Proses Kerja Data Science

Proses kerja data science terdiri dari serangkaian tahapan mulai dari pengumpulan data hingga interpretasi hasil analisis. Setiap tahap memerlukan keahlian dan alat khusus untuk memastikan data yang diolah dapat memberikan wawasan yang bernilai. Proses ini sangat penting agar hasil analisis dapat digunakan secara efektif dalam pengambilan keputusan bisnis.

Tahapan Proses Data Science

Tahapan utama dalam proses data science meliputi pengumpulan data, pembersihan data, eksplorasi data, pemodelan, dan evaluasi model. Setiap tahap memiliki peran penting dalam memastikan kualitas hasil akhir.

Pengumpulan dan Pembersihan Data

Data yang digunakan dalam data science biasanya berasal dari berbagai sumber seperti database, API, atau web scraping. Data tersebut harus dibersihkan dari kesalahan dan duplikasi agar analisis yang dilakukan lebih akurat.

Pemodelan dan Interpretasi

Setelah data bersih dan siap digunakan, tahap selanjutnya adalah membangun model menggunakan teknik machine learning atau statistika. Hasil model kemudian diinterpretasikan dan disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami untuk pengambilan keputusan.