Big 4 Tugas Data Scientist, Kepoin Yuk!

Data scientist adalah salah satu profesi praktisi data yang memiliki banyak sekali peminatnya. Hal ini karena perkembangan data yang semakin meningkat seiring berkembangnya teknologi saat ini.

Dengan adanya data ini, membuat perusahaan bisa membuat strategi bisnis baru, meningkatkan penjualan, dan lain sebagainya. Data yang digunakan ini ada banyak sekali seperti data penjualan, data produksi, data karyawan, dan data lainnya. 

Data scientist merupakan seseorang yang memiliki tugas dan tanggung jawab untuk memproses data perusahaan yang memiliki tujuan untuk mendapatkan informasi berupa insight yang lebih berguna.

Maka dari itu, skill analisis yang kuat harus dimiliki oleh seorang data scientist, selain itu seorang data scientist harus memiliki pemahaman akan data yang baik, dan juga memiliki kemampuan komunikasi yang baik atas hasil temuan yang dimiliki. Data scientist memiliki tugas-tugas lain yang lebih terperinci. Nah, apa saja tugas tersebut? Mari kita simak pembahasan di bawah ini!

1. Mengolah Big Data

Tugas yang pertama dari seorang data scientist adalah mengolah big data. Data yang diolah adalah termasuk data yang jumlahnya besar dan juga beragam. Tujuan dari mengolah big data ini adalah agar mendapatkan informasi baru yang ada pada data mentah yang sudah diolah.

Pengolahan data ini terdiri dari mengumpulkan data, mengolah data, menganalisis data, dan juga memvisualisasikan data. Data scientist ini akan mengambil data dengan menggunakan query SQL, mengolahnya dengan menggunakan tools, dan juga memvisualisasikan data dengan menggunakan tools visualisasi data. 

Credit by Medium

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Mempersiapkan Data

Tugas selanjutnya adalah mempersiapkan data. Pada tugas kali ini meliputi pembersihan data dan juga transformasi data. Proses pembersihan data, seorang data scientist akan memakan waktu karena data yang akan dibersihkan adalah tipe data yang tidak konsisten, atribut yang tidak valid, data yang terduplikat, dan nilai data yang hilang.

Setelah membersihkannya, data scientist akan melakukan transformasi data agar dapat memahami datanya lebih baik. Penggunaan tools disini akan membantu data scientist dalam melakukan transformasi yang kompleks.

Credit by IDCloudHost

3. Pembuatan Model Data

Tugas lainnya adalah membangun model data. Tugas kali ini, seorang data scientist akan melakukan pemodelan data secara repetitif dengan menggunakan berbagai teknik dalam machine learning seperti regresi logistik dan juga decision tree pada data yang dimiliki.

Pembuatan model data ini memiliki tujuan agar bisa membuktikan bahwa metode yang digunakan sudah sesuai. Jika penerapan model ini tidak sesuai dengan data, maka dapat menghasilkan data yang tidak akan tercapai atau hasil analisis yang tidak maksimal.

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

4. Implementasi dan Pemeliharaan

Tugas yang tidak kalah penting adalah implementasi dan pemeliharaan model. Data scientist akan mengimplementasikan model yang sudah dibuat sebelumnya yaitu pada tahap pra-produksi terlebih dahulu, lalu kemudian masuk ke dalam lingkungan produksi.

Dengan adanya model yang sudah dibuat, maka dapat dengan mudah untuk melihat analisis yang sudah dilakukan. Selain itu pemeliharaan juga harus dilakukan secara terus menerus agar bisa mempertahankan performa dari proyek data science yang sudah dibuat. 

SAVETEMBER ceria! Belajar data science dari rumah 6 bulan bersama DQLab, Yuk! Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0.

Buruan gabung bersama DQLab dengan menggunakan kode DQBER sekarang juga! Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

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

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!