SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 14 Jam 42 Menit 52 Detik

Selain Data Preparation, Ini Tugas Data Scienist Lainnya

Belajar Data Science di Rumah 31-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-02-2024-05-31-195552_x_Thumbnail800.jpg

Profesi data scientist sering kali digambarkan sebagai pekerjaan yang cukup menantang. Bukan tidak mungkin, hampir segala aspek ditangani sendiri oleh data scientist mulai dari pengumpulan dan pembersihan data hingga analisis mendalam dan komunikasi hasil.


Mereka harus memiliki keterampilan yang beragam, termasuk pemrograman, statistik, pembelajaran mesin, dan kemampuan komunikasi untuk menyampaikan temuan mereka secara efektif kepada pemangku kepentingan. Keberhasilan seorang data scientist bergantung pada kemampuannya untuk memahami dan mengintegrasikan berbagai disiplin ilmu tersebut, serta fleksibilitasnya dalam menghadapi masalah yang kompleks dan dinamis dalam lingkungan bisnis yang terus berubah.


Salah satu tugas yang paling banyak memakan waktu adalah data preparation atau persiapan data. Tugas ini dikenal cukup rumit karena hampir 80 persen dihabiskan untuk membersihkan, mengubah, dan mengorganisasi data agar siap digunakan dalam analisis lebih lanjut.


Data scientist harus menangani berbagai isu seperti data yang hilang, inkonsistensi, dan format yang berbeda-beda, yang semuanya memerlukan perhatian detail dan ketelitian tinggi. Nah, selain data preparation, adakah tugas data scientist lainnya yang punya porsi tugas paling besar? Simak penjelasan lengkapnya berikut ini yuk, sahabat DQLab


1. Exploratory Data Analysis (EDA)

Proses yang tidak kalah pentingnya dari data preparation adalah Exploratory Data Analysis (EDA). Proses ini mencakup eksplorasi data secara mendalam untuk memahami karakteristik, struktur, dan hubungan antar variabel dalam dataset. EDA melibatkan langkah-langkah seperti:

  • Deskriptif Statistik: Menghitung metrik dasar seperti mean, median, varians, dan distribusi data.

  • Visualisasi Data: Membuat grafik dan plot seperti histogram, box plot, scatter plot, dan heatmap untuk mendeteksi pola, tren, dan anomali.

  • Identifikasi Outlier: Menemukan dan menangani data yang menyimpang jauh dari data lainnya.

  • Analisis Korelasi: Mengukur hubungan antar variabel untuk mengidentifikasi kolinearitas atau fitur yang memiliki hubungan signifikan.

  • Transformasi Data: Menerapkan teknik transformasi seperti log transformation atau normalization untuk membuat data lebih sesuai untuk analisis dan pemodelan.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Modelling dan Evaluasi

Setelah proses EDA berhasil, data scientist masuk ke tahap pemodelan (modelling) dan evaluasi. Tugas ini melibatkan pemilihan algoritma yang sesuai untuk masalah yang dihadapi, serta pelatihan model menggunakan data yang telah dipersiapkan. Selama proses ini, data scientist harus menguji berbagai model dan hyperparameter untuk menemukan kombinasi yang memberikan performa terbaik. 


Selain itu, evaluasi model dilakukan dengan menggunakan metrik-metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan lainnya sesuai dengan tujuan analisis. Validasi silang (cross-validation) sering digunakan untuk memastikan model tidak overfitting dan dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru.


Hasil dari tahap ini menentukan seberapa baik model dapat memprediksi atau mengklasifikasi data di masa depan, yang kemudian akan digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis.


3. Deployment dan Monitoring

Setelah model selesai dibangun dan dievaluasi, langkah berikutnya adalah deployment. Deployment sendiri merupakan proses menerapkan model ke lingkungan produksi sehingga dapat digunakan oleh aplikasi atau sistem untuk membuat prediksi secara real-time atau batch. Proses ini melibatkan berbagai tahapan, termasuk integrasi model dengan sistem yang ada, penyiapan API, dan konfigurasi infrastruktur yang diperlukan agar model dapat beroperasi dengan efisien dan handal. 


Selain itu, deployment juga mencakup pengaturan monitoring untuk memastikan bahwa model tetap berperforma baik dan mendeteksi jika ada penurunan kualitas prediksi yang mungkin terjadi seiring waktu. Monitoring ini memungkinkan data scientist untuk melakukan pemeliharaan dan update model secara berkala, menjamin bahwa model terus memberikan nilai maksimal bagi organisasi.


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


4. Communication dan Reporting

Satu aspek yang seringkali terabaikan namun sangat penting adalah communication and reporting. Sebagai seorang data scientist, proses ini melibatkan kemampuan untuk menyampaikan temuan dan hasil analisis secara jelas dan efektif kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.


Hal ini mencakup pembuatan visualisasi data yang informatif, menyusun laporan tertulis yang ringkas namun komprehensif, serta melakukan presentasi yang mampu menjelaskan implikasi bisnis dari data yang dianalisis. Kemampuan untuk menerjemahkan data kompleks menjadi insight yang mudah dipahami dan relevan sangat penting untuk memastikan bahwa rekomendasi dari analisis data dapat diimplementasikan secara efektif dalam strategi bisnis.


Meskipun data preparation sering kali dianggap sebagai tugas terbesar bagi seorang data scientist, tugas-tugas lain seperti exploratory data analysis (EDA), modeling dan evaluasi, deployment dan monitoring, serta communication dan reporting juga memerlukan porsi waktu dan perhatian yang besar.


Setiap tahapan memiliki tantangan dan kompleksitasnya sendiri yang menuntut keahlian teknis dan non-teknis dari seorang data scientist. Oleh karena itu, peran data scientist tidak hanya terbatas pada persiapan data, tetapi juga mencakup seluruh proses analisis data dari awal hingga akhir untuk menghasilkan insight yang berharga bagi organisasi.


Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 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 siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login