7 Kesalahan yang Sering Dilakukan oleh Data Scientist Junior

Dalam data science atau machine learning, kita menggunakan data untuk mengambil suatu keputusan, atau kita bisa menggunakan data untuk membuat model yang mampu memprediksi data lain yang tak terlihat. Sebagai Data Scientist Junior tentu saja akan menemukan kesalahan yang bisa dijadikan pengalaman.

Kesalahan Umum Data Scientist Junior

Meski kesalahan merupakan bagian dari proses bertumbuh, tidak jarang orang berhasil menghindari kesalahan dengan mempelajarinya dari orang lain. Berikut ini adalah sejumlah kesalahan umum data scientist junior yang bisa di hindari sejak awal sehingga Anda menjalani karier sebagai Data Scientist lebih lancar dan sukses. Mari kita lihat tujuh kesalahan yang sering dilakukan oleh data scientist junior di bawah ini!

1. Berasumsi Dataset mutlak benar

Kesalahan pertama yang biasanya dilakukan oleh para data scientist junior adalah berasumsi bahwa dataset mereka mutlak benar. Data memang krusial bagi data science dan bentuknya bermacam-macam, mulai dari data angka, teks, gambar, audio, sampai video.

Dalam membuat suatu model, kekuatan prediksinya bergantung pada kualitas data yang digunakan. Itulah sebabnya sangat penting untuk mengecek sumber dan keabsahan data yang dipakai sebelum melakukan tugas data science. Sebaiknya diingat bahwa dataset yang tampak sempurna sekalipun bisa saja mempunyai kesalahan.

2. Tidak memaksimalkan langkah Preprocessing

Dalam mengolah suatu data mentah, biasanya data memiliki format yang tidak konsisten, terdapat human error, atau tidak lengkap. Proses preprocessing berkutat di sekitar masalah itu dan membuat dataset lebih efisien untuk digunakan dalam analisis data.

Dengan kata lain, preprocessing adalah proses mengubah data ke dalam format yang bisa dibaca dan dikerjakan dengan mudah oleh komputer. Langkah ini mengeliminasi inkonsistensi atau duplikasi dalam data, yang tentunya akan berdampak buruk pada tingkat akurasi suatu model. Preprocessing juga memastikan bahwa tidak ada value yang salah atau kurang karena human error atau alasan lain. Memaksimalkan data preprocessing akan membuat database lebih lengkap dan akurat.

3. Menganalisis tanpa punya rencana

Dalam proses menganalisis, seorang data scientist butuh arahan untuk diikuti dan rencana untuk dijalankan. Masalah yang hendak diselesaikan oleh data scientist dimulai dengan obyektif yang jelas, tapi terkadang mereka langsung melompat ke tahap analisis dan pembuatan model tanpa memikirkan pertanyaan yang mereka coba jawab.

Pertanyaan yang coba dijawab oleh para data scientist bukanlah “apa”, melainkan “kenapa”. Untuk menjawab ini, data scientist junior perlu memahami dengan jelas apa yang ingin mereka capai lewat analisis mereka. Menganalisis tanpa paham masalahnya tidak akan menghasilkan apa-apa.

4. Kurang fokus pada analisis data

Meskipun sebuah model yang bagus mempunyai tingkat akurasi yang tinggi, itu bukanlah satu-satunya yang menentukan keberhasilan suatu model. Kesalahan ini biasa dilakukan oleh data scientist junior. Klien tentu tidak menginginkan model menyerupai kotak hitam yang hanya bisa memberi akurasi baik. Ada hal lain yang harus diperhatikan juga.

Tingkat akurasi dari model yang Anda buat bergantung pada algoritma yang Anda pilih, data yang dikerjakan, dan parameter yang Anda tentukan. Jika Anda mengubah salah satu dari ketiga hal tersebut, itu akan memengaruhi akurasi hasil dari model. Jadi, fokuslah pada analisis data, maka akurasi akan mengikuti.

5. Kurang eksplorasi data

Seorang data scientist yang baik akan mempertimbangkan beragam dataset yang berbeda untuk menyelesaikan suatu masalah. Kadang, informasi yang tersedia dibagi di antara beberapa dataset agar lebih mudah dibaca. Di sini, data scientist berperan untuk membuat koneksi, memahami, dan mengambil data yang tepat sambil membangun model. Data scientist junior sebaiknya tidak mengabaikan informasi apa pun karena itu akan berimbas pada model yang dibuat.

6. Menyamakan solusi pada tiap permasalahan

Ketika menghadapi masalah yang berbeda, kita tidak bisa mengaplikasikan satu solusi yang sama dan berharap bahwa itu cukup. Seorang data scientist junior mungkin tergoda untuk mengimplementasikan fungsi, alat, dan cara yang sama untuk setiap masalah.

Setiap masalah mempunyai keunikan dan kondisinya masing-masing, jadi solusinya pun juga sebaiknya demikian. Mengingat ada banyak sekali bentuk data yang tersedia, data-data ini perlu ditangani dengan cara yang berbeda.

7. Tidak mengikuti perkembangan

Untuk menjadi seorang data scientist yang baik, Anda harus terus meng-upgrade model yang Anda buat. Anda tidak akan mendapatkan hasil yang baik dalam sekali coba karena model ini perlu di-upgrade sesuai dengan perkembangan waktu dan data yang ada.

Inti dari model machine learning adalah upgrade secara berkala. Data-data baru yang berkembang ini bisa termasuk perubahan dalam kebiasaan atau perilaku pelanggan, tren yang viral, dan lain sebagainya.

Kesimpulan

Nah, itu tadi tujuh kesalahan yang sering dilakukan oleh data scientist junior. Kesalahan-kesalahan ini dapat memengaruhi kualitas atau kemampuan prediksi suatu model machine learning. Untuk mencegah hal ini, Anda bisa memperdalam ilmu data science Anda dengan mengikuti kursus dan pelatihan. Di Algoritma Data Science School, kami menyediakan beragam kelas dengan jadwal fleksibel yang bisa membantu Anda dan dibimbing langsung oleh instruktur profesional. Daftarkan diri Anda sekarang juga!

Referensi:

• smartboost - The Top 10 Data Science Mistakes To Avoid
• KDnuggets - Common Mistakes in Data Science and How To Avoid Them
• algoritma - Kesalahan Data Scientist Pemula
• builtin - Mistakes Data Scientists Must Avoid
• learn.g2 - What Is Data Preprocessing? 4 Crucial Steps to Do It Right