Apa Itu Data Scientist dan Jobdesknya di Perusahaan?
Jika kamu sedang berselancar di situs-situs lowongan kerja, pasti kamu pernah melihat lowongan pekerjaan sebagai Data Scientist. Karena penasaran kamu pasti melihat detail informasi mengenai lowongan tersebut, dan kamu pasti sedikit tertarik karena melihat gaji yang ditawarkan terbilang cukup besar. Kemudian kamu berkeinginan untuk beralih profesi sebagai Data Scientist, lalu kamu bertanya pada diri sendiri sebenarnya apa itu data scientist ? Data Scientist bukanlah profesi baru, profesi ini sudah ada sejak lama yang bernama statistikawan. Yang membedakan hanya metode yang digunakan, jika statistikawan masih berurusan dengan data secara manual, kalau Data Scientist karena sering berurusan dengan big data maka, seorang Data Scientist menciptakan algoritma agar data yang masuk bisa langsung terkomputerisasi.
Menurut DJ Patil seorang Chief Data Scientist, beliau menyatakan bahwa Data Scientist adalah orang yang bisa memberi story, yang bisa menceritakan sesuatu dari data yang banyak. Maka tak heran jika seorang Data Scientist harus mampu mengolah data untuk kepentingan perusahaan, serta menerapkan konsep ilmu data yang berguna terhadap setiap aspek kehidupan sehari-hari. Termasuk bagaimana mengontrol keuangan pribadi, membaca tren, kebiasaan orang, gaya hidup yang pada akhirnya akan melahirkan keputusan kerja yang terarah. Lalu sebenarnya bagaimana gambaran jobdesk Data Scientist di Perusahaan ? Jangan khawatir, karena bersama DQLab artikel ini akan membahas lebih dalam mengenai itu. Jadi, simak terus ya artikel ini sampai akhir.
1. Mengidentifikasi Penggunaan Data yang Sesuai Untuk Menghasilkan Keputusan Strategis
Mengidentifikasi penggunaan data bagi seorang Data Scientist merupakan suatu kepastian. Tugas ini akan berkaitan dengan melakukan analisis data, untuk perusahaan skala menengah kamu akan melakukan identifikasi masalah yang ada di perusahaan baru menentukan data apa saja yang akan dibutuhkan, lalu melakukan query data melalui SQL. Sedangkan untuk perusahaan yang sering berurusan dengan big data setelah kamu melakukan identifikasi masalah dan menentukan data apa saja yang akan digunakan, biasanya kamu akan sering berurusan dengan Hadoop, Hive atau Pig untuk mengurangi beban komputer saat melakukan analisis data. Untuk itu, pemahaman terhadap platform big data juga perlu kamu dalami untuk menjadi seorang Data Scientist.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Membangun Algoritma Machine Learning untuk Mendapat Solusi
Tugas seorang Data Scientist yang paling penting lainnya adalah membangun algoritma machine learning yang paling optimal. Melakukan uji coba terhadap pemodelan untuk memilih mana yang lebih optimal untuk perusahaan merupakan keharusan bagi seorang Data Scientist. Machine learning sendiri berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Hal ini bertujuan untuk memungkinkan komputer agar dapat melakukan pekerjaan otomatis tanpa turut campur manusia. Proses learning membutuhkan sampel data atau sering disebut sebagai "data training" untuk mencari pola dalam data dan mencari solusi serta membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas. Jenis algoritma machine learning dibagi menjadi 3 yaitu, supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement. Dimana masing-masing itu memiliki beberapa algoritma lagi, yang artinya sebagai seorang Data Scientist perlu melakukan trial and error dalam menentukan model mana yang paling optimal sesuai dengan kasus yang ada.
3. Memvisualisasikan Data
Memvisualisasi data itu penting. Karena secara psikologis sebanyak 80% otak manusia lebih mudah mengingat apa yang mereka lihat dan hanya sekitar 20% darinya dapat mengingat dari apa yang mereka baca. Oleh karena itu, visual dapat memudahkan kita untuk mengingat dan mencerna informasi. Mengingat seorang Data Scientist akan selalu bekerja sama dengan divisi lain di perusahaan sehingga, kamu dapat menggunakan visualisasi data sebagai alat untuk mempresentasikan data yang terstruktur dan tidak dengan grafik atau bagan untuk menampilkan info yang tersembunyi didalam data pada divisi yang berbeda dan meninjau kinerja bisnis. Ini juga dapat membuka peluang baru untuk bisnis dan mungkin saja, kamu dapat menemukan sesuatu yang tak terduga dari sekumpulan data yang besar melalui visualisasi data
4. Melakukan Data Storytelling
Selain memvisualisasikan data, seorang data scientist memiliki tugas untuk melakukan storytelling hasil analisis yang telah dilakukan. Untuk itu, softskill seperti mempresentasikan data perlu dimiliki oleh data scientist handal. Dengan melakukan data storytelling, kamu dapat mengemas hasil analisis yang rumit dengan bahasa yang lebih sederhana sehingga audience kamu yang berasal dari lain divisi bisa memahami informasi yang telah kamu sampaikan. Dengan bercerita secara emosional memiliki dampak yang akan lebih mudah diingat oleh audience.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Yuk, Perkaya Kemampuan Data Scientist dengan Bergabung Bersama DQLab!
Jika kamu ingin melamar pekerjaan data scientist atau data analyst harus tentunya harus memiliki kemampuan teknis dan non teknis yang mumpuni. Bagi kamu yang tidak memiliki background STEM bisa mempelajari skill set apa saja yang harus dimiliki oleh seorang data scientist jangan khawatir karena kamu bisa mengikuti kursus online bersama DQLab. Dengan begitu belajar kamu jadi lebih terarah dan kamu juga dapat terhindar dari overdosis informasi, selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita