Deployment: Model yang sudah terbukti baik akan diimplementasikan ke dalam sistem produksi. Model ini kemudian dapat digunakan untuk membuat keputusan secara real-time, seperti memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan atau mendeteksi anomali dalam sistem.
Dengan kata lain, data scientist adalah jembatan antara data dan keputusan bisnis. Mereka mengubah data mentah menjadi informasi yang berharga, yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengembangkan produk baru, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
4 Teknik Machine Learning yang Wajib Diketahui Data Scientist
Dunia machine learning menawarkan berbagai alat yang memungkinkan kita untuk mengolah data dan menemukan pola-pola tersembunyi di dalamnya. Salah satu kunci keberhasilan seorang data scientist adalah memahami dan menguasai berbagai teknik machine learning. Empat teknik yang paling fundamental dan sering digunakan adalah regresi, klasifikasi, clustering, dan analisis sentimen.
Regresi
Bayangkan Anda ingin memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah, jumlah kamar, dan lokasi. Di sinilah regresi berperan. Teknik ini digunakan untuk menemukan hubungan antara variabel independen (luas tanah, jumlah kamar) dengan variabel dependen (harga rumah). Hasilnya? Anda bisa membangun model yang dapat memprediksi harga rumah dengan cukup akurat.
Klasifikasi
Pernahkah Anda menggunakan filter spam di email Anda? Di balik fitur ini, terdapat teknik klasifikasi. Algoritma klasifikasi 'belajar' untuk membedakan antara email yang relevan dan spam berdasarkan karakteristik tertentu seperti kata-kata kunci, pengirim, atau subjek. Teknik ini juga bisa digunakan untuk mendiagnosis penyakit, mendeteksi fraud, dan banyak lagi.
Clustering
Jika Anda pernah melihat rekomendasi produk di toko online, itu karena algoritma clustering telah bekerja. Teknik ini mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kesamaan karakteristik.
Misalnya, pelanggan yang sering membeli produk olahraga akan dikelompokkan dalam satu kelompok, sehingga perusahaan dapat memberikan penawaran yang lebih relevan.
Analisis Sentimen
Dunia digital dipenuhi dengan opini dan perasaan. Analisis sentimen memungkinkan kita untuk mengukur sentimen positif, negatif, atau netral dalam teks. Misalnya, dengan menganalisis ulasan produk di media sosial, perusahaan dapat mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dan mengambil tindakan yang diperlukan.
Dampak Data Science terhadap Bisnis
Data science, dengan bantuan machine learning, telah muncul sebagai solusi untuk mengubah data mentah menjadi emas. Bagaimana caranya?
Data science memungkinkan bisnis untuk mengambil keputusan yang lebih data-driven. Dengan menganalisis data historis dan real-time, bisnis dapat mengidentifikasi tren, pola, dan peluang yang sebelumnya tidak terlihat. Hal ini memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan mengurangi risiko kegagalan.
Selain itu, machine learning memungkinkan bisnis untuk mengotomatiskan banyak proses bisnis yang sebelumnya dilakukan secara manual. Contohnya, chatbot yang dapat menjawab pertanyaan pelanggan secara otomatis, atau sistem rekomendasi yang dapat menyarankan produk yang relevan kepada pelanggan. Otomatisasi ini tidak hanya meningkatkan efisiensi tetapi juga mengurangi biaya operasional.
