Seorang Data Scientist sangat menggantungkan diri pada keakuratan dan kebenaran data untuk membuat laporan yang sesuai dengan keinginan perusahaan.
Baca Juga: Ulasan Buku Pendidikan Kaum Tertindas: Kritik Paulo Freire Atas Pendidikan 'Gaya Bank'
Jika data yang diolah tidak akurat, tidak lengkap, atau bahkan mengandung kesalahan, laporan yang dihasilkan tidak dapat digunakan oleh perusahaan.
Data Scientist mengumpulkan data dari berbagai sumber yang memiliki format dan struktur berbeda, lalu melakukan cleaning dengan mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan, menghilangkan duplikat, dan menstandarkan data.
Oleh karena itu, seorang calon Data Scientist harus mengetahui cara mengumpulkan (collection) dan membersihkan (cleaning) data secara efisien.
Beberapa alat yang dapat digunakan untuk mengolah dan membersihkan data diantaranya Microsoft Excel, OpenRefine, dan Trifacta.
Langkah 3: Belajar Tentang Business Acumen, Exploratory Data Analysis, dan Storytelling
Data Scientist dapat berperan penting untuk membantu perusahaan dalam membuat keputusan berdasarkan informasi yang didapatkan melalui pengolahan data.
Oleh karena itu seorang Data Scientist harus mahir dalam Business Acumen, Exploratory Data Analysis, dan Storytelling.
Exploratory Data Analysis melibatkan analisis data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan outlier menggunakan teknik seperti peringkasan, pemfilteran, dan metode statistik.
Namun, Data Scientist juga harus memahami konteks bisnis dan masalah yang sedang coba diselesaikan oleh perusahaan, maka disinilah Business Acumen atau kemampuan untuk memahami bisnis berperan.
Selain itu Data Scientist juga harus mampu menjelaskan temuan mereka secara efektif kepada audiens menggunakan visualisasi data dan teknik Storytelling (Bercerita).
Langkah 4: Mempelajari Matematika Advance, Deep Learning, dan Deployment
