JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 10 Jam 4 Menit 29 Detik

4 Jobdesc Umum Data Scientist, Sudah Tahu?

Belajar Data Science di Rumah 26-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-kamis-02-2024-03-25-211724_x_Thumbnail800.jpg

Seorang data scientist biasanya bertanggung jawab atas berbagai pekerjaan yang berhubungan dengan analisis data, pengembangan model, dan penemuan wawasan yang bernilai bagi perusahaan atau organisasi. Dalam praktiknya, data scientist juga bisa terlibat dalam tugas-tugas tambahan seperti pengumpulan data lebih lanjut, eksperimen dengan teknologi baru, atau pengembangan infrastruktur data untuk memfasilitasi analisis yang lebih efisien.


Seorang data scientist adalah seorang profesional yang menggabungkan pengetahuan dalam ilmu data, statistik, dan pemrograman komputer untuk menganalisis data yang kompleks dan mendapatkan wawasan yang berharga dari data tersebut. Peran data scientist sangat penting dalam era digital ini karena jumlah data yang dihasilkan oleh bisnis dan organisasi terus bertambah pesat.


Berikut adalah penjabaran umum dari empat pekerjaan yang sering dilakukan oleh seorang data scientist.


1. Pemrosesan Data (Data Preprocessing)

Dalam tugas ini, role data scientist bertugas untuk

  • Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang mungkin tidak terstruktur atau berantakan.

  • Membersihkan data dengan mengidentifikasi dan mengatasi masalah seperti nilai yang hilang, format yang tidak standar, atau outlier.

  • Melakukan transformasi data untuk mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut, seperti normalisasi, pengkodean variabel kategorikal, atau penggabungan data dari beberapa sumber.

Data Scientist


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Analisis Data (Data Analysis)

Pada peran ini, seorang data scientist harus

  • Menganalisis data untuk menemukan pola, tren, atau hubungan yang bermanfaat bagi perusahaan.

  • Menggunakan teknik statistik dan algoritma machine learning untuk memahami data secara mendalam.

  • Memanfaatkan visualisasi data untuk menyajikan hasil analisis secara intuitif kepada pemangku kepentingan, seperti menggunakan grafik, diagram, atau hot map.

Data Scientist


3. Pengembangan Model Prediktif (Predictive Modeling)

Ini merupakan salah satu tugas utama data scientist, yaitu

  • Membangun dan mengevaluasi model machine learning untuk membuat prediksi atau mengidentifikasi pola dalam data.

  • Memilih teknik model yang sesuai berdasarkan karakteristik data dan tujuan bisnis, seperti regresi linier, decision tree, atau neural networks.

  • Melakukan validasi model untuk memastikan kualitasnya, termasuk pengujian di atas data yang tidak terlihat (out-of-sample testing) dan teknik validasi silang (cross-validation).

Data Scientist


4. Penyajian Wawasan (Insight Presentation)

Pada poin ini, seorang data scientist tidak hanya memerlukan skill teknis, namun juga harus memiliki skill komunikasi yang memadai karena mereka harus

  • Mengkomunikasikan temuan analisis dan hasil model secara efektif kepada pemangku kepentingan non-teknis, seperti manajer atau eksekutif.

  • Menyusun laporan atau presentasi yang mudah dipahami dan memberikan wawasan yang berharga bagi pengambil keputusan.

  • Berkolaborasi dengan tim lintas disiplin untuk menerjemahkan wawasan data menjadi strategi bisnis atau langkah tindakan konkret.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


Peran seorang data scientist adalah memanfaatkan keterampilan dalam analisis data, keahlian dalam pemrograman, dan pengetahuan domain bisnis untuk mengubah data menjadi wawasan yang bernilai bagi organisasi. Dengan demikian, data scientist memainkan peran penting dalam mengubah data menjadi wawasan yang dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik dan membantu organisasi mencapai tujuan mereka.


Yuk persiapkan diri kamu untuk menjadi data scientist bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login