Bocoran Task Data Scientist yang Membutuhkan Banyak Waktu
Data Scientist adalah pembuat data besar, mengumpulkan dan menganalisis kumpulan besar data terstruktur dan tidak terstruktur. Peran Data Scientist menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan matematika. Mereka menganalisis, memproses, dan memodelkan data kemudian menginterpretasikan hasilnya untuk membuat rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk perusahaan dan organisasi lain.
Data Scientist adalah pakar analitik yang memanfaatkan keterampilan mereka baik di bidang teknologi maupun ilmu sosial untuk menemukan tren dan mengelola data. Mereka menggunakan pengetahuan industri, pemahaman kontekstual, skeptisisme asumsi yang ada “ untuk mengungkap solusi untuk tantangan bisnis.
Pekerjaan seorang Data Scientist biasanya melibatkan memahami data yang berantakan dan tidak terstruktur, dari sumber seperti perangkat pintar, umpan media sosial, dan email yang tidak sesuai dengan database. Peran Data Scientist, dalam beberapa tahun terakhir, telah menjadi salah satu profesi terpanas di pasar teknologi global.
Permintaan untuk Data Scientist meningkat pada tingkat yang signifikan, karena pasokan data yang sangat besar dari berbagai sumber pintar. Ribuan siswa di berbagai bidang teknis bercita-cita menjadi Data Scientist untuk berkontribusi pada pasar teknologi global menggunakan pengetahuan dan keterampilan manajemen data mereka.
Beberapa lembaga pendidikan menawarkan kursus ilmu data yang menguntungkan untuk mengajarkan manajemen data bekerja secara efisien dan mempersiapkan siswa untuk tugas-tugas ilmu data yang berbeda. Tugas Data Scientist sangat penting untuk kesuksesan perusahaan karena keputusan bisnis perusahaan bergantung pada manajemen data yang sempurna. Mari mengenal sepuluh tugas harian teratas Data Scientist dalam organisasi yang membantu mempersiapkan masa depan yang lebih baik.
Nah dari semua tugas data scientist apa yang paling lama untuk dikerjakan? Yuk simak selengkapnya!
1. 60 persen: Membersihkan dan Mengatur Data
Menurut sebuah penelitian, yang mensurvei 16.000 profesional data di seluruh dunia, tantangan data kotor adalah hambatan terbesar bagi seorang Data Scientist. Seringkali Data Scientist menghabiskan banyak waktu untuk memformat, membersihkan, dan terkadang mengambil sampel data, yang akan menghabiskan sebagian besar waktu mereka.
Oleh karena itu, seorang Data Scientist, kebutuhan Sahabat DQ untuk memastikan bahwa Sahabat DQ memiliki akses ke data yang bersih dan terstruktur dapat menghemat banyak waktu dan akan membantu Sahabat DQ menyelesaikan pekerjaan dengan cepat.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. 19 persen: Mengumpulkan data
Salah satu tantangan utama yang dihadapi para profesional Ilmu Data adalah menemukan kumpulan data yang relevan untuk dikerjakan. Banyak waktu danau data organisasi tidak lain hanyalah tempat pembuangan dengan kumpulan data yang relevan dan tidak relevan. Seperti yang ditunjukkan oleh pengguna Quora, masalahnya tidak berhenti di situ. Data Scientist kemudian harus menghubungi departemen yang berbeda untuk mendapatkan akses ke data yang mereka butuhkan dan lebih sering berakhir menunggu berminggu-minggu bersama.
3. 9 persen: Pemodelan/pembelajaran mesin
Setelah dua kasus penggunaan pertama telah diurutkan, seorang Data Scientist kemudian diberi tugas untuk menyarankan pembelajaran mesin dan pemodelan prediktif sesuai kebutuhan bisnis.
Dikatakan bahwa salah satu bagian tersulit menjadi seorang Data Scientist bukanlah mengembangkan masalah secara tepat, melainkan tentang mendefinisikan masalah yang diberikan dan menemukan cara untuk mengukur solusinya. Ini bahkan lebih relevan ketika klien tidak memiliki gagasan yang jelas tentang apa yang mereka inginkan.
Jadi, jika model Sahabat DQ tidak memberikan hasil yang sesuai dengan kebutuhan bisnis, maka Sahabat DQ akan menghadapi tugas berat untuk menjelaskan perbedaan dan memahami apa yang salah dan di mana.
4. 12 persen : Training dan Testing Algorithm
Proses ini mungkin memakan waktu berbulan-bulan sebelumnya untuk membuat perubahan yang diperlukan dan ini dapat dicapai melalui beberapa cara, seringkali membuat Data Scientist bingung memilih cara yang tepat untuk melakukannya.
Selain itu, kumpulan Data adalah komponen penting atau blok bangunan tempat Data Scientist membangun proyeknya. Terkadang, Data Scientist harus melakukan penskalaan, dekomposisi, transformasi agregasi pada data sebelum mereka dapat melatih model mereka.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Belajar Python Machine Learning sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!