Magang (Intern) dengan bidang terkait pengolahan data (e.g. Data Analyst/Scientist)

 Masukan saya untuk mahasiswa magang (Intern) dengan bidang terkait pengolahan data (e.g. Data Analyst/Scientist):

[1]. PreProsesing

Preprocessing data di dunia nyata sangat berbeda dengan yang kita temukan di buku-buku (atau kuliah secara umum). Maka gunakanlah kesempatan magang di industri untuk berkenalan dengan tantangan preprocessing di dunia nyata.

[2]. Modelling

Pemodelan cenderung lebih mudah ketimbang preprocessing. Bahkan biasanya dunia akademis lebih paham akan hal ini (teori/konsepnya). Gunakan kesempatan ini untuk menunjukkan ke industri kelebihan kalian adalah pemahaman konsep Data Science/Machine Learning yang baik. Latihan menggunakan komunikasi dan atitude yang baik dalam memberi saran dan kritik ke perusahaan jika memang ada kesalahan atau inefisiensi yang dilakukan oleh perusahaan.

Jangan lupa yakinkan untuk mengoptimalkan tidak hanya model, tapi juga meningkatkan kualitas data, dan preprocessingnya sekaligus dalam sebuah pipeline.

[3]. Evaluasi

Ketika magang, kalian akan belajar industri punya beberapa metrics evaluasi yang tidak diajarkan di dunia akademis (yang biasanya hanya internal dan external metrics). Hal ini karena industri langsung menerapkan berbagai model ke proses bisnis. Sehingga akan ada evaluasi lain dari sekedar metric biasa seperti akurasi, recall, presisi, dll. Sebagai contoh KPI, profit, cost, dsb. Pelajari "Canvas AI" dengan baik agar anda bisa kolaborasi dengan industri dengan baik tentang evaluasi ini.

[4]. Performa

Jika anda beruntung (dipercaya oleh perusahaan tempat anda magang), maka anda "mungkin" diberi kesempatan menggunakan cloud perusahaan. Jika anda ingin "show-up" kemampuan anda ke perusahaan, maka anda bisa coba optimasi system yang ada sehingga biaya cloud perusahaan atau lama waktu komputasi bisa dikurangi. Untuk ini anda perlu belajar high performance data science (HPDS) dengan baik.