SUPER MID-YEAR SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K!

0 Hari 3 Jam 0 Menit 19 Detik

Istilah Penting pada Job Description Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 26-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-02-2023-07-26-225348_x_Thumbnail800.jpg

Peran data scientist menjadi semakin penting dalam sektor bisnis yang bergerak cepat seperti sekarang. Posisi ini bertanggung jawab dalam mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk menghasilkan insight. Jika kalian sering melihat job description untuk data scientist, pasti ditemukan sejumlah istilah teknis yang sering digunakan.


Artikel ini bertujuan untuk membahas istilah-istilah yang sering muncul dalam deskripsi pekerjaan data scientist. Dari istilah yang terkait dengan analisis data hingga kemampuan pemodelan prediktif, kalian harus paham dan menguasainya supaya tidak merasa asing ketika telah menjadi praktisi data science. Yuk, cari tahu lebih lanjut di sini!


1. Data Cleansing

Data Scientist

Data cleansing adalah proses mengidentifikasi, memperbaiki, dan menghapus kesalahan, ketidakakuratan, nilai yang hilang, dan inkonsistensi dalam dataset. Tujuan dari data cleansing untuk meningkatkan kualitas data agar dapat diandalkan dan relevan untuk kebutuhan analisis atau penggunaan lainnya.


Missing value atau nilai yang hilang adalah kondisi ketika Data tidak lengkap atau kosong untuk beberapa atribut. Data cleansing akan mencari cara untuk mengisi atau mengatasi nilai yang hilang ini, misalnya dengan menggunakan teknik seperti mengisi dengan rata-rata atau nilai yang serupa dari data lain. Data cleansing jika dilakukan ketika menemukan outliers, yaitu nilai data yang ekstrem atau tidak wajar yang dapat mengganggu analisis atau menghasilkan hasil yang salah. Data cleansing dapat membantu mengidentifikasi apakah outlier perlu dihapus atau diabaikan.


Proses data cleansing melibatkan serangkaian langkah, termasuk pemahaman mendalam tentang data yang sedang diolah, penggunaan alat dan teknik seperti SQL queries, fungsi pemrograman, atau perangkat lunak khusus, serta inspeksi manual untuk memeriksa kualitas data. Dengan memiliki data yang bersih dan berkualitas, keputusan dan wawasan yang dihasilkan akan lebih andal dan akurat.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Predictive Modeling

Data Scientist

Predictive modeling adalah proses menggunakan data historis yang telah dikumpulkan untuk membangun model matematika atau statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil atau perilaku di masa depan. Model ini digunakan untuk menemukan hubungan dan pola dalam data yang ada. Kemudian temuan ini diterapkan pada data baru untuk membuat perkiraan atau prediksi tentang apa yang mungkin terjadi.


Tujuan utama dari predictive modeling adalah menghasilkan prediksi yang paling akurat dan dapat diandalkan, sehingga dapat membantu organisasi dan perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan memahami dampak dari berbagai keputusan yang akan diambil. Contohnya termasuk prediksi penjualan, churn pelanggan, harga saham, tingkat kriminalitas, dan banyak lagi.


3. Data Warehousing

Data Scientist

Data warehousing adalah proses pengumpulan, pengintegrasian, penyimpanan, dan pengelolaan data dari berbagai sumber yang berbeda untuk keperluan analisis dan pelaporan bisnis. Tujuan utamanya adalah menyediakan storage yang kokoh untuk menyimpan data historis dan data saat ini dari berbagai sistem operasional yang berbeda.

Beberapa karakteristik penting dari data warehousing adalah:

  • Sumber Data yang Beragam: Data warehousing mengumpulkan data dari berbagai sistem dan aplikasi yang berbeda di seluruh perusahaan. Data ini dapat berasal dari sistem penjualan, keuangan, sumber daya manusia, logistik, dan lainnya.

  • Integrasi Data: Data yang dikumpulkan dari sumber yang beragam diintegrasikan ke dalam struktur yang seragam dan konsisten di dalam data warehouse. Hal ini memungkinkan data dari berbagai sumber untuk diakses dan dianalisis secara efisien.

  • Data Cleansing dan Transformasi: Sebelum dimuat ke dalam data warehouse, data sering melewati proses pembersihan (data cleansing) dan transformasi untuk memastikan kualitas dan konsistensi data.

  • Pengolahan Data Terstruktur: Data dalam data warehouse biasanya terstruktur dalam bentuk tabel atau skema berbasis dimensi dan fakta. Ini memfasilitasi pertanyaan analitis dan pelaporan yang efisien.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Feature Engineering

Data Scientist

Feature engineering adalah proses menciptakan dan memilih fitur atau atribut yang relevan dan informatif dari raw data untuk meningkatkan kinerja dan hasil dari model machine learning atau algoritma analisis data lainnya. Fitur adalah variabel atau atribut yang digunakan oleh model untuk membuat prediksi atau mengidentifikasi pola dalam data.


Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan representasi data agar model dapat memahami dan menangkap pola-pola yang relevan dengan masalah yang ingin diselesaikan. Fitur yang baik dapat membantu mengurangi dimensi data, mengatasi masalah overfitting (ketika model terlalu terfokus pada data pelatihan dan tidak dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru), serta meningkatkan akurasi dan performa model. Memiliki fitur-fitur yang baik dan tepat dapat meningkatkan kinerja model dan memberikan hasil yang lebih baik.


Ternyata banyak sekali istilah teknis yang menuntut kemampuan kalian agar menjadi data scientist yang andal. Nah, untuk membiasakan diri dengan teknik-teknik tersebut, kalian harus sering latihan ya. alian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login