Tantangan Seorang Ilmuwan Data Junior: Kiat Terbaik Untuk Membantu Anda Sepanjang Jalan

Salah satu bidang paling menarik saat ini yang memungkinkan bisnis meningkatkan operasinya adalah ilmu data.

Basis data, server jaringan, dan halaman media sosial resmi.

Pos Terkait: Siklus Hidup Ilmu Data

Log bisnis menghasilkan sejumlah besar data yang harus diproses dan tidak dapat diabaikan.

Kumpulan data ini dikumpulkan oleh ilmuwan data, yang kemudian menyaring informasi yang tidak relevan sebelum menganalisisnya.

Artikel ini membantu mengidentifikasi situasi perusahaan saat ini dan peluang prospektif untuk perbaikan.

Tetapi memahami data tidak selalu sederhana. Ilmuwan data dan analis data menghadapi tantangan seperti akumulasi data, masalah keamanan, dan kurangnya teknologi yang tepat.

Tantangan sains data junior

Menemukan masalah data terlebih dahulu

Identifikasi isu atau masalah adalah salah satu tugas tersulit dalam ilmu data.

Kumpulan data yang besar dan seringkali tidak terstruktur biasanya merupakan titik awal bagi ilmuwan data. Mereka harus menyadari apa yang seharusnya mereka lakukan dengan informasi ini.

Untuk mengatasi masalah bisnis seperti hilangnya basis konsumen tertentu, misalnya, mereka mungkin perlu menganalisis data ini.

Bergantian, mereka mungkin perlu menganalisis data bisnis untuk melihat di mana mereka kehilangan uang selama beberapa tahun terakhir.

Solusi termudah adalah sebagai berikut:

Sebelum menganalisis kumpulan data apa pun, yang terbaik adalah memahami masalah yang harus dipecahkan.

Memahami persyaratan bisnis akan membantu Anda membuat alur kerja. Dimungkinkan juga untuk membuat daftar periksa yang dapat dicoret saat data diperiksa.

Memilih data yang paling relevan

Bisnis menghasilkan volume data yang luar biasa setiap detik, sehingga sulit untuk mendapatkan data yang tepat untuk dianalisis.

Ini karena memilih kumpulan data terbaik sangat penting untuk menghasilkan model data yang optimal.

Dibutuhkan lebih sedikit waktu untuk membersihkan dan menganalisis data yang tepat dalam format yang tepat.

Untuk mengetahui kinerja bisnis suatu perusahaan.

Misalnya, Anda memerlukan kumpulan data yang berisi data keuangan dari tahun berjalan atau beberapa tahun sebelumnya.

Jumlah data juga cukup penting. Kekurangan data dan kelebihan data berbahaya.

Anda mungkin perlu mengakses data dari berbagai sumber, termasuk catatan pelanggan dan database personel, yang mungkin sulit dilakukan.

Jangan takut karena solusinya lebih mudah dari yang Anda pikirkan.

Seorang ilmuwan data junior harus berinteraksi dengan perwakilan perusahaan untuk mendapatkan data.

Ini memastikan Anda memiliki semua kumpulan data yang diperlukan untuk mengatasi masalah tersebut. Administrasi sistem manajemen data dan teknologi integrasi data juga diperlukan.

Solusi data seperti Adobe Analytics membantu mengumpulkan, menggabungkan, dan memfilter data dari berbagai sumber.

Solusi hebat lainnya jika Anda menggunakan alat visualisasi data, seperti Capturly . Dengan bantuan alat semacam itu, Anda dapat memperoleh data kualitatif tentang set Anda dan Anda dapat fokus pada tujuan Anda dengan cara yang lebih mudah.

Jenis alat ini membantu menyatukan semua sumber data dan menyiapkan alur kerja.

Pembersihan data

Pembersihan data, atau menghapus informasi asing dari kumpulan data, adalah salah satu tantangan paling signifikan dalam ilmu data.

Organisasi diperkirakan kehilangan hingga 25% dari pendapatan mereka sebagai akibat dari biaya mahal untuk membersihkan data yang salah.

Bekerja dengan kumpulan data yang memiliki banyak ketidakteraturan dan informasi yang tidak diinginkan bisa sangat menegangkan bagi seorang ilmuwan data.

Diperlukan banyak jam kerja untuk membersihkan data yang kontradiktif karena para ahli ini harus bekerja dengan terabyte data tersebut.

Selain itu, kumpulan data ini mungkin memiliki hasil yang tidak diinginkan dan salah.

Tata kelola data adalah obat yang ideal untuk masalah ini. Ini menyinggung kumpulan praktik yang digunakan oleh bisnis untuk mengelola aset datanya.

Untuk membersihkan, memformat, dan mempertahankan keakuratan kumpulan data yang mereka tangani, profesional data harus menggunakan solusi tata kelola data kontemporer.

Instrumen tata kelola data terbaik adalah:

• IBM
• Collibra
• benar
• Alteryx

Tindakan penting yang harus dilakukan bisnis adalah mempekerjakan spesialis untuk memantau kualitas data.

Karena ini adalah masalah di seluruh perusahaan, manajer kualitas data harus hadir di setiap departemen untuk memastikan kualitas dan keakuratan kumpulan data.

Keterampilan yang harus Anda kumpulkan

Ilmuwan data junior harus mampu melakukan tugas-tugas berikut:

• Membuat dataset
• Membersihkan dan memanipulasi data
• Membuat data dapat diakses oleh pengguna
• Melakukan analitik tingkat lanjut
• Melakukan pemodelan
• Memvisualisasikan statistik data

Apa yang harus menjadi prioritas utama untuk mengasah kemampuan yang dibutuhkan seorang ilmuwan data junior?

Mari kita membahas keterampilan dasar yang perlu Anda miliki sebelum mulai bekerja dalam ilmu data.

Baca Juga: Ulasan Trader yang Rendah Hati | Apakah Ini Sumber Pendidikan yang Bagus untuk Day Trading?

Pemrograman

Untuk calon ilmuwan data muda, pemrograman adalah kemampuan penting untuk dimiliki.

Bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan di kalangan ilmuwan data adalah Python, dan SQL , yang digunakan untuk manajemen basis data relasional dan kueri data.

Untuk mengatur petak data yang sangat besar dan seringkali tidak terstruktur menggunakan pemrograman. Sangat penting untuk memfasilitasi analisis adalah komponen reguler dari deskripsi pekerjaan ilmuwan data junior.

Belajar untuk mendapatkan gelar atau mendaftar di kursus kilat online adalah dua cara untuk mempelajari bahasa pemrograman.

Setelah dikuasai, pemrograman adalah bakat yang berguna untuk berbagai pekerjaan, tidak hanya ilmu data.

Prosedur statistik

Komponen kunci dari ilmu data adalah statistik.

Metode statistik akan menjadi topik yang dibahas secara singkat dalam setiap mata kuliah efektif yang melatih mahasiswa untuk menjadi ilmuwan data terapan.

Regresi linier, regresi logistik, analisis diskriminan, bootstrap dan validasi silang adalah teknik statistik yang perlu diketahui oleh para ilmuwan data.

Visualisasi data

Salah satu bagian terbaik dari ilmu data adalah menyajikan temuan Anda secara grafis.

Lebih dari seni daripada pengaturan yang telah ditentukan sebelumnya, visualisasi. Ini berarti bahwa tidak ada pendekatan “satu ukuran cocok untuk semua”.

Sebaliknya, guru visual ahli dalam menceritakan kisah yang menarik.

Anda harus mulai dengan mengenal bagan dasar seperti bagan batang dan histogram sebelum beralih ke bagan yang lebih kompleks seperti peta panas dan diagram air terjun .

Saat menilai atau menampilkan data penelitian, presentasi ini sangat membantu. Namun, penerapan seni grafis membuat analisis univariat dan bivariat lebih mudah dipahami.

Banyak tim ilmu data, meskipun tidak semua, menggunakan Tableau sebagai alat perdagangan yang umum.

Menggunakan drag and drop, platform analitik visual menawarkan antarmuka yang ramah pengguna.

Baca Juga: 5 cara teratas Dynamics 365 Project Operations membantu bisnis merampingkan proses

Manipulasi data

Manipulasi data, yang memerlukan pembersihan data mentah, menghilangkan outlier, mengubah nilai nol, dan menempatkan data ke dalam format yang lebih dapat digunakan, adalah kemampuan penting lainnya untuk ilmuwan data pemula.

Ilmuwan data yang tidak berpengalaman dapat menarik kesimpulan lebih cepat dengan memanipulasi data secara cekatan.

Meskipun manipulasi dan analisis data mungkin memakan waktu, mereka pada akhirnya membantu dalam pengembangan keputusan berbasis data yang unggul.

Beberapa teknik modifikasi dan analisis data yang sering digunakan termasuk pemulihan nilai yang hilang, koreksi outlier, dan mengubah jenis data.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin adalah metode yang harus dipahami oleh para ilmuwan data.

Pemodelan prediktif dilakukan dengan menggunakan pembelajaran mesin.

Misalnya, Anda mungkin menggunakan sistem pembelajaran mesin untuk memperkirakan jumlah pengguna Anda untuk bulan berikutnya dan menampilkan statistik dari bulan sebelumnya.

Komponen kunci dari analitik bisnis, khususnya dalam pemasaran, adalah prediksi hasil.

Model linier sederhana dan regresi logistik adalah tempat yang baik untuk memulai sebelum beralih ke model yang lebih kompleks seperti Hutan Acak .

Meskipun hanya membutuhkan beberapa baris untuk mengetahui aturan algoritme ini, namun penting untuk memahami cara kerjanya.

Hasilnya, penyetelan hyperparameter dibuat lebih sederhana, dan model dengan tingkat kesalahan rendah pada akhirnya dihasilkan.

Berlatih menjelaskan masalah adalah metode terbaik untuk menguasai pembelajaran mesin.

Anda dapat mengambil bagian dalam aktivitas seperti HackLive, hackathon komunitas yang berfokus pada kepemimpinan komunitas. Di sini, Anda dapat belajar dari para profesional sambil mengatasi tantangan dan memberikan kontribusi.

Komunikasi yang kuat

Komunikasi adalah bakat berikutnya dalam daftar keterampilan ilmuwan data teratas.

Ilmuwan data mahir dalam mengekstraksi, memahami, dan menganalisis data.

Namun, Anda harus dapat menjelaskan hasil Anda secara efektif kepada anggota tim yang berasal dari latar belakang profesional yang berbeda jika Anda ingin berhasil dalam posisi Anda dan membantu organisasi Anda.

Rasa bisnis yang kuat

Keahlian teknis dapat diterapkan secara paling efektif bila dikombinasikan dengan penilaian bisnis yang baik.

Tanpa itu, seorang ilmuwan data pemula mungkin tidak dapat mengidentifikasi masalah dan kesulitan yang harus diatasi agar perusahaan dapat maju.

Hal ini penting untuk membantu perusahaan tempat Anda bekerja dalam mengejar prospek bisnis baru.

Baca Juga: Fitur Aplikasi Linebet untuk Taruhan Online

Kesimpulan

Sangat menantang untuk mengelola kumpulan data yang sangat besar dan menangani masalah ilmu data.

Profesional dalam ilmu data sekarang menjadi komponen penting dari bisnis besar. Perusahaan dapat mencari penasihat ahli selain memanfaatkan bakat dan pengetahuan ilmuwan data.

Pakar ilmu data dapat membantu dengan menawarkan saran mendalam tentang cara mengelola data organisasi.

Anda dapat menemukan beberapa kursus unggulan tentang ilmu data di Udemy .

Belajar banyak dan jadilah ahli.