Sudah Tahu Bahasa Gaul Data Science Belum? Kenali Ini untuk Siap Berkarir di Industri

Dalam kehidupan sehari-hari, bisa dibilang bahasa gaul lah yang nampaknya menjadi bahasa ibu bagi kebanyakan orang, dibanding dengan bahasa baku yang sesuai dengan Ejaan yang Disempurnakan (EYD). Masing-masing kata biasanya memiliki lebih dari satu bahasa gaul. Hal ini biasanya tergantung dengan lingkungan sekitar. Meski begitu, ada baiknya juga kita tetap melestarikan bahasa Indonesia sesuai EYD ya, Sahabat Data DQLab!

Nah, ternyata bahasa gaul juga ada loh dalam dunia data science! Menurut Taju Mahardika, salah satu member DQLab yang kini berprofesi sebagai data analyst AirAsia, bahasa gaul dalam data science sangat penting untuk dipahami. Sebab jika tidak, akan menghambat komunikasi dengan rekan kerja. Masa sih? Yuk, kita simak informasi yang satu ini!

1. Benchmark

Berbicara tentang, akurasi menjadi salah satu unsur yang harus diperhatikan. Oleh sebab itu, ada istilah benchmark yang berarti tolak ukur. Artinya, ketika sebuah data telah melalui tahap "benchmarking", itu pertanda data tersebut sudah dibandingkan dengan data lainnya. Dengan begitu, kita dapat menentukan apakah data tersebut layak digunakan atau tidak.

Baca juga : Belajar Data Science, Jihar Lulusan Ekonomi Banting Stir Berkarir di Dunia Data

2. Raw

Nah, bahasa gaul yang satu ini pasti kalian sudah pada tahu kan? Yup! Raw yang berarti mentah juga berlaku loh dalam dunia data science. Itulah mengapa pentingnya pengolahan data sebelum akhirnya data dapat digunakan untuk dijadikan bahan dasar pengambilan keputusan yang ditarik dari hasil pengolajan data.

3. Error Value

Bahasa gaul yang satu ini umumnya sudah menjadi makanan sehari-hari dalam dunia data. Maksud dari error value adalah error yang terjadi pada kesalahan penulisan atau biasa dikenal dengan typo. Jika kamu mengalaminya, tidak perlu khawatir, karena hal ini umum terjadi.

Baca juga : Belajar Data Science Anti Ribet Tanpa Install Software bersama DQLab

4. Error #ref

Sama-sama bermaksud terjadi kesalahan seperti error value, hanya saja letak kesalahannya yang berbeda. Jadi, error #ref ini sendiri terjadi karena data yang terhubung dengan fungsi hilang. Tentunya, kamu harus memiliki kejelian untuk memastikan apakah fungsi yang kamu gunakan sudah sesuai atau belum. Karena hal ini akan berdampak pada data itu sendiri. Semangat!

5. Mau Tahu Lebih Banyak Bahasa Gaul dalam Data Science? Yuk, Belajar di DQLab!

Buat kamu yang tertarik dengan bahasa gaul ini, kamu bisa mulai belajar data science bersama DQLab! Di DQLab, kamu akan mempelajari data science secara bertahap. Materi yang disampaikan akan dikemas dalam bentuk modul yang bisa kamu akses gratis di DQLab.id. Dengan belajar di sini, kamu akan dimudahkan dengan fitur Live Code Editor yang akan membimbingmu pada saat belajar? Penasaran? Ayo, mulai belajar data science di DQLab!

Penulis : Sandi Sabar Rahman

Editor : Annissa Widya Davita