4 Job Description Data Scientist yang Paling Jarang Diketahui

Data scientist sering kali dianggap sebagai pekerjaan “impian” di era digital. Dalam beberapa tahun terakhir, permintaan terhadap profesi ini terus meningkat seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang sadar akan pentingnya data. Bahkan pekerjaan ini sering disebut sebagai “pawang data”.

Namun, data science bukan hanya tentang coding dan analisis data besar (big data). Peran ini sangat dinamis dan memiliki berbagai “cabang” spesifik yang mungkin belum banyak diketahui, tetapi justru krusial untuk keberhasilan proyek data perusahaan.

Jika kamu tertarik pada bidang data, kamu perlu tahu bahwa ada peran-peran unik dalam data science yang tidak hanya menantang, tetapi juga memberi kesempatan untuk berfokus pada aspek-aspek menarik dari data. Inilah 4 job description data scientist yang paling jarang diketahui di bidang data!

1. Job Description Data Scientist yang Paling Jarang Diketahui

Banyak dari kita atau bahkan mereka yang bekerja di bidang data sekalipun yang menganggap bahwa semua job description seorang data scientist hanyalah mengumpulkan, menganalisis, dan mengambil keputusan bisnis dari sebuah data. Lebih jauh dari itu, sebenarnya ada beberapa job description penting seorang data scientist yang jarang diketahui di bidang data.

Berikut empat diantaranya:

• Data Ethics (Ahli Etika Data)

  Di tengah arus deras digitalisasi dan semakin banyaknya data yang dikumpulkan, kebutuhan akan etika dalam penggunaan data semakin mendesak. Di sinilah peran Data Ethicist atau ahli etika data menjadi sangat penting. Data ethicist bekerja di balik layar untuk memastikan bahwa perusahaan menggunakan data secara bertanggung jawab.

  Mereka terlibat dalam menetapkan kebijakan yang memastikan bahwa pengumpulan, pemrosesan, dan penggunaan data dilakukan secara adil dan transparan. Dalam pekerjaan sehari-hari, seorang data ethics harus mampu mengidentifikasi risiko, seperti potensi bias atau pelanggaran privasi, yang bisa muncul dari penggunaan data.

  Profesi ini sangat relevan di era sekarang ketika privasi data menjadi perhatian publik dan regulasi terkait data semakin ketat. Data ethics adalah orang-orang yang akan mempertimbangkan “Apakah penggunaan data ini adil? Apakah ada risiko diskriminasi?” Mereka memberikan panduan yang membantu perusahaan tetap berada di jalur yang aman dan etis dalam menggunakan data. Peran ini memungkinkan data digunakan dengan cara yang baik dan tidak melanggar hak individu.

• Machine Learning Model Validator

  Salah satu bidang yang sering dikaitkan dengan data science adalah machine learning (ML), dan peran Machine Learning Model Validator seringkali terlupakan, padahal sangat krusial. Berbeda dari data scientist yang bertugas merancang model, model validator bertanggung jawab menguji model tersebut.

  Pekerjaan mereka memastikan bahwa model yang dibuat benar-benar bekerja seperti yang diharapkan dalam berbagai situasi dunia nyata, bukan hanya di lingkungan pengembangan. Misalnya, mereka menguji akurasi model dan mengecek kemungkinan bias yang mungkin muncul ketika model tersebut diterapkan.

  Jika model ML diterapkan tanpa validasi yang tepat, hasilnya bisa fatal. Misalnya dalam model untuk prediksi keuangan atau kesehatan. Model validator akan mengecek apakah model yang dikembangkan dapat diandalkan dan memiliki akurasi tinggi.

  Dengan kemampuan ini, mereka membantu perusahaan menghindari hasil prediksi yang salah dan menjaga kepercayaan publik. Mereka adalah penjaga kualitas di dunia machine learning, memastikan model yang digunakan benar-benar akurat dan bebas dari bias.

  
  

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

• Data Storyteller

  Jika kamu berpikir bahwa data hanya sekumpulan angka dan grafik, maka peran Data Storyteller mungkin akan mengubah pandanganmu. Data storyteller bertugas menjembatani antara data dan orang-orang yang perlu mengambil keputusan penting, tetapi tidak memiliki latar belakang teknis.

  Data storyteller tidak hanya mengandalkan keterampilan analisis, tetapi juga seni bercerita. Mereka bertugas mengubah data menjadi narasi yang mudah dipahami oleh berbagai audiens, termasuk manajemen dan tim bisnis yang mungkin tidak terlalu teknis.

  Sebagai data storyteller, mereka akan membuat laporan yang lebih "bernyawa," menyusun cerita dari temuan data sehingga mudah dipahami dan relevan. Tujuannya adalah memastikan bahwa data bukan hanya angka, tapi benar-benar memiliki makna yang bisa dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan.

  Dengan visualisasi yang menarik dan bahasa yang mudah dimengerti, data storyteller membawa "nyawa" ke dalam data sehingga orang-orang di perusahaan dapat merasakan dampaknya. Tidak heran, peran ini sering disebut sebagai salah satu kunci penting dalam pengambilan keputusan berbasis data!

• Growth Data Scientist

  Di perusahaan yang sedang berkembang, khususnya start-up, Growth Data Scientist berperan penting untuk mengarahkan strategi pertumbuhan perusahaan berdasarkan data. Fokus mereka adalah mengidentifikasi peluang-peluang baru yang bisa mendorong pertumbuhan bisnis.

  Growth data scientist bekerja sama dengan tim produk dan pemasaran untuk merancang eksperimen atau pengujian A/B, serta mencari pola perilaku pengguna yang bisa meningkatkan engagement dan konversi. Mereka tidak hanya berfokus pada data saja, tetapi juga memahami konteks bisnis sehingga dapat menciptakan strategi pertumbuhan yang efektif.

  Misalnya, seorang growth data scientist bisa membantu menemukan strategi untuk meningkatkan retensi pelanggan dengan melihat data perilaku pengguna. Mereka mungkin melihat data mengenai fitur yang paling sering digunakan, lalu bersama tim produk, mereka akan menciptakan fitur-fitur baru yang bisa meningkatkan kepuasan pelanggan.

  Di perusahaan dengan dinamika cepat, peran growth data scientist sangat dibutuhkan untuk membantu perusahaan berkembang dan bertahan di tengah persaingan ketat. Peran ini menawarkan tantangan unik karena menuntut kemampuan analitik sekaligus pemahaman tentang bisnis dan pertumbuhan.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Mengapa Mengetahui Job Description ini Penting?

Memahami berbagai job description yang ada di dunia data science memiliki banyak manfaat, terutama bagi mereka yang berencana atau sedang membangun karier di bidang ini. Dengan mengetahui beragam peran ini, kamu bisa mengeksplorasi posisi mana yang paling sesuai dengan keahlian dan minatmu. Misalnya, jika kamu suka bekerja dengan etika dan regulasi, mungkin posisi data ethics cocok untukmu. Bagi yang suka menyampaikan ide melalui cerita, menjadi data storyteller bisa menjadi pilihan menarik.

Selain itu, bagi para profesional data, pengetahuan tentang berbagai peran ini dapat membuka peluang untuk meningkatkan skill dan mengembangkan karier lebih jauh. Perusahaan juga bisa terbantu dengan memahami peran-peran ini untuk menemukan talenta yang tepat sesuai kebutuhan spesifik mereka. Jadi, pengetahuan tentang berbagai peran data scientist yang unik ini bisa membuka banyak pintu. Baik bagi job seekers, pekerja, maupun perusahaan yang mencari talenta terbaik.

Data science bukan sekadar pekerjaan teknis. Profesi ini hadir dengan berbagai peran unik yang krusial untuk kesuksesan perusahaan di era digital. Dari data ethics yang menjaga etika penggunaan data hingga growth data scientist yang berfokus pada pertumbuhan perusahaan, setiap peran membawa manfaatnya masing-masing. Dengan memahami variasi peran ini, kamu bisa lebih siap untuk menjelajahi dunia data science dengan sudut pandang yang lebih luas dan memahami potensi besar yang ada di dalamnya.

Gimana? Sekarang kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk karirmu? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari