Rangkaian Siklus Data Science untuk Mencapai Goals Perusahaan

Melansir Tech Target, data adalah informasi yang telah diterjemahkan ke dalam bentuk yang efisien untuk dipindahkan atau diproses. Data juga sebuah informasi yang menjadi satu hal penting untuk sebuah bisnis maupun perusahaan.

 

Data akan diproses dalam siklus data science atau yang disebut dengan data science lifecycle. Siklus ini akan saling berkesinambungan satu sama lain dalam memproses data mulai dari tahap awal hingga akhir.

 

Untuk itu, dalam artikel ini akan dibahas seputar siklus data science atau data science lifecycle dengan tujuh tahapannya beserta pengertian dan penjelasan yang rinci khusus untuk kamu. Yuk, simak artikelnya sampai selesai ya!

 

Apa yang Dimaksud dengan Siklus Data Science?

Data science life cycle merupakan sebuah siklus data yang berhubungan dengan penggunaan machine learning dan berbagai strategi analitik untuk menghasilkan wawasan dan prediksi dari informasi. Hal ini bertujuan untuk mencapai goals perusahaan komersial.

 

Dalam siklus data science terdapat beberapa metode lengkap yang mencakup sejumlah langkah seperti pembersihan data, persiapan, pemodelan, evaluasi model, dan lainnya. Siklus tersebut juga merupakan prosedur panjang yang mungkin membutuhkan waktu beberapa bulan untuk menyelesaikannya.

 

Nah, untuk menjalankan dan mengawasi siklus data science ini biasanya perusahaan perlu tenaga yang ahli dalam bidangnya. Misalnya seperti seorang Data Scientist yang bertugas untuk menjaga, mengolah, dan menganalisis data tersebut.

 

7 Siklus Data Science

 

Sumber: Freepik

 

Untuk itu, jika kamu ingin menjadi seorang Data Scientist maka kamu perlu memahami siklus data science tersebut. Ada tujuh tahapan siklus data science sebagai berikut.

Business Understanding

Tahap pertama dalam siklus data science adalah business understanding. Yup, dengan memahami bisnis kamu akan mengetahui tujuan hingga cara untuk mencapai tujuan tersebut. 

 

Dalam tahap ini, biasanya kamu juga perlu melihat persepsi yang diinginkan untuk menetapkan tujuan evaluasi yang tepat dan selaras dengan tujuan perusahaan. Dengan begitu, kamu akan mengetahui apa saja yang dikatakan sebagai data dalam perusahaan.

Data Understanding

Setelah memahami bisnis, tahap selanjutnya adalah memahami data tersebut (data understanding). Pada tahap ini termasuk serangkaian seluruh data yang dapat dijangkau oleh seorang Data Scientist.

 

Pada tahap ini kamu perlu bekerja sama dengan tim perencanaan bisnis untuk mengetahui informasi apa yang ada, fakta apa yang harus digunakan untuk masalah bisnis ini, dan informasi lainnya. Langkah ini termasuk mendeskripsikan data, strukturnya, relevansinya, jenis rekamannya.

Data Preparation

Tahap selanjutnya, yakni mempersiapkan data (data preparation) yang terdiri dari langkah-langkah seperti berikut.

 

• Memilih data yang berlaku

• Mengintegrasikan data dengan cara menggabungkan kumpulan data

• Membersihkan dan merawat nilai yang kurang baik dengan menghilangkannya atau memasukkan data 

• Merawat data yang tidak akurat dengan menghilangkannya

• Menguji outlier penggunaan box plot dan mengatasinya.

• Membangun data dan mendapatkan elemen yang lebih baru.

 

Tahap mempersiapkan data juga memakan memakan waktu karena perlu diawasi dengan baik. Namun langkah ini juga bisa dibilang paling penting dalam siklus data science tersebut.

Exploratory Data Analysis

 

Sumber: Freepik

 

Pada tahap ini, data akan dianalisis dan muncul beberapa konsep tentang jawaban dan elemen yang mempengaruhinya, sebelum membangun model data yang sebenarnya. Tahap siklus data science ini akan mendistribusi data dalam variabel karakter yang berbeda serta dieksplorasi secara grafis menggunakan grafik batang. 

 

Data akan berhubungan dengan aspek yang berbeda melalui representasi grafis seperti scatter plot dan warmth maps. Di tahap ini akan banyak strategi visualisasi data yang banyak digunakan untuk menemukan setiap karakteristik secara individual dengan cara menggabungkannya dengan fitur yang berbeda.

Data Modeling

Tahap berikutnya adalah pemodelan data yang merupakan bagian terpenting dari serangkaian analisis data. Model data akan diambil dari data yang telah terorganisir sebagai input dan memberikan output yang diinginkan. 

 

Langkah ini terdiri dari pemilihan jenis model yang sesuai, memastikan masalah seperti classification problem, regression problem, maupun clustering problem. Setelah memutuskan model data kamu perlu memilih algoritma data tersebut dengan hati-hati agar dapat menerapkannya dengan baik. 

 

Pada tahap siklus data science ini, akan memastikan keseimbangan yang tepat antara kinerja keseluruhan dan kemampuan generalisasi. Dalam artian lain, ketika data sudah ada tahap ini maka diperlukan pembentukan model data yang baik agar menghindari cara pengoperasian dengan buruk pada data baru.

Model Evaluation

Model evaluation adalah tahap model data dievaluasi untuk diperiksa apakah sudah siap untuk diterapkan atau justru sebaliknya. Model diperiksa pada data yang tidak terlihat, dievaluasi pada set metrik penilaian yang dipikirkan dengan hati-hati. 

 

Pada tahapan ini, kamu perlu memastikan bahwa model tersebut sesuai dengan kenyataan dan jika tidak memperoleh hasil akhir yang berkualitas dalam evaluasi. Selain itu, jika hasil tidak sesuai maka kamu harus mengulangi prosedur pemodelan lengkap sampai tahap metrik yang diinginkan tercapai. 

Model Deployment

Setelah penilaian yang ketat pada akhirnya akan dikerahkan struktur dan saluran data yang diinginkan. Model deployment merupakan tahap terakhir yang menutup serangkaian pemrosesan data dalam siklus data science.

 

Setiap langkah dalam siklus data science yang didefinisikan di atas harus dikerjakan dengan hati-hati. Jika ada langkah yang dilakukan dengan tidak tepat akan berdampak pada langkah berikutnya dan seluruh upaya menjadi sia-sia. 

 

Misalnya, jika data tidak lagi terakumulasi dengan benar, kamu akan kehilangan catatan dan tidak lagi membuat model yang ideal. Oleh karena itu, jika kamu ingin mendapatkan data yang ideal maka perlu di mulai dari persepsi bisnis hingga penyebaran model dan memperhatikan setiap langkahnya.

 

 

Baca juga:

• Siklus dan Tipe Pengolahan Data yang Dapat Digunakan
• Pentingnya Desain Database serta Kriteria dan Tahapannya

 

Tips Memahami Data Science Bagi Pemula

Sebagai seorang pemula, pasti kamu terkadang kesulitan untuk memahami setiap hal mengenai data science. Namun, kamu perlu ingat bahwa data science adalah studi tentang data untuk mengekstrak wawasan yang bermakna bagi bisnis. 

 

Data science meliputi ilmu komputer, strategi bisnis, statistik, hingga informatika mengenai sebuah data yang dapat diolah menjadi sebuah informasi. Adapun beberapa tips untuk kamu agar mudah dapat memahami data science seperti berikut. 

Mengenal Pemrograman Dasar

Sumber: Freepik

 

 

Sebelum mempelajari bidang data science, kamu perlu mempelajari berbagai macam kode yang mendukung data tersebut. Dengan mengenal pemrograman dasar, algoritma dan pengaturan, maka kamu dapat menjalankan algoritma tersebut dibuat oleh ilmuwan data. 

Pemrograman dasar biasanya juga termasuk bahasa pemrograman yang digunakan dalam data science seperti Python. Tidak hanya itu, kamu bisa mencari tahu bagaimana cara menangani sejumlah besar data dalam sintaks dan mengkomunikasikan data melalui interface yang menarik secara virtual.

Tingkatkan Skill Matematika

Berkarir dalam data science membutuhkan latar belakang yang kuat dalam matematika. Hal ini disebabkan karena kamu harus nyaman dalam memecahkan masalah yang melibatkan statistik, probabilitas, dan pengoptimalan.

Terlebih lagi, data science juga berfokus pada statistik terutama konsep seperti variabilitas dan korelasi. Kamu harus mulai belajar aljabar linear hingga kalkulus untuk memiliki landasan statistik yang kuat. 

Mengikuti Kelas Pelatihan Data Science dengan Mentor Profesional

Terakhir, kamu bisa belajar data science melalui pelatihan dasar yang mendukung pekerjaan dalam bidang data science. Misalnya seperti pelatihan menguasai bahasa pemrograman, statistik, dan lainnya.

Carilah mentor yang berkualitas dalam bidangnya dan dapat memudahkan kamu untuk bisa mendalami data science secara lebih mudah. Kamu bisa mengikuti pelatihan secara online maupun offline melalui berbagai lembaga dan perusahaan di bidang pendidikan.

 

#BelajarLebihMudah Melalui Bootcamp Data Science di Kelas.com

Jadi, data science merupakan salah satu hal yang terpenting untuk dikuasai sebelum kamu menjadi seorang Data Scientist yang andal. Terlebih lagi, dalam mengolah sebuah data diperlukan pemahaman lebih dalam seputar cara pengolahannya termasuk mengenal siklus data science tersebut.

 

Nah, buat kamu yang masih bingung bagaimana memulainya. Tenang aja! Kelas.com punya solusinya buat kamu, loh. Yuk, ikuti Program Bootcamp Data Science bersama Kelas.com.

 

Selain itu, di Kelas.com kamu dapat memilih berbagai kelas seputar di bidang data lainnya yang sesuai dengan kebutuhanmu. Terlebih lagi, seluruh kelasnya juga bisa diikuti oleh pemula dengan pembahasan yang berkualitas langsung dari praktisi profesional. Tunggu apalagi? Ayo daftarkan dirimu sekarang juga dan raih impianmu menjadi Data Scientist yang andal!