PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 13 Jam 11 Menit 11 Detik 

4 Keseharian Data Scientist, Wajib Diketahui untuk Persiapan Karir

Belajar Data Science di Rumah 03-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/fec6d7e0a57716a9465d5a37d5a1bad0_x_Thumbnail800.jpg

Data scientist memiliki peran yang signifikan dalam berbagai bidang industri. Tugas seorang data scientist sangat beragam, tergantung dari jenis dan fokus sebuah industri. Pada tahun 2020 profesi ini menempati posisi ketiga untuk profesi terbaik pada tahun 2020 dan menurut Glassdoor data scientist menjadi top position dalam 50 pekerjaan terbaik di Amerika. Tugas data scientist secara umum tidak akan jauh dari data, terutama data yang berukuran besar yang tidak dapat diolah secara konvensional. Tujuan pengolahan data ini adalah untuk mendapatkan insight yang bermanfaat bagi perusahaan atau organisasi.

Seperti namanya, data scientist harus memahami data. Tugas mereka adalah membersihkan, mengatur, memfilter, dan menganalisis informasi yang dikumpulkan untuk mendapatkan insight, pola, atau trend yang dapat membantu stakeholders untuk membuat keputusan strategis yang lebih baik. Data scientist akan terus diperlukan oleh perusahaan karena saat ini hampir semua perusahaan memerlukan insight yang diperoleh dari analisis big data. Apa sebenarnya yang dilakukan oleh data scientist setiap hari sehingga hampir semua perusahaan membutuhkan? Yuk simak beberapa poin di bawah ini!


1. Data Mining

Tugas seorang data scientist yang pertama adalah menambangan data atau istilah kerennya adalah data mining. Selama proses ini, data scientist menggali data, mencari pola, trend, dan insight yang bermanfaat. Tugas ini dilakukan oleh data scientist baik yang bekerja di perusahaan kecil hingga perusahaan raksasa sekalipun. Selama proses data mining, data scientist akan menghapus noise atau data yang tidak dibutuhkan agar hasilnya lebih akurat. Awalnya proses ini memerlukan waktu dan energi yang tidak sedikit, namun dengan berjalannya waktu, kini data scientist bisa memanfaatkan algoritma artificial intelligence, machine learning, dan statistik untuk mempersingkat proses penambangan data.


Baca Juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


2. Data Cleaning

Sebelum mengolah data, kumpulan data harus dibersihkan untuk menghilangkan data yang sudah kadaluarsa, tidak relevan, tidak lengkap atau rusak karena dapat berpengaruh pada hasil dan kesimpulan yang salah. Kesalahan kesimpulan dapat berakibat fatal pada pengambilan keputusan yang akan diambil oleh stakeholder. Bayangkan bagaimana jika karena ada data yang tidak tepat ikut teranalisis lalu hasil analisis tersebut digunakan untuk pengambilan keputusan dan ternyata keputusan tersebut salah sehingga mengakibatkan kerugian hingga miliaran. Oleh karena itu, proses cleaning harus dilakukan dengan cermat dan teliti.


3. Analisis dan Interpretasi Pola

Setelah data dibersihkan, data siap diproses menggunakan metode analisis yang sesuai dengan tujuan yang ingin didapatkan. Jika seorang data scientist ingin melihat bagaimana prospek atau pola beberapa waktu kedepan, maka ia akan menggunakan metode analisis prediktif. Jika ia ingin menganalisis dampak suatu tindakan atau campaign terhadap penjualan, maka ia bisa menggunakan analisis regresi, anova, dan metode-metode lain sesuai kebutuhan. Setelah data diproses, tugas data scientist adalah mulai meneliti pola dan trend yang terbentuk. Pola atau pattern sangat penting dalam analisis data. Misalnya, sebuah perusahaan di industri ritel perlu memahami bagaimana perilaku dan pola pembelian. Dengan begitu, mereka akan lebih mudah untuk menemukan penawaran produk yang tepat berdasarkan kebiasaan konsumen.


4. Mengkomunikasikan Hasil

Setelah data scientist berhasil mengidentifikasi dan menganalisis pola atau trend, mereka perlu mengkomunikasikan hasil yang mereka dapatkan kepada tim atau stakeholder terkait. Tugas ini merupakan bagian paling penting dan menantang bagi data scientist karena ia harus bisa menyampaikan hasil temuanya dengan tepat dan dengan cara yang bisa dipahami oleh semua orang mengingat tidak semua anggota tim ataupun stakeholder terkait memahami pengolahan data. Selain itu, tugas ini memiliki seni tersendiri karena ada komunikasi dan pendekatan yang berbeda-beda untuk dapat meyakinkan orang lain.


Baca Juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer


5. Cara Menjadi Data Scientist

Data science merupakan bidang ilmu yang bisa dipelajari oleh siapapun. Bahkan seseorang yang tidak memiliki basic pengolahan data dan IT bisa menjadi data scientist. Ada banyak cara untuk belajar data science, salah satunya adalah dengan mengikuti kursus data science secara terstruktur dan konsisten. Maksud dari terstruktur adalah, sebagai pemula kita harus belajar data science dari dasar lalu naik ke level berikutnya. Dengan begitu, pemahaman kita mengenai data science akan lebih terarah dan lebih "ringan". Selain itu, belajar data science harus konsisten karena materinya terus berlanjut dan ditambah dengan praktik untuk meningkatkan skill teknis dalam mengolah data.

Yuk belajar data science dengan modul dari DQLab! Modul DQLab dirancang secara terstruktur mulai dari beginner hingga advanced oleh profesional yang sudah expert di bidang data science. Selain itu, kita juga bisa meningkatkan skill teknis pengolahan data dengan mengerjakan challenge yang menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri. Jadi tunggu apa lagi? Yuk klik button di bawah ini untuk sign up dan nikmati modul gratis "Introduce to Data Science" untuk berkenalan dengan data science.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :