purwadhika-logopurwadhika-logo

Data Scientist Pakai Tools AI: Revolusi Efisiensi dan Produktivitas

Deva Hadinegara

09 July 2024

Revolusi_Efisiensi_dan_Produktivitas_c725f18072.jpg

Dalam era data yang semakin kompleks, Data Scientist memiliki peran penting dalam mengolah, menganalisis, dan menafsirkan data untuk menghasilkan keputusan-keputusan penting dalam pengembangan produk. Pekerjaan ini membutuhkan waktu dan juga tenaga yang cukup besar. Disinilah peran Artificial Intelligence (AI) dibutuhkan untuk efisiensi waktu. Bukan temuan baru kalau penggunaan Artificial Intelligence (AI) dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Tapi, se-ngefek apa sih pengaplikasiannya di bidang data? Dalam hal apa saja tools Artificial Intelligence (AI) bisa diterapkan oleh seorang Data Scientist?.

Automatisasi Pembersihan Data

Langkah awal yang krusial dan juga memakan waktu dalam setiap project adalah pembersihan data. Sekarang tools Artificial Intelligence (AI) udah bisa mengotomatiskan proses ini dengan mengenali dan memperbaiki kesalahan dalam data, menghapus duplikasi, dan mengisi data yang hilang. Sekarang Data Scientist bisa fokus pada analisis yang lebih kompleks tanpa terbebani oleh tugas-tugas rutin. Salah satu tools yang bisa kamu gunakan adalah Alteryx Designer.

Pemrosesan Data dalam Skala Besar

Cape gak sih buat mengolah data yang cukup besar?, eitss sekarang udah ada solusinya nih. Tools Artificial Intelligence (AI), seperti Apache Spark, memungkinkan pemrosesan data besar secara paralel dan efisien. Ini berarti analisis yang sebelumnya memakan waktu berjam-jam atau bahkan berhari-hari kini bisa diselesaikan dalam hitungan menit. Kecepatan ini memungkinkan Data Scientist untuk bereksperimen lebih banyak dan mendapatkan hasil lebih cepat.

Analisis Prediktif dan Machine Learning

AI punya kekuatan kayak superhero aja, salah satu kekuatan utamanya adalah kemampuannya dalam machine learning dan analisis prediktif. Ini berarti membuat Data Scientist dapat membangun model prediksi yang kompleks dengan lebih mudah. Algoritma machine learning dapat mengenali pola dalam data dan membuat prediksi yang akurat, membantu bisnis dalam membuat keputusan yang lebih baik. Tools Artificial Intelligence (AI) yang bisa digunakan jika kamu menggunakan Python adalah TensorFlow (deep learning) dan Scikit-Learn (general-purpose). Untuk bahasa pemrograman R, kamu bisa coba gunakan CARET (Classification And Regression Training).

Visualisasi Data yang Lebih Baik

Pentingnya visualisasi data adalah bagaimana cara kita mengkomunikasikan hasil temuan yang sudah dianalisa kepada pemilik perusahaan. Ternyata Artificial Intelligence (AI) sudah bisa membuat visualisasi data menjadi lebih mudah dipahami, seperti Tableau atau Power BI.

Pengurangan Kesalahan Manusia

Pernah gak disaat kamu sedang mengetik terkadang ada beberapa kesalahan pada pengetikan yang kita tulis. Sama halnya dengan bidang Data Science kadang kesalahan selalu terjadi pada saat melakukan pekerjaan. Untungnya Artificial Intelligence (AI) sudah bisa memvalidasi data dan analisis secara otomatis, memastikan hasil yang lebih akurat dan dapat meningkatkan kualitas data yang sudah diperoleh. Tools seperti IBM Watson Studio bisa membantu kita. untuk menangani value yang hilang, menghapus data ganda, dan sebagainya.

Memakai Artificial Intelligence (AI) dalam pekerjaan Data Scientist merupakan revolusi efisiensi. Dari automatisasi pembersihan data, pemrosesan data dalam skala besar, analisis prediktif, visualisasi data, dan pengurangan kesalahan, Artificial Intelligence (AI) mempermudah dan mempercepat pekerjaan Data Scientist.


bagikan