Kompetensi Data Scientist : 3 Konsep Wajib untuk Praktisi Data

Insight yang baik didapatkan melalui proses pengolahan data yang baik pula. Data Scientist  merupakan suatu kegiatan profesi yang melakukan analisis big data dengan menggunakan serangkaian proses. Tentu saja, proses yang digunakan harus terstruktur agar hasil yang diharapkan dari proses pengolahan data memiliki value yang sangat baik. Hasil ini nantinya akan digunakan untuk mendukung banyak sekali pembuatan keputusan. 

Keputusan yang baik akan dihasilkan berkat insight pengolahan data yang sangat baik. DQLab akan bersama menjelaskan bagaimana rincian proses yang harus kamu lakukan untuk menghasilkan insight yang akan mendukung pembuatan keputusan untuk bisnismu. Beberapa proses pengolahan data ini seperti capture, clean, dan consume. Mind Mapping Artikel

1. Capture : Import Datamu untuk Diolah

Langkah awal dalam pengolahan data adalah penarikan data atau import data. Proses awal ini bisa kamu lakukan dengan menggunakan data statis atau dinamis. Beberapa contoh data statis adalah file csv, excel, tsv, atau ods. Namun, jika kamu ingin menggunakan data yang statis kamu bisa memanfaatkan API atau data time series menggunakan web scraping. Selain kedua hal itu, kamu juga bisa melakukan penarikan data secara langsung dengan menggunakan library RMySQL pada pemrograman R. Beberapa metode penarikan data ini akan terasa mudah jika kamu langsung mempraktekannya bersama DQLab. 

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Clean : Standarisasi Data Hingga Enrichment Data

Salah satu proses pengolahan data yang memakan waktu cukup lama adalah proses atau tahapan kedua yaitu clean data. Pada tahapan ini akan diawali dengan melakukan summary data, profiling data, hingga melakukan standarisasi data, dan enrichment data. Tentunya setiap tahapan memiliki perannya masing masing untuk membersihkan data. Yuk, kenali tahapan tahapan membersihkan data bersama DQLab.

Tahapan pertama pada cleansing data adalah summary data, tahapan ini akan mengcapture bagaimana tipe data yang dimiliki oleh dataset. Sehingga jika terdapat beberapa tipe data yang tidak sesuai dapat dilakukan perubahan tipe data. Tahapan profiling data merupakan tahapan mengetahui keseluruhan tipe data dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami. Kemudian tahapan dilanjutkan pada proses standarisasi data yaitu proses penyamaan isi yang berbeda. Misalnya terdapat nomor telepon dengan karakteristik +62, 08, atau 62 saja. Nah, untuk mempermudah proses pengolahan data maka perlu dilakukannya standarisasi nomor yang sama. Tahapan yang terakhir adalah tahapan enrichment data, ketika dijumpai data kosong maka kamu bisa melakukan enrichment data atau pengisian data dengan menggunakan nilai mean atau mediannya. Selanjutnya data siap diolah

3. Consume : Yuk, Temukan Insight Disini 

Tahapan terakhir pada proses pengolahan data adalah consume. Pada tahapan ini kamu sudah bisa menerapkan beberapa teknik pengolahan atau metode pengolahan data yang kamu butuhkan untuk memunculkan insight kamu. Sehingga pada tahapan ini kamu dapat menentukan bagaimana memperoleh insight yang baik dan berguna bagi industri bisnismu. Tentu saja kamu harus tetap menerapkan teknik pengolahan data hingga metode pengolahan data  yang tepat dan akurat. 

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!                              

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.