Seberapa Penting Machine Learning untuk Data Scientist
Data Scientist dan Machine Learning adalah dua hal yang tidak bisa dipisahkan. Machine Learning dapat dikatakan sebagai inti dari banyak solusi data-driven yang digunakan oleh Data Scientist. Kemampuan untuk mengembangkan, melatih, dan menyebarkan model Machine Learning memungkinkan Data Scientist untuk mengubah data menjadi insight yang berharga dan actionable, yang bisa digunakan untuk memecahkan masalah bisnis atau ilmiah.
Sebagai Data Scientist pemula, memahami konsep dasar Machine Learning dan bagaimana menerapkannya dalam kasus nyata menjadi tahapan awal yang penting menuju penguasaan disiplin ini. Dalam Machine Learning, model dibangun berdasarkan data yang diberikan. Model ini kemudian digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa harus memprogram semua aturan secara manual.
Selain itu, mereka juga perlu memahami peranan Machine Learning dalam pekerjaannya, dimana hal ini akan kita bahas lebih lengkap dalam artikel di bawah ini. Yuk, simak pembahasannya!
1. Automasi dan Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Machine Learning memungkinkan Data Scientist untuk mengotomatisasi proses pengambilan keputusan dengan cara yang lebih efisien dan akurat. Dengan menggunakan algoritma Machine Learning yang tepat, model dapat mempelajari pola dari data historis dan membuat prediksi atau keputusan secara otomatis dan tanpa intervensi manual. Hal ini sangat berguna dalam berbagai industri seperti perbankan, kesehatan, dan marketing, dimana keputusan dapat dibuat secara cepat dan tepat berdasarkan data krusial.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Kemampuan untuk Menangani Data dalam Skala Besar
Dalam era big data, jumlah data yang tersedia meningkat secara drastis dalam waktu singkat. Machine Learning dapat membantu Data Scientist dalam menangani, menganalisis, dan mencari insight dari dataset yang sangat besar dan kompleks, dimana akan sulit dikelola dengan metode tradisional. Dengan Machine Learning, Data Scientist dapat memanfaatkan data dalam skala besar untuk membuat model prediktif yang kuat dan mendapatkan insight mendalam yang dapat mendorong inovasi.
3. Peningkatan Akurasi Prediksi
Salah satu keunggulan utama Machine Learning adalah kemampuannya untuk terus belajar dan meningkatkan performanya seiring dengan bertambahnya data. Dengan memanfaatkan model Machine Learning yang terus diperbarui dan disesuaikan berdasarkan data baru, Data Scientist dapat meningkatkan akurasi prediksi, sehingga bisa membantu perusahaan atau organisasi dalam membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat waktu.
4. Penerapan Luas dalam Berbagai Industri
Machine Learning dapat diaplikasikan di berbagai sektor, mulai dari teknologi, keuangan, kesehatan, hingga manufaktur. Bagi Data Scientist, pemahaman yang mendalam tentang Machine Learning akan membuka peluang untuk bekerja di berbagai bidang.
Sebagai contoh, dalam sektor kesehatan, Machine Learning dapat digunakan untuk mengembangkan model diagnostik yang dapat mendeteksi penyakit lebih awal, sedangkan di sektor keuangan, Machine Learning bisa digunakan untuk mendeteksi penipuan dan mengelola risiko.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
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