Ini Keseharian di Balik Layar Seorang Data Scientist
Bagi banyak orang, pekerjaan seorang data scientist terdengar seperti sesuatu yang misterius dan kompleks. Namun, sebenarnya, seorang data scientist adalah seseorang yang bekerja dengan data untuk menghasilkan wawasan yang berharga bagi perusahaan atau organisasi.
Dalam artikel ini, kita akan mengupas ritme sehari-hari seorang data scientist, mulai dari pengumpulan data hingga pembuatan laporan dan presentasi temuan kepada pemangku kepentingan.
Sehari-hari seorang data scientist dimulai dengan proses pengumpulan data. Mereka mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik itu data internal dari perusahaan atau data eksternal dari berbagai platform. Proses pengumpulan data ini melibatkan pemahaman yang mendalam tentang jenis data yang dibutuhkan untuk analisis tertentu, serta kemampuan untuk mengekstrak dan membersihkan data tersebut agar siap digunakan dalam analisis.
1. Analisis Data
Setelah data terkumpul, langkah berikutnya dalam rutinitas seorang data scientist adalah melakukan analisis data. Mereka menggunakan berbagai teknik statistik dan algoritma machine learning untuk mengeksplorasi data, mengidentifikasi pola, dan mendapatkan wawasan yang berguna. Proses ini membutuhkan pemahaman yang kuat tentang matematika, statistik, dan pemrograman untuk mengoperasikan algoritma dan teknik analisis yang tepat.
Setelah mendapatkan wawasan dari analisis data, seorang data scientist kemudian mengkomunikasikan temuan mereka kepada pemangku kepentingan. Ini melibatkan pembuatan laporan yang rapi dan jelas, serta presentasi yang persuasif. Seorang data scientist harus mampu menyajikan temuan mereka secara visual menggunakan grafik, tabel, dan visualisasi data lainnya untuk membantu pemangku kepentingan memahami implikasi dari temuan tersebut.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Eksplorasi Data
Sebagai bagian dari analisis data, seorang data scientist juga melakukan eksplorasi data yang mendalam. Mereka memeriksa kualitas data, mencari outlier atau anomali, dan memahami distribusi data. Proses ini membantu memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis benar-benar valid dan dapat diandalkan. Selain itu, eksplorasi data juga membantu dalam memilih teknik analisis yang paling sesuai untuk memecahkan masalah yang ada.
3. Pembuatan Model
Sebagai seorang data scientist, membangun model prediktif adalah salah satu tugas utama. Mereka menggunakan teknik machine learning dan statistik untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi perilaku masa depan atau mengidentifikasi pola dalam data. Proses ini melibatkan pengujian berbagai model dan penyesuaian parameter untuk mencapai tingkat akurasi yang optimal.
4. Evaluasi dan Validasi
Seorang data scientist juga bertanggung jawab untuk mengevaluasi dan memvalidasi model yang mereka buat. Mereka melakukan pengujian yang ketat untuk memastikan bahwa model tersebut memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan. Proses ini sering melibatkan pemisahan data menjadi set pelatihan dan set pengujian, serta teknik evaluasi seperti cross-validation.
5. Pengambilan Keputusan dan Pelaporan
Seorang data scientist bekerja sama dengan tim manajemen dan pemangku kepentingan lainnya untuk mengambil keputusan berdasarkan temuan mereka. Ini mungkin melibatkan menyusun laporan yang rinci, menyajikan temuan dalam pertemuan, dan memberikan rekomendasi untuk tindakan selanjutnya. Keterampilan komunikasi yang baik sangat penting dalam tahap ini, karena seorang data scientist harus dapat menjelaskan temuan mereka secara jelas dan meyakinkan.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Saat ini demand profesi data scientist cukup tinggi karena banyak perusahaan mulai paham pentingnya data untuk keberlangsungan bisnis. Yuk persiapkan diri kamu untuk bersaing di industri big data bersama DQLab!
DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!