Apa Saja yang Termasuk dalam Job Description Data Scientist?

Dalam era digital yang serba cepat, data telah menjadi aset berharga bagi banyak perusahaan. Namun, mengolah data mentah menjadi wawasan yang bermanfaat memerlukan keahlian khusus yang dimiliki oleh seorang Data Scientist.

Profesi ini semakin diminati di berbagai industri karena perannya yang vital dalam membantu perusahaan membuat keputusan strategis berbasis data. Artikel ini akan mengupas tuntas apa saja yang termasuk dalam job description Data Scientist, mulai dari tugas-tugas utama hingga keterampilan yang dibutuhkan.

1. Apa Itu Data Scientist?

Data Scientist adalah profesional yang bertugas mengolah data mentah menjadi insight yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis. Dalam era big data, peran ini menjadi sangat penting karena perusahaan mengandalkan data untuk mendukung operasional, memahami pelanggan, dan menciptakan keunggulan kompetitif.

Data Scientist menggabungkan keahlian dalam matematika, statistik, dan teknologi untuk menganalisis pola dan tren dalam data besar, sering kali menggunakan alat dan metode seperti machine learning, data mining, serta visualisasi data untuk menyampaikan hasil analisis yang bernilai bagi stakeholder.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

2. Job Description Data Scientist

Job description seorang Data Scientist mencakup berbagai tanggung jawab yang berhubungan dengan pengolahan dan analisis data untuk menghasilkan insight yang berguna bagi perusahaan. Profesi ini memadukan keahlian teknis, seperti pemrograman dan analisis statistik, dengan kemampuan strategis untuk memahami kebutuhan bisnis. Berikut adalah tugas utama yang menjadi inti dari pekerjaan Data Scientist.

a. Pengumpulan dan Persiapan Data

Tahapan pertama dalam pekerjaan Data Scientist adalah pengumpulan dan persiapan data. Proses ini melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber, baik internal seperti database perusahaan maupun eksternal seperti API atau data publik. Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah membersihkannya untuk memastikan tidak ada duplikasi, data kosong, atau kesalahan lainnya yang dapat memengaruhi hasil analisis.

b. Analisis dan Eksplorasi Data

Setelah data siap, Data Scientist melakukan analisis dan eksplorasi data untuk menemukan pola atau tren tersembunyi. Proses ini melibatkan penggunaan statistik deskriptif, pengujian hipotesis, dan teknik visualisasi untuk menggali insight awal dari data.

Misalnya, analisis data penjualan dapat membantu perusahaan mengidentifikasi produk yang paling laris atau waktu penjualan terbaik. Eksplorasi data juga penting untuk menentukan pertanyaan bisnis yang relevan dan area fokus untuk model prediktif di tahap berikutnya.

c. Membangun Model Prediktif

Data Scientist sering kali menggunakan machine learning untuk membangun model prediktif yang dapat membantu memprediksi hasil di masa depan berdasarkan data historis. Model ini bisa mencakup rekomendasi produk, prediksi churn pelanggan, hingga deteksi anomali dalam sistem keamanan.

Data Scientist harus memahami berbagai algoritma machine learning, seperti regresi, clustering, atau deep learning, dan memilih yang paling sesuai untuk masalah yang dihadapi. Model yang dibuat juga memerlukan validasi dan pengoptimalan untuk memastikan akurasi dan keandalannya.

d. Komunikasi Hasil Analisis

Kemampuan untuk menyampaikan hasil analisis kepada stakeholder adalah bagian penting dari pekerjaan Data Scientist. Hal ini sering dilakukan melalui laporan tertulis, presentasi, atau visualisasi data menggunakan alat seperti Tableau, Power BI, atau Python. Data Scientist harus mampu menjelaskan hasil yang kompleks dengan cara yang mudah dimengerti oleh tim bisnis, sehingga temuan tersebut dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan strategis.

e. Kolaborasi Antar Tim

Pekerjaan Data Scientist tidak dilakukan secara terisolasi. Mereka bekerja sama dengan berbagai tim seperti Data Engineer untuk memastikan data tersedia dan dikelola dengan baik, Product Manager untuk memahami kebutuhan bisnis, serta tim pemasaran dan pengembangan untuk menerapkan wawasan dari data ke dalam strategi operasional. Kolaborasi ini memastikan bahwa analisis data relevan dan bermanfaat bagi keseluruhan tujuan organisasi.

3. Skill yang Dibutuhkan untuk Menjadi Data Scientist

Untuk menjadi Data Scientist yang andal, seseorang memerlukan kombinasi skill teknis dan non-teknis. Skill teknis meliputi kemampuan pemrograman menggunakan bahasa seperti Python, R, atau SQL; pengetahuan tentang machine learning dan statistik; serta pemahaman tentang pengolahan data besar menggunakan alat seperti Hadoop atau Spark.

Sementara itu, skill non-teknis mencakup kemampuan komunikasi untuk menyampaikan wawasan secara efektif, keterampilan problem-solving untuk menghadapi tantangan analisis data, serta manajemen waktu untuk menangani proyek dengan berbagai tingkat kompleksitas.

4. Peran Data Scientist dalam Berbagai Industri

Data Scientist berperan penting di berbagai industri. Dalam teknologi, mereka digunakan untuk mengembangkan sistem rekomendasi atau meningkatkan pengalaman pengguna. Di sektor kesehatan, Data Scientist membantu menganalisis data pasien untuk memprediksi risiko penyakit atau mengoptimalkan pengelolaan sumber daya rumah sakit.

Dalam keuangan, mereka bekerja pada model risiko kredit atau deteksi penipuan. Bahkan di e-commerce, Data Scientist memanfaatkan data pelanggan untuk meningkatkan strategi pemasaran dan pengalaman belanja. Peran mereka yang fleksibel dan relevan di berbagai sektor menjadikan Data Scientist sebagai salah satu profesi yang paling dicari saat ini.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Nah, bagi kalian yang tertarik untuk terjun bekerja sebagai data scientist profesional, sebaiknya harus mempersiapkan diri dari sekarang! Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!