Wajib Paham, Istilah Job Description Data Scientist

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 dibuat untuk membahas istilah yang sering muncul dalam deskripsi pekerjaan data scientist. Dari istilah yang terkait dengan data mining hingga kemampuan experimental design, kalian harus paham dan menguasai hal tersebut supaya tidak merasa asing ketika telah menjadi praktisi data science.

Yuk, cari tahu lebih lanjut di sini!

1. Data Mining

Data mining adalah proses analitis yang dirancang untuk mengeksplorasi data untuk menemukan pola, tren, dan hubungan yang signifikan. Intinya, data mining menggabungkan metode dari statistik, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk mengkonversi data mentah menjadi informasi yang berguna.

Tujuannya agar didapatkan insight baru atau memprediksi perilaku yang belum diketahui dari data tersebut. Sebagai contoh dalam bisnis, data mining dapat digunakan untuk mengidentifikasi segmen pelanggan, meningkatkan strategi pemasaran, atau memprediksi churn pelanggan. Di bidang kesehatan, data mining membantu dalam mengidentifikasi pola penyakit dan penggunaan obat yang efektif.

Proses data mining melibatkan beberapa langkah utama. Pertama, data yang relevan harus dikumpulkan dan disiapkan, yang dapat mencakup pembersihan data, penanganan data yang hilang, dan pemilihan sampel. Setelah data siap, dilakukan proses eksplorasi data untuk menemukan pola atau hubungan awal.

Tahap berikutnya adalah membangun dan melatih model menggunakan algoritma machine learning yang sesuai. Model ini kemudian diuji dan dievaluasi untuk keakuratannya. Akhirnya, hasil dari data mining diinterpretasikan dan disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami, biasanya dengan bantuan tools visualisasi data. 

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Model Validation

Proses ini melibatkan penilaian kinerja model dengan menggunakan data yang tidak terlibat dalam pelatihan model, sehingga memungkinkan penilaian objektif terhadap seberapa baik model tersebut dapat memprediksi atau mengklasifikasikan data baru. Dalam konteks machine learning, model validation seringkali menggunakan teknik seperti cross-validation, di mana data dibagi menjadi beberapa bagian.

Beberapa bagian digunakan untuk melatih model, dan bagian lainnya digunakan untuk mengujinya. Hal ini membantu dalam mengidentifikasi masalah seperti overfitting, di mana model terlalu spesifik untuk data latihan dan tidak dapat melakukan generalisasi dengan baik pada data baru.

Model validation juga mencakup penilaian aspek-aspek lain dari model, seperti interpretasi hasil, keandalan di berbagai kondisi operasional, dan kesesuaian dengan kebutuhan bisnis atau tujuan penelitian. Dalam prakteknya, proses ini perlu pengujian model di bawah berbagai skenario atau kondisi untuk memastikan model tetap stabil dan akurat. Selain itu, validasi model juga sering melibatkan perbandingan dengan model lain atau benchmark untuk menetapkan efektivitasnya.

3. Extract, Transform, Load

Proses ETL melibatkan tiga langkah utama, pertama, "Extract" (Ekstraksi), di mana data diambil dari sumber aslinya. Sumber data ini dapat beragam, mulai dari database relasional, file flat, hingga sumber data online seperti log web atau media sosial. Dalam langkah ekstraksi, data penting diidentifikasi dan dikumpulkan untuk proses selanjutnya. Tujuannya untuk mengumpulkan data yang tersebar di berbagai sumber dan format menjadi satu lokasi terpusat untuk transformasi lebih lanjut.

Langkah kedua adalah "Transform" (Transformasi), di mana data yang diekstrak disesuaikan, dibersihkan, dan diubah menjadi format yang konsisten. Transformasi ini termasuk aktivitas seperti pemfilteran, penggabungan, pemisahan kolom, konversi tipe data, dan normalisasi. Tujuan dari langkah ini untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan siap untuk analisis dan bebas dari inkonsistensi atau kesalahan.

Terakhir, langkah "Load" (Pemuatan) mengacu pada proses memindahkan data yang telah ditransformasi ke dalam sistem tujuan, yang seringkali merupakan data warehouse. Di sini, data disimpan dalam format yang dioptimalkan untuk kueri dan analisis cepat. Proses ETL sangat penting untuk memastikan data dalam sistem perusahaan teratur, konsisten, dan siap untuk digunakan dalam analisis bisnis atau keputusan berbasis data.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Experimental Design

Dalam merancang sebuah eksperimen, beberapa prinsip penting harus diperhatikan untuk memastikan validitas dan reliabilitas hasil. Pertama adalah randomisasi, yang berarti subjek atau unit eksperimental secara acak ditugaskan ke berbagai kelompok untuk mengurangi bias. Kedua, blinding atau masking, di mana subjek atau peneliti tidak mengetahui kelompok mana yang menerima perlakuan, membantu mencegah prasangka dalam pengumpulan dan interpretasi data.

Selanjutnya, pengulangan eksperimen untuk memastikan hasilnya konsisten dan dapat dipercaya. Desain eksperimental yang baik juga mempertimbangkan faktor-faktor lain seperti ukuran sampel, representasi subjek, dan metode statistik untuk analisis data.

Penggunaan desain eksperimental yang tepat sangat penting dalam bidang seperti kedokteran, psikologi, biologi, pemasaran, dan ilmu sosial karena memahami hubungan sebab-akibat dapat memberikan insight yang berharga untuk teori, kebijakan, atau praktik.

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