5 Kesalahan dalam Data Science yang Paling Umum Dijumpai

Dalam proses belajar, pasti seseorang bisa melakukan kesalahan. Begitu pula saat melakukan pekerjaan. Seorang yang sudah profesional sekali pun tidak akan luput dari melakukan kesalahan. Hal tersebut lumrah terjadi karena tidak ada yang sepenuhnya sempurna, apalagi kita juga bisa belajar dari kesalahan agar tidak mengulanginya di kemudian hari.

Kesalahan Umum dalam Data Science

Sebagai seorang data scientist yang bekerja dengan ribuan data setiap harinya, pasti Anda pernah melakukan kesalahan. Kesalahan dalam data science sebenarnya bisa dihindari jika Anda memiliki cukup pengetahuan akan apa saja macam-macam error yang kerap terjadi. Berikut ini lima kesalahan yang umum terjadi dalam data science.

1. Gagal memvisualisasikan data

Salah satu kesalahan dalam data science yang paling umum dijumpai adalah gagal memvisualisasikan data. Visualisasi data merupakan aspek penting ketika bekerja sebagai seorang data scientist. Pasalnya, Anda akan bekerja dengan big data atau data dengan jumlah besar, sehingga Anda perlu mengolahnya agar orang lain bisa memahami data yang disajikan.

Data scientist yang amatir biasanya akan terburu-buru membuat model berdasarkan data yang dimiliki tanpa terlebih dahulu memahaminya. Agar Anda terhindar dari kesalahan yang lebih kompleks, coba luangkan waktu untuk memahami data dan memvisualisasikannya dengan tepat. Jelajahi data dengan benar hingga Anda yakin bisa membuat model yang tepat.

2. Mempelajari beberapa Tools sekaligus

Ketika bekerja sebagai data scientist, ada berbagai jenis tools atau software yang digunakan untuk melakukan pekerjaan terkait data science. Mereka yang amatir cenderung akan tergoda untuk mempelajari berbagai software sekaligus tanpa mendalami alat yang sedang ia pelajari. Mempelajari banyak hal sekaligus akan membuat Anda lebih cepat lelah dan juga jenuh. Lebih baik, pastikan dulu Anda sudah menguasai satu software sebelum mempelajari yang lainnya.

3. Kesalahan pendekatan dalam penyelesaian masalah

Kesalahan dalam data science yang ketiga adalah kurangnya pendekatan secara terstruktur untuk memecahkan sebuah masalah. Melakukan pendekatan secara terstruktur akan sangat membantu Anda dalam menyelesaikan masalah. Pasalnya, Anda bisa menjadi lebih logis dan mampu melakukan visualisasi data secara menyeluruh untuk setiap solusi yang dibutuhkan. Seorang data scientist harus bisa mengembangkan pemikiran kritisnya agar mampu memecahkan masalah.

4. Kurang Up to Date

Kesalahan yang berikutnya adalah data scientist kurang up-to-date dengan perkembangan data. Padahal, data pasti akan mengalami perkembangan. Bisa jadi, suatu perusahaan akan terus menerima data-data baru yang berkaitan dengan data lama. Sehingga, tugas seorang data scientist adalah tetap memperhatikan perkembangan data dan menyesuaikannya dengan data terbaru. Mereka juga perlu selalu memutakhirkan bahasa pemrograman agar data yang diolah semakin relevan.

5. Kurang membentuk kultur data

Kesalahan dalam data science yang terakhir adalah kurangnya membentuk suatu kultur data. Mempercayai bahwa seorang data scientist hanya perlu mengikuti satu kultur data adalah sebuah kesalahan. Pasalnya, tidak ada aturan yang pasti tentang kultur data. Data akan selalu berubah mengikuti perkembangan yang ada.

Oleh sebab itu, dalam data science sangat penting bagi Anda untuk selalu memantau perubahannya. Jika mengerjakan sesuatu tanpa berpikir, pasti nantinya akan mengubah suatu kultur data. Jadi, pastikan Anda fokus dan memahami betul data yang perlu diselesaikan.

Kesimpulan

Kesalahan-kesalahan dalam data science bisa dihindari dengan cara memahami apa saja kesalahan yang kerap terjadi tersebut. Berdasarkan uraian di atas, pasti kini Anda sudah paham apa saja kesalahan yang perlu dihindari ketika berbicara tentang data science.

Jangan biarkan diri Anda gagal memvisualisasikan data karena kurangnya pemahaman untuk terus up-to-date dengan data terkini. Selain itu, perhatikan juga pendekatan yang Anda lakukan dan kultur datanya. Pelajari data dan tools data science dengan lebih cermat agar tidak meningkatkan kesalahan.

Teruslah berlatih agar menjadi seorang data scientist yang andal. Jika Anda berminat, bergabunglah bersama Algoritma Data Science School. Dengan Algoritma Data Science School, Anda akan mempelajari seluk-beluk yang berkaitan dengan data science. Ikuti kelas dengan tingkatan berbeda agar Anda semakin sukses sebagai seorang data scientist. Jadi, tunggu apa lagi? Bergabunglah segera dengan Algoritma Data Science School!

Referensi:

• TechGig - 5 Mistakes you are making as a data scientists that may ruin your career (diakses pada 5 Juli 2022)
• Simplilearn - 4 Common Mistakes Amateur Data Scientists Make (diakses pada 5 Juli 2022)