Skill Machine Learning untuk & Data Scientist ala Koki
Apa hubungan antara Data Scientist dan koki? Mungkin terdengar aneh, tetapi ternyata keduanya punya kesamaan yang menarik! Baik koki maupun Data Scientist sama-sama bekerja dengan bahan mentah—koki dengan bahan makanan, dan Data Scientist dengan data mentah. Keduanya dituntut untuk menciptakan sesuatu yang berkualitas dari bahan tersebut.
Dalam dunia Data Science, Machine Learning adalah "resep masakan" yang membantu Data Scientist mengolah data mentah menjadi insight berharga. Sama seperti koki yang membutuhkan teknik dan intuisi, Data Scientist juga memerlukan pemahaman mendalam tentang Machine Learning agar hasilnya maksimal. Penasaran apa saja kesamaan lainnya? Yuk, kita bahas lebih lanjut!
1. Data Seperti Bahan Mentah; Machine Learning Seperti Resep Masakan
Seorang koki memulai proses memasak dengan bahan-bahan mentah, seperti sayuran, daging, atau rempah. Bahan-bahan ini perlu dipilih, dibersihkan, dan dipersiapkan sebelum bisa diolah menjadi masakan. Hal yang sama berlaku untuk Data Scientist. Data mentah yang dikumpulkan dari berbagai sumber harus melalui proses pembersihan (data cleaning) dan persiapan sebelum dapat digunakan dalam model Machine Learning.
Setelah bahan siap, koki membutuhkan resep untuk memastikan masakan memiliki rasa yang pas. Dalam Data Science, algoritma Machine Learning adalah "resep" yang membantu Data Scientist mengolah data sesuai kebutuhan. Misalnya, algoritma clustering digunakan untuk mengelompokkan data, sedangkan regression digunakan untuk membuat prediksi.
Namun, tidak semua resep cocok untuk semua masakan. Sama halnya, algoritma yang digunakan juga harus disesuaikan dengan masalah yang ingin diselesaikan. Inilah mengapa belajar Machine Learning adalah keterampilan penting bagi Data Scientist.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pentingnya 'Rasa' dalam Memilih Algoritma
Seorang koki hebat tidak hanya mengandalkan resep, tetapi juga memiliki 'rasa' atau intuisi yang tajam untuk menciptakan masakan yang lezat. Data Scientist pun membutuhkan intuisi ini saat memilih algoritma yang akan digunakan. Tidak semua data cocok untuk algoritma tertentu, dan pengalaman menjadi kunci untuk mengetahui mana yang paling efektif.
Misalnya, Data Scientist harus mempertimbangkan ukuran dataset, jenis data, dan tujuan analisis sebelum memilih algoritma. Dengan insting yang tajam, mereka dapat mempercepat proses eksperimen dan menghasilkan model yang lebih akurat. Sama seperti koki yang berani mencoba bumbu baru, Data Scientist juga harus berani mengeksplorasi teknik-teknik baru dalam Machine Learning.
3. Eksperimen: Trial & Error di Dapur dan dengan Data
Apakah Anda pernah melihat koki mencoba resep baru? Mereka sering kali melakukan banyak percobaan hingga menemukan rasa yang sempurna. Hal ini juga terjadi pada Data Scientist. Model Machine Learning jarang sekali berhasil dengan sempurna pada percobaan pertama. Prosesnya melibatkan pengaturan parameter, pengujian algoritma yang berbeda, dan analisis hasil.
Misalnya, seorang Data Scientist mungkin mencoba beberapa algoritma seperti decision trees, random forests, atau neural networks sebelum menemukan yang paling cocok untuk datanya. Sama seperti koki, kesabaran dan keberanian untuk gagal menjadi kunci dalam proses ini. Setiap kegagalan adalah pelajaran berharga untuk hasil yang lebih baik di masa depan.
4. Penyajian Akhir: Pentingnya Storytelling dalam Data
Sebagus apapun masakan, penyajiannya akan mempengaruhi bagaimana orang menikmatinya. Begitu juga dengan hasil analisis data. Data Scientist harus mampu menyajikan insight dari data dalam bentuk yang menarik dan mudah dipahami oleh orang awam. Inilah yang disebut data storytelling.
Misalnya, Data Scientist bisa menggunakan visualisasi data seperti grafik, diagram, atau dashboard interaktif untuk menyampaikan pesan yang jelas. Visualisasi ini membantu "menghidangkan" data dengan cara yang memikat dan memberikan dampak yang kuat pada pengambilan keputusan.
Storytelling adalah seni yang membuat data menjadi lebih hidup, sehingga hasil analisis tidak hanya informatif tetapi juga mampu menginspirasi.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Sudah siap menjadi "koki data" yang andal? Belajar Machine Learning adalah langkah pertama untuk menguasai dunia Data Science. Program bootcamp DQLab akan membantu Anda memahami dasar-dasar Machine Learning, memilih algoritma yang tepat, dan menguasai seni storytelling dengan data.
Yuk pelajari berbagai algoritma machine learning secara langsung dengan modul DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.