Data Science vs Data Scientist, Kenali Perbedaannya Yuk

Data science merupakan sebuah gabungan ilmu dimana Data Science bukan suatu ilmu yang  berdiri sendiri. Ilmu ini merupakan kombinasi dari berbagai bidang termasuk Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, dan Strategi Bisnis. Tiga komponen yang terlibat dalam data science adalah organising, packaging, dan delivering data (the OPD of data). Organising data adalah proses penyimpanan data yang digabungkan dengan manajemen data. Packaging data merupakan proses manipulasi dan penggabungan data mentah yang akan direpresentasikan.

Mengapa penting mempelajari Data Science untuk menjadi Data Scientist? Yuk, kita simak masing-masing penjelasan dan korelasinya terkait Data Science dan juga Data Scientist, bersama DQLab!

1. Apa itu Data Science?

Data science merupakan keterampilan yang membutuhkan ilmu komputer, pemrograman, teknologi, dan statistik yang berada di luar rangkaian pelatihan standar bagi peneliti ilmu sosial dan tentunya pemahaman bisnis. Keterampilan ini mencakup teknologi dan teknik seperti memanfaatkan komputasi cloud, analisis big data, pemrosesan natural language, pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning) seperti analisis cluster, Web Scraping, teknik fuzzy, machine learning, dan lain sebagainya. 

Data science dapat membantu peneliti agar dapat bekerja lebih efektif untuk menghasilkan informasi baru yang tepat waktu, dengan mengimplementasikan Data Science pada bisnis kita dapat membuat suatu  kebijakan yang lebih baik, memperkuat strategi pemasaran, dan meningkatkan penjualan sesuai dengan trend di masa depan. 

Baca Juga : Berkenalan dengan Data Scientist, Salah Satu Pekerjaan yang Sedang Naik Daun di Era Industri 4.0

2. Mengenal Profesi Data Scientist

Jika diibaratkan sebagai sebuah startup data scientist masuk ke dalam kasta unicorn dalam tingkatan startup. Mengapa demikian? hal ini disebabkan karena profesi sebagai seorang data scientist memiliki value yang sangat tinggi dengan jumlah yang masih sangat terbatas. Seorang data scientist sangat dibutuhkan oleh banyak perusahaan dengan scalability yang sangat besar. Data Scientist akan mengerjakan data dengan cakupan yang sangat banyak dan kompleks. Tentu saja dengan mengolah data berkompleksitas sangat tinggi  tipe pengolahan data yang dilakukan juga akan memakan waktu dan curiosity yang sangat tinggi pula sehingga menyebabkan teknik pengolahan datanya kompleks.

3. Apa Perbedaan Data Science dengan Data Scientist dan Korelasinya?

Seseorang yang memahami data science dan diimplementasikan dalam profesi disebut data scientist. Seorang data scientist tidak harus memahami semua kompetensi yang tersedia, karena biasanya data scientist bekerja pada tim yang memiliki kemampuan dan keterampilan yang berbeda-beda sehingga dapat saling melengkapi salah satunya dengan Data Analyst dan Data Engineer. Secara umum, keterampilan dasar terpenting untuk Data Scientist adalah kemampuan untuk membuat kode dalam setidaknya dua bahasa pemrograman yaitu Python dan R. Keterampilan umum lain yang diperlukan oleh seorang Data Scientist adalah keterampilan organisasi yang baik, komunikasi yang jelas, dan kemampuan untuk menguasai konsep dan teknik baru dengan cepat sehingga dapat memberikan suatu keputusan yang tepat untuk perusahaan.

Baca Juga : Data Scientist VS Data Analyst: Intip Apa Saja Perbedaannya Agar Tidak Salah Kaprah!

4. Tertarik Belajar Data Science untuk Menjadi Data Scientist? Mulai Bersama DQLab!

Mulai belajar Data Science untuk siap berkarir sebagai Data Scientist. Nikmati pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif sehingga kamu bisa mulai memperdalam kompetensi Data Science dengan belajar mandiri dimana pun dan kapanpun. Signup sekarang di DQLab.id dan akses module gratis "Introduction to Data Science with R" atau "Introduction to Data Science with Python" sekarang!

Selamat belajar Data Science bersama DQLab, Sahabat Data!