah satu tugas utama Data Scientist yang tidak kalah penting adalah mengkomunikasikan hasil analisis dan model statistik kepada para stakeholder non-teknis. Dalam hal ini akan melibatkan penerjemahan hasil teknis menjadi wawasan bisnis yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Data Scientist perlu membuat laporan yang jelas dan visualisasi yang intuitif untuk memastikan hasil analisis dipahami dengan baik.
Tentunya untuk bisa menjalankan tugas ini dengan baik, mereka membutuhkan kemampuan komunikasi yang kuat, keterampilan dalam visualisasi data, dan pengalaman dalam menyusun laporan analisis yang dapat dipahami oleh berbagai audiens.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Di tengah laju perkembangan data yang sangat cepat, keahlian dalam analisis data dan pemodelan statistik menjadi semakin berharga, dan perusahaan yang dapat memanfaatkan keahlian ini akan memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan.
Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri