Introduction to
Data Science
(Data Science World)
Kenalan
Yuk!
Bachelor of Science (2014)
Figarri Keisha
Complex System Physics
Data Scientist
{
Figarri Keisha
Data Scientist Graduate Program (2018)
https://www.linkedin.com/in/figarrikeisha
Associate Data Scientist (2019)
Apa yang Mau Kita Bahas?
1.
2.
3.
4.
Apa itu Data Science?
Mengapa menjadi Data Scientist?
Skill apa yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist?
Metodologi apa yang biasa digunakan Data Scientist?
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Apa itu
Data Science?
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Data Science:
Data Scientist:
Ilmu yang khusus
mempelajari DATA,
khususnya data
kuantitatif (numerik)
Profesi yang bertugas
membuat solusi dari
sebuah permasalahan
menggunakan DATA
Data Science = Programming + Statistics + Business Domain
"A data scientist is someone who is better at
statistics than any programmer and better at
programming than any statistician"
Hasil Pekerjaan Data Scientist:
A/B Test
Sederhananya, A/B test adalah suatu cara yang kita lakukan untuk
membandingkan dua versi dari suatu produk dan mencari mana yang
mempunyai performa lebih baik
Hasil Pekerjaan Data Scientist:
Customer Segmentation
Membagi sejumlah
pelanggan ke dalam
beberapa grup kecil yang
memiliki karakteristik
tertentu.
Nantinya, setiap grup
tersebut akan
mendapatkan perlakuan
yang berbeda
Hasil Pekerjaan Data Scientist:
Recommender System
Membuat model machine learning yang akan memberikan rekomendasi
berdasarkan data historikal yang kita punya
Scope Pekerjaan Terkait Data
Business Analyst
kuat di bisnis
kuat di engineering
Data Engineer
Data Architect
Business Intelligence
AI Engineer
Data Scientist
Data Analyst
Decision Scientist
ML Specialist
kuat di analisis
kuat di modelling
AI Scientist
Deep Learning Specialist
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Mengapa Menjadi
Data Scientist?
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Kekuatan Data Terbukti Ampuh
Data Dapat Dimanfaatkan untuk Menyelesaikan Berbagai Problem
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Perkembangan Teknologi Big Data
Data yang Super Banyak dan Kompleks Sudah Mudah Diakses
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Prospek Karir yang Bagus
The Sexiest Job of the 21st Century
(menurut Harvard Business Review)
Demand Tinggi, Supply Masih Rendah
(banyak dicari perusahaan)
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Bisa Dipelajari Siapa Saja
Banyak Sarana Belajar yang Terjangkau
(salah satunya ya Rakamin Academy ini ^^ )
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Skill yang Dibutuhkan
Data Scientist
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Understanding the problems
Data Science is all about solving the business questions.
Understanding the problems will eventually lead to the right
solution
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Be Comfortable with Data
Data Scientists spend 60-70 % their time to collect , prepare,
and understand the Data
Visualization
Right Plot for The Right Purpose (i.e know
when to use boxplot, barchart, histogram,
stacked chart, scatter plot, etc)
Collection & Preparation
SQL, Python
Information Extraction
Data
Understanding
Statistical Knowledge
Uni/Bi/Multi Variate Analysis
Hypothesis Testing
Data distribution (outlier analysis)
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Keep updated with latest trend
Always updated with latest ML/AI technique will make you
keep up with the market
Keep Learning and Practicing
Machine Learning
Supervised/Unsupervised,
Optimization, Reinforcement
Learning
Online Media
Stack overflow, Medium, Machine Learning
Mastery, Github, Kaggle, etc.
Online Class
Rakamin Academy
Academics
Literature
Arxiv.org, Springer, Amazon Science (you can get
the free e-paper research if you are lucky)
Follow Hackathon if you have spare time !!
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Metodologi yang
digunakan
Data Scientist
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
The Data Science Methodology is an iterative system of
methods that guides data scientists on the ideal approach to
solving problems with data science, through a prescribed
sequence of steps
Intinya…
Langkah-langkah apa saja yang harus dilakukan data scientist untuk
menyelesaikan masalah
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Data Science
Methodology
(by John Rollins, SDS IBM)
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Our Focus
for Today!
Data Science
Methodology
(by John Rollins, SDS IBM)
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
[Contoh Kasus: Loan Approval]
Sebuah perusahaan fintech punya
layanan peminjaman modal.
Para customer bisa meminjam
sejumlah uang dengan mengirim
pengajuan secara online.
Selanjutnya team assessment akan
memeriksa data customer dan
menentukan apakah customer
tersebut layak untuk mendapatkan
pinjaman.
Seiring berkembangnya perusahaan, customer yang mengajukan
pinjaman semakin banyak, dan kapasitas team assessment sudah tidak
cukup menanganinya.
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Memahami Konteks Bisnis
Business Understanding
● Problem
:
Permasalahan apa yang sedang kita hadapi
● Goals
:
Improvement apa yang ingin dicapai?
● Objective :
Apa yang perlu dilakukan untuk mencapai goals?
● Business Metrics
- Dapat diukur
- Besarannya dapat menggambarkan apakah suatu proses bisnis
bagus atau tidak
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
[Contoh Kasus: Loan Approval]
Business Understanding
● Problem
:
Bagaimana cara membantu team assessment memeriksa
pinjaman customer?
● Goals
:
Meningkatkan kecepatan pemeriksaan pengajuan tanpa
menambah cost (e.g. menambah agen di team assessment)
● Objective :
Membuat sistem untuk membantu assessment pinjaman
secara otomatis
● Business Metrics
- Daily resolved applications, banyak pengajuan yang berhasil
di-assess dalam sehari
- Average resolve time, rata-rata waktu yang dibutuhkan dari
pengajuan masuk hingga assessment selesai
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Our Focus
for Today!
Data Science
Methodology
(by John Rollins, SDS IBM)
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Gartner Analytic Ascendancy Model
Analytic Approach
wajib dikuasai!
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Contoh Skenario
Analytic Approach
Descriptive Analytics
(apa yang terjadi?)
Diagnostic Analytics
(mengapa itu terjadi?)
“Ditemukan data pengunjung yang terduplikasi”
“Banyak pengunjung yang ternyata adalah bot”
“Ada salah satu produk kita yang sedang viral!”
“Kita sedang promo besar-besaran, tapi
ternyata kode promo banyak yang gagal”
“Banyak pengunjung baru yang masih bingung
cara pakai e-commerce kita”
“Jumlah pengunjung web e-commerce kita
naik drastis bulan Juni, tetapi kenaikan jumlah
transaksi kita masih stagnan”
“Banyak pengunjung yang datang, tapi tidak
menemukan produk yang cocok”
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Contoh Skenario
Analytic Approach
Diagnostic Analytics
Predictive Analysis
Prescriptive Analysis
(mengapa itu terjadi?)
(prediksi apa yang akan terjadi)
(apa yang perlu dilakukan?)
“Develop sistem untuk memprediksi
apakah suatu pengunjung adalah
bot”
“Beri restriksi untuk pengunjung yang
diduga adalah bot”
“Develop recommendation system
(memprediksi apa produk yang mau
dibeli oleh pengunjung tersebut)”
“Berikan rekomendasi produk yang
tepat pada pengunjung agar mau
beli”
“Develop sistem untuk prediksi
behaviour user jika diberi suatu
promo”
“Bagikan promo kepada pengunjung
yang kira-kira akan memberikan
benefit optimal”
“Banyak pengunjung yang
ternyata adalah bot”
“Banyak pengunjung yang
baru datang, tapi tidak
menemukan produk yang
cocok”
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
[Contoh Kasus: Loan Approval]
Analytic Approach
● Problem
:
Bagaimana cara membantu team assessment memeriksa
pinjaman customer?
● Goals
:
Meningkatkan kecepatan pemeriksaan pengajuan tanpa
menambah cost (e.g. menambah agen di team assessment)
● Objective :
Membuat sistem untuk membantu assessment pinjaman
secara otomatis
● Analytic Approach
Predictive Analytics: Membuat model yang bisa membantu
merekomendasikan apakah pengajuan pinjaman suatu customer
diterima/ditolak.
(*Pengajuan ditolak jika ada potensi gagal bayar)
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
[Contoh Kasus: Loan Approval]
Predictive Analytics
Conventional Method
Data Assessment
Manual
Assessment
Result
Machine Learning Modelling
Highly True
Auto Assessment
Data Assessment
Trained Machine
Learning Model
Prediction Result
Highly False
50/50 True
Manual
Assessment
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Recap!
● Data Science, Ilmu khusus yang mempelajari data numerik
● Alasan menjadi Data Scientist,
○ prospek kerja yang bagus
○ perkembangan Teknologi Data (terutama Big Data)
● Skill yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist
○ Data Kungfu
○ Statistic & Visualization
○ Machine Learning
● Metodologi apa yang biasa digunakan Data Scientist
○ Business understanding (Goals & Objective)
○ Analytics Approach (Gartner Analytic Ascendancy Model)
Isi daftar hadir di sini!
bit.ly/RTCDS20DaftarHadir1
Your Logo
Terima Kasih!
Figarri Keisha
Data Scientist
Figarri Keisha
https://www.linkedin.com/in/figarrikeisha
Register Now, and
Get Closer to Your
Dream Job
Chat Data Science Admission Now!