Tips Jitu Jadi Data Scientist, Profesi Hot Dunia Data di 2022!
Di dunia digital saat ini, sebagian besar organisasi dibanjiri data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Data adalah komoditas sekarang, dan organisasi harus tahu cara memonetisasi data tersebut dan memperoleh keuntungan dari banjir. Dan menilai data adalah salah satu cara terbaik bagi perusahaan untuk menjadi sukses dalam membedakan diri mereka di pasar.
Memang, data itu sendiri telah menjadi komoditas, dan kepemilikan data dalam jumlah yang melimpah saja tidak cukup. Tetapi kemampuan untuk memonetisasi data secara efektif (dan tidak hanya menimbunnya) tidak diragukan lagi dapat menjadi sumber keunggulan kompetitif dalam ekonomi digital. Namun, kita perlu memperbaiki data ini. Dan penyempurnaan "new oil" ini akan memakan waktu yang cukup lama. Menurut pendapat , Sahabat DQ masih belum ada. Akibat dari, "penyempurnaan data" atau dikenal dengan proses œrefinement data data akan tetap menjadi faktor kunci untuk analitik lanjutan yang sukses.
Namun, penggunaan data science dan machine learning (ML) terus berkembang dalam pengembangan produk. Produsen telah menemukan cara baru untuk mengumpulkan dan menggunakan sejumlah besar data yang sekarang tersedia.
Produk baru tidak hanya mendapat manfaat dari penggunaan ML selama R&D, beberapa bahkan menambahkan ML sebagai fitur baru di dalam produk. Ketika Sahabat DQ terakhir melihat ilmu data untuk pengembangan produk, Sahabat DQ menemukan bahwa perangkat keras dan perangkat lunak untuk melakukan pekerjaan ilmu data tersedia, tetapi ada kekurangan personel terlatih. Sejak laporan itu, situasinya tidak banyak berubah.
Nah, simak yuk bagaimana era baru dunia data di 2022!
1. Tren terkini dan terkini dalam data dan analitik
Tren analitik berkisar pada AI dan ML. Model Analytics-as-a-Service adalah model penting untuk setiap organisasi cerdas yang digerakkan oleh data. Sahabat DQ dapat membuat dampak pada masyarakat dan mencoba membuat tempat tinggal yang lebih baik dengan menggunakan analitik canggih. Dari perspektif bisnis, Sahabat DQ menggunakan analitik data dan pemodelan prediktif untuk membantu perusahaan meningkatkan penjualan dan pendapatan mereka.
Biarkan memberi Sahabat DQ beberapa contoh. Sahabat DQ telah terlibat dengan beberapa mitra teknologi dalam sebuah proyek untuk Smart City atau biasa dikenal denganKota Cerdas. Proyek ini melibatkan penggunaan analitik prediktif untuk validasi peringatan penting guna membantu mengurangi waktu dan jumlah data yang diperlukan untuk diproses.
Ini menggunakan perangkat Internet of Things (IoT), kamera video definisi tinggi, dan sensor suara, serta data video dan suara yang diambil dari lokasi tertentu. Akhirnya, solusi tersebut juga terintegrasi dengan data yang tersedia dari sumber data seperti kriminalitas, cuaca, dan media sosial. Tujuan keseluruhan dari proyek Kota Cerdas adalah untuk menggunakan dan menerapkan analitik tingkat lanjut dengan komputasi kognitif untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang aman, dan agar responden dapat merespons lebih awal berdasarkan data waktu nyata.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Strategi data dan analitik
Strategi adalah aspek penting dari setiap organisasi berbasis data. Ini harus mencakup strategi data untuk AI, ML, pemodelan statistik, dan disiplin ilmu data lainnya, seperti analitik prediktif dan preskriptif. Secara umum, analitik lanjutan lebih prediktif dan dapat ditindaklanjuti daripada retrospektif. Organisasi yang cerdas melihat hasil positif ketika mereka menempatkan strategi untuk data dan analitik di tangan karyawan yang memiliki posisi yang baik untuk membuat keputusan, seperti mereka yang berinteraksi dengan pelanggan, mengawasi pengembangan produk, atau menjalankan proses produksi.
Dengan wawasan berbasis data dan aturan keputusan yang jelas, karyawan dapat memberikan layanan yang lebih bermakna, menilai dan memenuhi permintaan pelanggan dengan lebih baik, serta mengoptimalkan produksi.
3. Inovasi analitik data
Deep Learning dan Machine Learning, bersama dengan AI, semuanya sangat populer, tetapi ingin menegaskan kembali bahwa teknologi canggih seperti AI dan pembelajaran mesin akan terus mengubah analitik data. Inovasi berikutnya adalah penggunaan analitik otomatis, yang dapat digunakan alat pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dalam data.
Misalnya, masalah retensi pelanggan, pelanggan default pada pinjaman, atau memprediksi pelanggan yang rentan terhadap kecelakaan mobil. Selain itu, analitik prediktif dan analitik preskriptif akan menjadi kunci untuk setiap inovasi masa depan dalam AI dan ML.
4. Media dan Hiburan
Pada tingkat dasar, wawasan teknologi ilmu data dapat membantu industri media dan hiburan dengan peramalan, riset operasi, pemodelan materi pelajaran, segmentasi orang, dan rekomendasi materi konten. Ilmu data bahkan dapat mempersonalisasi pengiriman konten, perilaku konsumen, dan wawasan untuk pembuatan profil konsumen.
Misalnya, proses analitik informasi Netflix telah membantu perusahaan bisnis dengan perusahaan komersial dan pilihan teknis bersama dengan membuat rencana anggaran, menemukan lokasi, dan membangun set.
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!