2 DAYS ONLY FLASH SALE 5.5
Belajar Data Science 3 Bulan hanya 99K!

1 Hari 12 Jam 22 Menit 38 Detik

Apa Itu Data Scientist: Mispersepsi Soal Data Scientist Yang Harus Kalian Ketahui!

Yovita 17-November-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/5cc54313fca5a5f4c59fb632449e863e_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist saat ini menjadi salah satu posisi dan aset paling penting dalam sebuah perusahaan. Keberadaan data scientist hadir untuk menyelesaikan sebuah permasalahan dengan menggabungkan algoritma machine learning, model matematis dan penggunaan konsep statistika. Kemunculan profesi Data Scientist seiring dengan bidang data science yang banyak diperbincangkan di beberapa dekade terakhir. Sejalan dengan kemajuan sisi teknologi, era big data, konektivitas internet, dan perangkat, bidang ini muncul sejak tahun 2008. Meski demikian, data scientist merupakan pekerjaan yang sedang menjadi tren saat ini. Terbukti dengan julukan "the sexiest job of the 21st century", data scientist akan selalu ada selama bisnis dan perusahaan terus tumbuh dan berkembang. 


Namun, kalian pasti pernah bahkan sering mendengar istilah Data Scientist. Muncul pertanyaan di benak kalian mengenai apa itu data scientist, bagaimana perannya dan keterampilan apa saja yang harus dimiliki. Tetapi, sering muncul anggapan bahwa banyak data pasti hasilnya bagus, data scientist dan data analyst itu tugasnya sama, dan banyak anggapan lainnya terkait data scientist. Hal ini akan mengindikasikan terjadinya mispersepsi. Oleh karena itu, kamu perlu tahu nih apa saja mispersepsi yang muncul soal Data Scientist. Pada artikel DQLab kali ini, tentunya akan menjawab keingintahuan dan rasa penasaran kalian. Simak selengkapnya dan pastikan kalian baca artikelnya sampai habis ya!


1.Banyak Data Berarti Lebih Akurat

Kuantitas tentu tidak sepadan dengan kualitas. Seperti judul, banyak data bukan berarti lebih bagus. Sebagai seorang data scientist, diharuskan memiliki dataset dengan minimum angka yang akurat untuk menciptakan analisis yang benar. Hal ini akan menjadi dataset yang ideal. Saat kita ingin menambahkan angka, sehingga seluruh dataset akan memerlukan pembuatan ulang karena perubahan angka pada data. Ketika membangun ulang, diperlukan data cleansing dan menghabiskan waktu lebih untuk memahami kelainan dari set yang sudah ada, apabila ada. Saat data sudah bersih dan sudah bergabung dengan dataset yang ideal, akan tetap ada kemungkinan bahwa elemen baru tetap kotor namun tidak dapat terdeteksi. Hal ini akan mengarah pada penurunan hasil akhir atau analisa. Pada masalah ini, data yang sedikit akan menjadi lebih baik daripada data yang banyak.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2.Tugas Data Scientist dan Data Analyst Itu Sama

Hal ini merupakan mitos yang sering dibicarakan oleh orang-orang mengenai data science. Kenyataannya, pekerjaan data scientist dan data analyst sangatlah berbeda. Yang dimana data analyst bekerja untuk menemukan trend dan menganalisa data, sedangkan data scientist bekerja menemukan penyebab dari tren dan meramalkan tren yang akan datang. Karena data science adalah bidang baru, muncul kesalahpahaman tertentu tidak bisa dihindari. Namun, perlu dicatat bahwa keduanya bekerja bersama-sama. Mereka saling melengkapi dan bekerja untuk tujuan bersama. Data Scientist bertugas menemukan pertanyaan tak terduga yang mungkin membutuhkan jawaban. Sedangkan, data analyst menggunakan informasi yang sudah ada untuk menghasilkan data pada pertanyaan yang sudah ada. Contoh lainnya adalah data scientist mampu memperkirakan data yang tidak diketahui. Sedangkan, data analyst mereka bekerja dengan data yang sudah ada.


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


3.Data Science Perannya Hanya Data Scientist Saja

Banyak orang mengira bahwa data science hanya akan menjadi data scientist, menolak jabatan lain. Data science dapat meliputi berbagai pekerjaan seperti data engineer, data analyst dan tentunya data scientist. Data engineer bertanggung jawab untuk mengelola infrastruktur data melalui data science. Skill dasar data engineer yaitu programming tools seperti Python, database tools seperti NoSQL dan big data tools seperti Hadoop. Selanjutnya, Data analyst bertugas mencari jawaban pertanyaan dengan bekerja melalui data yang sudah ada, menggunakan tools yang benar. Skill dasar yang dimiliki data analyst yakni programming, data visualisation, statistics, mathematics, dan data analysis. Terakhir, Data scientist bekerja pada data yang besar, menganalisanya, dan membuat laporan dan presentasi mengenai hasil. Skill dasarnya yaitu statistics, mathematics, programming, data visualization, SQL, Hadoop, machine learning.


4.Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1.Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2.Akses module Introduction to Data Science

3.Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4.Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Reyvan Maulid Pradistya


Editor: Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login