Apa Itu Data Scientist? Memahami Tugas Data Scientist di Bidang Industri
Apa itu Data Scientist? Mungkin ini menjadi salah satu pertanyaan yang muncul di benak teman-teman yang mulai mempelajari data science. Beberapa tahun ini data science populer diperbincangkan di sosial media, artikel, dan media lainnya yang membahas perkembangan teknologi saat ini. Data science merupakan ilmu yang terdiri dari bidang ilmu matematika, statistika, dan programming yang membuat proses pengolahan data lebih efisien dan akurat. Kepopuleran data science membuat banyak orang semakin melek tentang data terutama di bidang industri.
Pertukaran data di era digital seperti sekarang sangatlah cepat dan juga tipe data yang beragam. Lama kelamaan data akan terus bertumpuk semakin banyak. Kumpulan data ini dapat diolah untuk memperoleh informasi yang tersembunyi dan dapat menjadi pedoman dalam pengambilan keputusan. Nah, untuk melakukan hal tersebut dibutuhkan ahli data seperti Data Scientist. Penasaran apa saja tugas-tugas seorang data scientist di bidang industri? Simak pembahasannya dibawah ini, yuk!
1. Mengolah Big Data
Seperti yang sudah dijelaskan sedikit diatas, tugas utama seorang data scientist di perusahaan adalah mengolah big data. Big data adalah data yang memiliki karakteristik 3V yaitu variety, velocity, dan volume. Jadi singkatnya big data adalah data dalam jumlah yang sangat banyak dan beragam yang terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Seorang data scientist harus mampu menangani berbagai jenis data untuk diolah. Pengolahan data terdiri dari proses mengumpulkan data, mengolah data, analisis data, dan memvisualisasikan data. Data scientist akan mengambil data menggunakan query SQL, mengolahnya menggunakan tools statistik misalnya SPSS, lalu memvisualisasikannya menggunakan tools visualisasi data seperti R atau Matlab. Tak jarang juga data scientist harus mampu melakukan analisis pada Google Analytic.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Membangun Machine Learning
Tugas seorang data scientist selanjutnya adalah membangun machine learning. Machine learning adalah metode pembelajaran mesin dimana memungkinkan mesin dapat mempelajari data dengan sendirinya seperti menganalisis dan membuat keputusan. Perancangan machine learning dibutuhkan oleh perusahaan untuk mengidentifikasi peluang, meminimalisir resiko di masa mendatang, memberikan pengalaman menarik bagi user, dan sebagainya. Banyak penerapan machine learning di bidang industri contohnya virtual personal assistant atau chatbot, image recognition, rekomendasi produk di marketplace, personalisasi konten di media sosial, dan lain-lain.
3. Memastikan Kualitas Data Perusahaan
Data scientist juga bertugas memastikan kualitas data perusahaan. Kualitas data ini maksudnya adalah infrastruktur data yang baik. Suatu perusahaan pertukaran datanya tentu sangatlah cepat yang bersumber dari konsumen, penjualan, dan sumber-sumber lainnya yang berkaitan. Seorang data scientist harus mampu membuat infrastruktur data yang baik agar data terorganisir sesuai yang diinginkan dan mudah diakses oleh orang lain yang membutuhkan data tersebut. Bayangkan jika data tidak terorganisir dengan baik maka akan menyulitkan tim lain di perusahaan dalam mencari data yang diperlukan.
4. Melakukan Eksperimen Model
Data scientist harus terus bereksperimen untuk model atau metode dalam menangani data. Seperti yang sudah dibahas di poin pertama, tugas seorang data scientist adalah mengolah data. Nah, untuk mengolah data dengan tepat, data scientist harus memahami data tersebut dan menerapkan model atau metode yang tepat untuk kumpulan data yang dimiliki. Eksperimen ini bertujuan untuk membuktikan bahwa model atau metode yang digunakan oleh data scientist sudah sesuai. Jika penerapan model tidak sesuai dengan data, maka bisa saja hasil yang diinginkan tidak akan tercapai atau hasil analisis yang tidak maksimal.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Mulai Bangun Portofolio Datamu untuk Menjadi Data Scientist
Berprofesi sebagai seorang data scientist kini menjadi incaran banyak orang. Mulai dari yang memiliki latar belakang STEM ataupun tidak. Banyak pilihan untuk memulai belajar data science seperti belajar otodidak dari berbagai sumber yang tersedia, mengikuti komunitas, mengikuti kursus data science, dan sebagainya. Salah satu yang cukup penting untuk menjadi data scientist yaitu mulai bangun portofolio datamu di berbagai media seperti Github, Medium, dan LinkedIn. Nah, di DQLab kamu bisa menemukan project dan challenge yang dapat menjadi batu loncatan untuk membangun portofolio datamu. Segera Sign Up di DQLab/SignUp dan mulai menapaki karir di dunia data!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya