Data yang dikumpulkan akan diuji satu-satu hingga menemukan model yang pas. Model yang pas inilah yang bisa menjadi solusi bagi suatu perusahaan.
“Kita tarik data pertama dan kita coba modelnya kemudian evaluasi. Begitu terus berkali-kali sampai mencapai target yang diajukan di awal.” Tambah Juna.
Validasi ini dilakukan untuk memastikan data yang diolah bisa menghasilkan suatu prediksi yang tepat untuk sebuah perusahaan. Hal ini dilakukan untuk mengurangi tingkat kesalahan input data dalam jumlah besar.
“Kita ambil data yang sudah ada kemudian kita validasi ke data yang kita nggak tahu. Data-data tersebut dikumpulkan untuk diproses yang gunanya untuk hasil prediksi. Setelah itu jika sudah dapat, analisisnya dilanjutkan untuk bisnis awal dan kita kasih rekomendasi apakah lanjut atau ganti model,” ujar Juna.
Pola kerja data scientist di setiap perusahaan tentunya berbeda-beda terkait dengan kebutuhan industri itu sendiri.
Kalau kamu mau mencoba menjadi seorang data scientist dan mendapatkan feedback langsung dari praktisi, kamu bisa mengikuti beragam kompentisi untuk menambah pengalaman, di antaranya DQLab Data Champion.
Selain mengenal lebih dekat praktisi data engineer, data analyst dan data scientist yang kompeten di bidangnya, kamu juga berkesempatan membangun portofolio untuk siap menjadi praktisi data yang siap bekerja di perusahaan.
Tertarik menambah pengalaman dan jaringan lewat kompetisi?
Dapatkan update berita pilihan dan breaking news setiap hari dari Kompas.com. Mari bergabung di Grup Telegram "Kompas.com News Update", caranya klik link https://t.me/kompascomupdate, kemudian join. Anda harus install aplikasi Telegram terlebih dulu di ponsel.Tulis komentarmu dengan tagar #JernihBerkomentar dan menangkan e-voucher untuk 90 pemenang!
Syarat & KetentuanSegera lengkapi data dirimu untuk ikutan program #JernihBerkomentar.