Job Description dan Kompetensi Utama Data Scientist

Dalam dunia yang semakin didorong oleh data, peran data scientist telah menjadi salah satu yang paling vital dan dicari. Profesi ini merupakan jembatan antara dunia statistik, analitik, dan pemrograman, yang bertugas untuk menggali wawasan berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks.

Seorang data scientist tidak hanya mengumpulkan dan menganalisis data, tetapi juga membangun model prediktif yang dapat memberikan pandangan mendalam tentang tren masa depan dan pola tersembunyi. Kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan ini kepada pemangku kepentingan dengan cara yang jelas dan efektif adalah kunci untuk mendukung pengambilan keputusan strategis di berbagai sektor.

Seiring dengan berkembangnya teknologi dan metode analitik, peran data scientist terus beradaptasi dan berkembang. Mereka harus terus memperbarui keterampilan mereka dengan tren terbaru dalam data science, termasuk teknik machine learning, big data analytics, dan visualisasi data.

Dengan kompleksitas data yang terus berkembang, data scientist memainkan peran yang semakin penting dalam membantu organisasi mengubah data menjadi keputusan yang cerdas dan berbasis bukti.

Pada artikel ini, DQLab akan membahas mengenai empat aspek penting dari job description seorang data scientist serta keterampilan yang harus dimiliki.

1. Analisis Data dan Pembuatan Model

Salah satu tugas utama seorang data scientist adalah melakukan analisis data yang mendalam dan membuat model statistik atau algoritma machine learning. Ini melibatkan pemahaman tentang data yang ada, melakukan pembersihan data, dan menerapkan teknik analitik untuk menemukan pola atau tren.

Data scientist juga bertanggung jawab untuk membangun dan menguji model prediktif yang dapat digunakan untuk meramalkan hasil atau membuat keputusan berbasis data. Kompetensi utama yang perlu dimiliki adalah kemampuan statistika dan matematika, penguasaan tools analisis, dan data wrangling. 

Source: acta.in

Pemahaman yang kuat tentang statistik dan matematika adalah kunci. Keterampilan ini membantu data scientist dalam memilih metode analisis yang tepat dan mengevaluasi hasilnya.

Familiaritas dengan alat analisis seperti Python, R, atau MATLAB serta library seperti scikit-learn, TensorFlow, atau Keras untuk pembuatan model machine learning. Terakhir, data scientist harus memiliki kemampuan untuk membersihkan, mengolah, dan memformat data yang tidak terstruktur atau tidak konsisten agar siap digunakan dalam analisis.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Pemrosesan dan Manajemen Data

Data scientist sering kali bekerja dengan volume data yang besar dan kompleks. Tugas mereka termasuk memproses data dari berbagai sumber, menyimpannya dengan cara yang efisien, dan memastikan bahwa data tersebut dapat diakses dan digunakan untuk analisis.

Ini juga mencakup integrasi data dari berbagai platform dan memastikan kualitas data. Kompetensi utama yang diperlukan adalah kemampuan database, pengetahuan big data, dan skill ETL. 

Source: dataentryoutsourced.com

Data scientist perlu memiliki pengalaman dengan sistem manajemen basis data seperti SQL, NoSQL, dan Hadoop untuk menyimpan dan mengelola data, kemampuan untuk bekerja dengan teknologi Big Data seperti Apache Spark, Hadoop, atau data lakes untuk memproses data dalam skala besar, dan kemampuan untuk mengotomatisasi proses pengumpulan, transformasi, dan pemuatan data.

3. Komunikasi dan Visualisasi Data

Selain analisis teknis, data scientist juga harus mampu mengkomunikasikan temuan mereka kepada non-teknisi. Ini melibatkan pembuatan visualisasi data yang jelas dan informatif, serta menyampaikan hasil analisis dalam laporan atau presentasi.

Kemampuan ini penting untuk memastikan bahwa wawasan yang diperoleh dari data dapat dipahami dan diterapkan oleh tim atau manajemen. Kompetensi yang perlu diperhatikan adalah skill visualisasi data, komunikasi, dan narasi data.

Data scientist perlu memiliki skill  alat visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau matplotlib untuk membuat grafik dan dashboard yang memudahkan pemahaman data, keterampilan dalam menyusun laporan yang jelas dan membuat presentasi yang efektif untuk menjelaskan hasil analisis kepada pemangku kepentingan, dan kemampuan untuk menyampaikan cerita yang mendalam dari data, menghubungkan wawasan dengan konteks bisnis atau keputusan strategis.

4. Pengembangan dan Implementasi Solusi

Data scientist tidak hanya melakukan analisis tetapi juga terlibat dalam pengembangan solusi berbasis data. Ini melibatkan merancang sistem atau aplikasi yang memanfaatkan model prediktif dan algoritma machine learning untuk memecahkan masalah bisnis.

Data scientist sering kali bekerja sama dengan tim teknik untuk mengimplementasikan solusi yang dapat diintegrasikan ke dalam sistem yang ada. Skill yang perlu diperhatikan adalah pengalaman development, pemahaman tentang infrastruktur TI, dan skill problem solving.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Menjadi data scientist memerlukan pemahaman yang mendalam tentang berbagai aspek pekerjaan serta kompetensi teknis dan analitis yang kuat. Dari analisis data dan pembuatan model hingga pemrosesan data, visualisasi, dan pengembangan solusi, setiap aspek memainkan peran penting dalam memastikan bahwa data digunakan secara efektif untuk mendukung keputusan bisnis.

Dengan menguasai empat job description utama dan kompetensi yang diperlukan, data scientist dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam mengatasi tantangan data dan mendorong inovasi di berbagai industri.

Yuk kuasai berbagai tools data science 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, atau ikuti  Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Penulis: Galuh Nurvinda K