Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Apakah Jobdesc Data Scientist Hanya Menganalisis Data?

Belajar Data Science di Rumah 25-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-02-2024-04-25-203426_x_Thumbnail800.jpg

Salah satu pertanyaan yang sering kali mengundang tanya orang awam ketika ingin mengejar karir sebagai data scientist adalah soal apa benar job description data scientist adalah menganalisis data? Rumor yang beredar dan berdasarkan informasi lowongan kerja yang biasanya mengutip tugas-tugas seperti "menganalisis data" bisa membuat banyak orang percaya bahwa itu adalah satu-satunya aspek dari pekerjaan seorang data scientist


Namun, ketika seseorang menggali lebih dalam, akan terungkap bahwa pekerjaan seorang data scientist melampaui sekadar analisis data. Mereka bertanggung jawab untuk mengelola seluruh siklus hidup data, dari pengumpulan hingga interpretasi, dan dari pemodelan hingga pelaporan. Biar kamu nggak salah tangkap informasi, kali ini DQLab akan mencoba mengulas soal benar nggak sih data scientist tugasnya hanya menganalisis data aja? Simak penjelasan lengkapnya yuk!


1. Proses Analisis Data Porsinya Lebih Kecil dibandingkan Data Cleansing

ernyata, analisis data yang dilakukan oleh data scientist justru porsinya lebih kecil dibandingkan proses data cleansing. Mengapa hal ini bisa terjadi? Faktanya, 80 persen waktu yang dialokasikan data scientist, sebagian besar berfokus pada proses data cleansing.


Proses data cleaning, atau pembersihan data, memainkan peran kunci dalam memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis adalah berkualitas tinggi dan dapat diandalkan. Meskipun seringkali dianggap sebagai langkah awal yang sederhana, proses ini sebenarnya sangat memakan waktu dan memerlukan keterampilan khusus.


Berikut adalah beberapa alasan mengapa data cleansing memakan waktu yang besar:

  • Kualitas Data yang Buruk: Data yang masuk ke dalam sistem perusahaan sering kali tidak sempurna. Mereka mungkin mengandung duplikasi, kesalahan penulisan, atau nilai yang hilang. Data scientist harus menghabiskan waktu untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah-masalah ini agar data menjadi konsisten dan akurat.

  • Integrasi Data dari Sumber yang Berbeda: Perusahaan sering mengumpulkan data dari berbagai sumber yang berbeda, seperti basis data internal, aplikasi pihak ketiga, dan sensor IoT. Menggabungkan data dari sumber-sumber yang berbeda ini bisa menjadi tantangan besar, karena format dan struktur data mungkin tidak selalu seragam.

  • Penanganan Data yang Besar: Dalam lingkungan perusahaan modern, data seringkali sangat besar dan kompleks. Mengelola volume data yang besar ini memerlukan waktu dan upaya yang signifikan, terutama ketika harus mempertimbangkan kinerja dan skalabilitas proses pembersihan.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Data Scientist Harus Cakap untuk Komunikasi Kepada Klien

Selain keterampilan teknis yang berhasil dikantonginya, seorang data scientist juga dituntut untuk memiliki kemampuan komunikasi yang baik. Kemampuan untuk menerjemahkan hasil analisis ke dalam narasi yang dapat dimengerti oleh manajer, pemilik bisnis, atau pengambil keputusan adalah keterampilan yang sangat berharga.


Ini berarti bahwa pekerjaan seorang data scientist melibatkan tidak hanya pemahaman mendalam tentang data, tetapi juga kemampuan komunikasi yang kuat.


3. Bertanggung jawab untuk mengembangkan model

Data scientist juga perlu memiliki kecakapan dalam proses pengembangan model. Hal ini digunakan untuk membuat prediksi atau menarik kesimpulan dari data. Proses ini mencakup pemilihan dan penyesuaian algoritma yang sesuai dengan permasalahan yang dihadapi.


4. Pengambilan keputusan yang cermat berdasarkan insight

Kemudian, data scientist juga perlu cermat dalam melakukan pengambilan keputusan berdasarkan insight yang mereka sudah dapatkan dari analisis data. Hal ini memerlukan pemahaman yang mendalam tentang konteks bisnis, tujuan perusahaan, serta risiko dan konsekuensi dari setiap keputusan yang diambil.


Data scientist tidak hanya menyajikan temuan mereka kepada pemangku kepentingan, tetapi mereka juga harus berperan dalam menyampaikan rekomendasi yang dapat membimbing strategi dan kebijakan perusahaan ke depan.


Pengambilan keputusan dalam posisi data scientist juga seringkali melibatkan pertimbangan etika dan kepatuhan regulasi. Mereka harus memastikan bahwa penggunaan data dan model yang mereka kembangkan tidak hanya efektif secara bisnis, tetapi juga mematuhi aturan privasi dan keamanan data yang berlaku.


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


Jadi, apakah pekerjaan seorang data scientist hanya sebatas menganalisis data? Jawabannya jelas tidak. Profesi ini melibatkan serangkaian keterampilan yang luas, termasuk analisis data, pemrosesan data, pengembangan model, komunikasi, dan pengambilan keputusan.


Dengan demikian, data scientist tidak hanya bekerja dengan data, tetapi juga dengan orang dan masalah bisnis yang kompleks. Mereka adalah pemimpin dalam memanfaatkan kekuatan data untuk mencapai tujuan bisnis.


Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 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 siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login