Catat! Ini Rincian Job Description Data Scientist

Profesi data scientist menjadi salah satu yang paling diminati di era digital ini. Banyak perusahaan yang mencari tenaga ahli di bidang ini untuk mengolah data besar dan menghasilkan insight yang bermanfaat mendukung keputusan bisnis.

Namun, apa sebenarnya tugas seorang data scientist? Dalam artikel ini akan dibahas rincian job description tersebut, mulai dari tanggung jawab utama, keterampilan yang harus dimiliki, hingga perbedaan dengan profesi lain seperti data analyst dan data engineer.

1. Tanggung Jawab Utama Data Scientist

Seorang data scientist bertanggung jawab untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan tujuan menemukan pola, tren, dan insight serta dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Mereka menggunakan berbagai teknik seperti machine learning, statistik, dan pemodelan data untuk menggali informasi dari data yang tidak terstruktur.

Selain itu, juga bertugas untuk mengembangkan algoritma dan model prediktif yang dapat membantu perusahaan dalam mengantisipasi tren masa depan atau mengoptimalkan proses operasional. Dalam banyak kasus, mereka juga perlu mengomunikasikan temuan mereka kepada stakeholder yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis, sehingga mampu berkomunikasi dengan baik juga menjadi bagian dari tanggung jawab mereka.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Keterampilan yang Harus Dimiliki Data Scientist

Untuk menjadi seorang data scientist, ada beberapa keterampilan utama yang harus dikuasai. Pertama, penguasaan pemrograman (Python, R, SQL), analisis data, dan penggunaan tools seperti Hadoop, Spark, dan TensorFlow. Selain itu, keterampilan statistik dan matematika untuk memahami dan menerapkan algoritma analitik yang kompleks. Berikutnya mampu di bidang machine learning juga diperlukan karena banyak analisis yang dilakukan berhubungan dengan prediksi dan automasi.

Di luar keterampilan teknis, seorang data scientist juga harus memiliki kemampuan problem solving yang kuat, keterampilan komunikasi untuk menyampaikan hasil analisis kepada pihak non-teknis, serta pemahaman bisnis yang baik untuk memastikan analisis yang dilakukan relevan dan berdampak positif terhadap strategi perusahaan.

3. Beda Data Scientist dengan Data Analyst dan Data Engineer

Meskipun data scientist, data analyst, dan data engineer sering kali bekerja sama dalam sebuah proyek, ketiganya memiliki peran yang berbeda. Data Analyst lebih fokus pada analisis data historis untuk memberikan insight terkait apa yang terjadi di masa lalu. Mereka menggunakan tools seperti Excel, Tableau, atau Power BI untuk membuat laporan dan dashboard.

Sementara itu, data engineer bertanggung jawab untuk membangun infrastruktur data, memastikan data yang dikumpulkan dapat diakses dan digunakan oleh data scientist dan data analyst. Data engineer mengelola pipeline data dan memastikan kualitas serta keamanannya.

Nah, untuk data scientist berperan lebih jauh dengan tidak hanya menganalisis data yang ada, tetapi juga membangun model prediktif dan mengembangkan algoritma yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.

4. Peluang Karir Profesi Data Scientist

Peluang karir sebagai data scientist sangat luas dan terus berkembang seiring dengan meningkatnya ketergantungan perusahaan pada data. Profesi ini tidak hanya terbatas pada industri teknologi, tetapi juga dibutuhkan di berbagai sektor seperti keuangan, kesehatan, e-commerce, manufaktur, hingga pemerintahan. Selain itu, permintaan untuk posisi ini diperkirakan akan terus meningkat di masa depan, mengingat pentingnya data-driven decision making dalam dunia bisnis modern.

Peluang karir tidak hanya terbatas pada posisi data scientist itu sendiri, tetapi juga bisa berkembang menjadi posisi seperti Chief Data Officer (CDO), Data Science Manager, atau konsultan data. Dengan prospek karir yang menjanjikan dan gaji yang kompetitif, menjadi seorang Data Scientist merupakan pilihan karir yang menarik bagi kalian yang memiliki latar belakang dan minat dalam bidang data.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Untuk memperdalam pengetahuan kalian dalam data science, kalian juga bisa mengikuti kursus online dan bootcamp. Kursus online dan bootcamp menawarkan kurikulum terstruktur yang dirancang untuk membantu kalian memahami konsep-konsep data science dengan lebih baik. 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.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.

Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab!