Oleh Universitas Cakrawala
•
11 February 2025
Di era digital saat ini, data telah bertransformasi menjadi aset berharga yang dapat membantu bisnis dan organisasi dalam mengambil keputusan yang lebih cerdas dan efektif. Di sinilah peran data science muncul sebagai bidang yang sangat penting.
Data science memungkinkan kita untuk menggali informasi berharga dari data mentah, menganalisisnya, dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat mendorong pertumbuhan bisnis. Mulai dari memahami perilaku pelanggan, memprediksi tren pasar, hingga mengoptimalkan operasi bisnis.
Namun, bagaimana sebenarnya proses kerja data science? Artikel ini akan membahas proses kerja data science, mulai dari pengumpulan data hingga pembuatan model prediktif yang dapat membantu bisnis mencapai tujuannya.
Setiap proyek data science dimulai dengan memahami masalah yang ingin diselesaikan. Sebelum mengolah data, seorang data scientist harus menjawab beberapa pertanyaan seperti:
Misalnya, dalam dunia e-commerce, sebuah perusahaan ingin memahami pola pembelian pelanggan agar dapat merekomendasikan produk yang lebih relevan.
Dengan memahami tujuan ini, seorang data scientist dapat menentukan pendekatan yang tepat untuk mengolah data.
Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data yang dibutuhkan. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti:
Pengumpulan data bisa dilakukan menggunakan berbagai metode, seperti web scraping, API, atau akses langsung ke database perusahaan.
Kualitas data sangat penting dalam data science, karena data yang tidak akurat bisa menghasilkan wawasan yang salah.
Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah membersihkan data. Ini adalah salah satu tahap paling penting karena data mentah sering kali mengandung:
Tahapan data cleaning meliputi:
Tanpa proses data cleaning yang baik, hasil analisis dan model machine learning yang dibuat bisa menjadi tidak akurat.
Setelah data bersih, langkah berikutnya adalah eksplorasi data atau Exploratory Data Analysis (EDA). Pada tahap ini, seorang data scientist mencoba memahami pola dalam data dengan melakukan:
Misalnya, jika sebuah perusahaan ingin memahami faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan, data scientist bisa menggunakan diagram batang untuk melihat hubungan antara waktu respons customer service dan rating pelanggan.
Dengan EDA, seorang data scientist dapat menemukan pola yang tidak terlihat sebelumnya, mengidentifikasi fitur yang paling penting, dan memutuskan metode analisis yang akan digunakan.
Setelah memahami data, langkah selanjutnya adalah membangun model prediktif menggunakan machine learning. Beberapa algoritma yang sering digunakan dalam data science meliputi:
Jenis machine learning ini digunakan ketika data sudah memiliki label. Contoh algoritmanya:
Digunakan ketika data tidak memiliki label. Contoh algoritmanya:
Deep learning digunakan untuk pemrosesan data yang lebih kompleks, seperti pengenalan gambar, analisis teks, dan suara.
Selama proses pemodelan, seorang data scientist akan melatih dan menguji model menggunakan data yang ada untuk mendapatkan hasil yang paling akurat.
Setelah model dibuat, langkah berikutnya adalah mengevaluasi kinerjanya. Beberapa metrik evaluasi yang sering digunakan dalam data science adalah:
Jika model tidak memberikan hasil yang optimal, data scientist dapat melakukan hyperparameter tuning, mengubah algoritma, atau menambahkan lebih banyak data untuk meningkatkan kinerja model.
Setelah model diuji dan mendapatkan hasil yang memuaskan, langkah selanjutnya adalah menerapkannya di dunia nyata. Ini bisa berarti:
Misalnya, dalam dunia e-commerce, model machine learning dapat diterapkan untuk mempersonalisasi rekomendasi produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka.
Data terus berkembang, sehingga model yang sudah diterapkan perlu diperbarui secara berkala. Beberapa tantangan dalam pemeliharaan model meliputi:
Karena itu, data scientist harus selalu memantau kinerja model dan melakukan pembaruan jika diperlukan.
Proses kerja dalam data science melibatkan beberapa tahapan penting, mulai dari memahami masalah bisnis, mengumpulkan dan membersihkan data, melakukan eksplorasi, membangun model machine learning, hingga menerapkannya di dunia nyata.
Dengan semakin meningkatnya jumlah data yang dihasilkan setiap hari, keterampilan dalam data science menjadi semakin penting dan sangat dibutuhkan oleh berbagai industri.
Jika kamu ingin mendalami data science dan memiliki karier di bidang ini, bergabunglah dengan Cakrawala University, Jurusan Data Science.
Di sini, kamu akan belajar langsung dari para ahli dan mendapatkan keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist profesional. Jadilah bagian dari teknoloagi modern dan raih masa depanmu bersama Cakrawala University!
Baca Juga:
Berita Terkait
Simak di Sini Apa Saja Mata Kuliah Bisnis Digital
Universitas Cakrawala
•
01 November 2023
Mengenal Lebih Dekat Jurusan Sistem Informasi dan Prospek Kerjanya
Universitas Cakrawala
•
07 November 2023
Kuliah Kelas Karyawan: Definisi, Jadwal, Biaya, dan Jurusan
Universitas Cakrawala
•
07 November 2023
Bisnis Digital : Definisi, Konsep, Contoh, dan Peluangnya
07 November 2023
Kuliah Kelas Karyawan di Jakarta - Cakrawala University
Universitas Cakrawala
•
13 November 2023
Ini Perbedaan Institut, Universitas, Sekolah Tinggi dan Politeknik Agar Tidak Tertukar
Universitas Cakrawala
•
13 November 2023
10 Prospek Karier Ilmu Komputer, Gajinya Menjanjikan
Universitas Cakrawala
•
05 March 2025
Jurusan Manajemen Keuangan: Mata Kuliah, Prospek Kerja, Gaji
Universitas Cakrawala
•
12 March 2025
10 Prospek Kerja Jurusan Sains Data dengan Gaji Tinggi!
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Hard Skill dan Soft Skill : Perbedaan, Contoh dan Tips Meningkatkannya
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Brainstorming : Pengertian, Tujuan, Contoh serta Cara Melakukannya
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
10 Prospek Kerja dan Gaji Lulusan Bisnis Digital
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023
Daftar Mata Kuliah S1 Sistem Informasi Universitas Cakrawala? Cek Disini!
Rahmawati
•
27 February 2025
Teknologi Digital : Pengertian, Jenis, dan Contohnya dalam Kehidupan Sehari-hari
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023
Blended Learning : Pengertian, Manfaat dan Tahapannya
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
Apa Itu Marketing Analysis, Tugas hingga Jenjang Karirnya dan Gajinya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Digital Literacy : Pengertian, Contoh, dan Cara Meningkatkannya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Apa Itu Transformasi Digital, Fungsi dan Contoh Penerapannya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Apa Itu Analis Keuangan, Tugas, Gaji dan Skill yang Harus Dimiliki
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Apa Itu Manajemen Keuangan, Prinsip dan Fungsinya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
10 Prospek Kerja Manajemen Keuangan dengan Gaji Menjanjikan!
Rahmawati
•
17 November 2023
Apa Itu Digital Marketing? Ini Definisi, Manfaat, hingga Toolsnya
Alifia Kamila
•
14 November 2023
Digital Marketer : Tugas, Prospek Kerja, Jenjang Karir, dan Gaji
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
Auditor Adalah: Pengertian, Kode Etik, Jenis-jenis dan Tugasnya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Wajib Tahu, Ini Dia Manfaat Teknologi Informasi dalam Kehidupan Sehari-hari
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023