Advan – Menjadi seorang Data Scientist bukan hanya tentang mengolah angka, tetapi juga memahami berbagai jenis data. Data yang digunakan bisa berasal dari berbagai sumber dan memiliki karakteristik berbeda, sehingga memahami jenis-jenisnya adalah langkah awal yang penting.
Setiap jenis data memiliki metode analisis yang berbeda. Ada data yang dapat dihitung secara langsung, ada juga yang memerlukan teknik pemrosesan khusus sebelum bisa diolah. Jika tidak memahami jenis data dengan baik, hasil analisis bisa menjadi tidak akurat.
Untuk mengolah data dengan benar, kamu perlu mengetahui jenis-jenisnya dan bagaimana cara memanfaatkannya.
Peran Data Scientist dalam Mengolah Data
Seorang Data Scientist bertugas mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang berguna. Dengan teknik statistik dan machine learning, data dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengidentifikasi pola tertentu.
Namun, proses analisis tidak bisa dilakukan sembarangan. Jenis data yang berbeda memerlukan pendekatan yang berbeda pula. Oleh karena itu, memahami karakteristik setiap data adalah langkah pertama dalam menghasilkan keputusan berbasis data yang tepat.
Jenis Data yang Wajib Dikuasai
1. Data Terstruktur
Data terstruktur adalah data yang disimpan dalam format yang jelas, seperti tabel dalam database. Contohnya adalah data transaksi, daftar pelanggan, atau laporan keuangan.
Keunggulan data ini adalah mudah dikelola dengan SQL atau software analisis data. Namun, kamu tetap perlu memahami skema database agar bisa mengolahnya dengan efisien.
2. Data Tidak Terstruktur
Jenis data ini tidak memiliki format tetap dan sering ditemukan dalam bentuk teks, gambar, atau video. Contohnya adalah email, artikel, atau rekaman suara.
Mengolah data tidak terstruktur memerlukan teknik seperti Natural Language Processing (NLP) untuk teks atau Computer Vision untuk gambar dan video. Tanpa teknik ini, data sulit untuk dianalisis.
Baca juga Tanggung Jawab Seorang Data Scientist dalam Mengolah Data dengan Etika yang Benar
3. Data Kuantitatif
Data kuantitatif berisi angka yang dapat diukur, seperti suhu, pendapatan, atau jumlah produk yang terjual. Adanya data ini cocok untuk analisis statistik karena memiliki nilai numerik yang jelas.
Keunggulan data ini adalah kemudahannya dalam diolah menggunakan metode matematis. Kamu bisa menggunakan regresi, clustering, atau algoritma lainnya untuk menemukan pola dari data kuantitatif.
4. Data Kualitatif
Data kualitatif berbentuk deskripsi atau kategori, bukan angka. Contohnya adalah feedback pelanggan, opini pengguna, atau preferensi warna dalam produk tertentu.
Menganalisis data ini sering kali memerlukan teknik klasifikasi atau sentiment analysis. Meski sulit diukur secara numerik, data kualitatif memberikan wawasan yang mendalam tentang perilaku pengguna.
5. Data Waktu Nyata (Real-Time Data)
Data ini dikumpulkan dan diperbarui secara langsung, seperti data lalu lintas, transaksi e-commerce, atau sensor IoT.
Menganalisis real-time data memerlukan sistem yang bisa menangani aliran data secara cepat. Teknologi seperti Apache Kafka atau Spark sering digunakan untuk mengolah data jenis ini.
6. Data Time Series
Jenis data ini terdiri dari pengukuran berulang dalam interval waktu tertentu, seperti harga saham, suhu harian, atau jumlah kunjungan website.
Analisis data time series sering menggunakan model statistik seperti ARIMA atau algoritma machine learning untuk memprediksi tren di masa depan.
Memahami jenis data adalah langkah awal dalam menjadi seorang Data Scientist yang handal. Setiap data memiliki karakteristik unik yang mempengaruhi cara pengolahan dan analisisnya. Dengan memahami jenis-jenisnya, kamu bisa membuat keputusan berbasis data yang lebih akurat.
Laptop Andalan untuk Data Scientist
Mengolah data dalam jumlah besar membutuhkan perangkat dengan spesifikasi tinggi. Advan Laptop Workplus AMD RYZEN 5 6600H hadir dengan RAM 16GB yang memastikan proses analisis data berjalan lancar. Penyimpanan SSD 1TB juga memungkinkan akses dan pemrosesan data lebih cepat.
Dilengkapi layar 14” FHD IPS dengan rasio 16:10, tampilan data menjadi lebih jelas dan nyaman untuk bekerja dalam waktu lama. Dengan baterai 58Wh, kamu bisa mengerjakan analisis data tanpa harus sering mengisi daya. Laptop ini cocok untuk kebutuhan Data Scientist yang membutuhkan perangkat andal dan bertenaga.***
Editor : Adita Febriyanti