✨PROMO SPESIAL 11.11!✨
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 2 Jam 48 Menit 51 Detik

Job Description Data Scientist & Ragam Skillnya

Belajar Data Science di Rumah 23-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-02-2024-10-27-121657_x_Thumbnail800.jpg

Profesi Data Scientist menjadi salah satu yang paling dicari di berbagai industri saat ini. Profesi tersebut bertanggung jawab untuk mengolah dan menganalisis data dalam jumlah besar, kemudian menafsirkan informasi tersebut untuk menghasilkan insight yang dapat membantu pengambilan keputusan bisnis.


Mungkin kalian masih belum tahu lebih dalam perbedaan job description dari setiap praktisi data dan bedanya? Maka dari itu, dalam artikel ini akan dibahas tugas utama seorang Data Scientist, skill yang dibutuhkan, kualifikasi serta pengalaman yang diperlukan, dan tips untuk sukses dalam menjalankan profesi ini.


1. Tugas Utama Seorang Data Scientist

Tugas utama seorang Data Scientist adalah mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan insight yang berguna bagi perusahaan. Data Scientist bekerja dengan berbagai macam data, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur, menggunakan teknik statistika, machine learning, dan algoritma prediktif untuk memprediksi hasil yang akan terjadi di masa depan.


Selain itu, mereka bertanggung jawab untuk mengkomunikasikan temuan data tersebut kepada stakeholder dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti visualisasi data atau laporan. Sebagai penghubung antara data dan bisnis, Data Scientist juga harus memahami kebutuhan bisnis untuk memberikan solusi yang relevan dan berdampak.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


2. Skill yang Dibutuhkan Data Scientist

Menjadi seorang Data Scientist memerlukan serangkaian keahlian teknis dan non-teknis yang sangat penting. Dari sisi teknis, keahlian dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL adalah salah satunya. Penguasaan ini dibutuhkan untuk memanipulasi data, membuat model machine learning, dan melakukan analisis statistik.


Selain itu, pemahaman mendalam tentang machine learning dan teknik analitik seperti supervised dan unsupervised learning. Data Scientist juga harus mahir dalam menggunakan alat analisis data seperti TensorFlow, Hadoop, dan Pandas untuk mengolah data dalam skala besar.


Ada juga keterampilan non-teknis seperti kemampuan berkomunikasi, pemecahan masalah, dan berpikir kritis yang sangat penting agar Data Scientist dapat menjelaskan hasil analisis yang kompleks secara efektif dan memahami permasalahan bisnis yang dihadapi oleh perusahaan.


3. Kualifikasi dan Pengalaman yang Diperlukan

Untuk menjadi seorang Data Scientist yang kompeten, latar belakang pendidikan dalam bidang yang relevan sangat membantu. Kebanyakan Data Scientist memiliki gelar di bidang ilmu komputer, matematika, statistik, atau teknik, dengan banyak yang melanjutkan pendidikan hingga tingkat magister atau doktoral.


Pengalaman dalam menangani data besar, pemrograman, dan penggunaan tools analitik menjadi nilai tambah yang besar. Selain itu, pengalaman bekerja dalam lingkungan yang berbasis data dan proyek-proyek machine learning juga sangat dihargai.


Banyak perusahaan mencari Data Scientist dengan pengalaman minimal dua hingga lima tahun di bidang analisis data atau ilmu data. Sertifikasi terkait machine learning, big data, atau tools analitik tertentu juga dapat membantu meningkatkan kredibilitas seorang Data Scientist dalam proses rekrutmen.


4. Tips Sukses Menjalankan Job Description Data Scientist

Untuk sukses menjalankan tugas sebagai Data Scientist, ada beberapa tips yang bisa kalian ikuti. Pertama, teruslah belajar dan mengikuti perkembangan teknologi terbaru di bidang ilmu data, seperti pembaruan algoritma machine learning atau alat analisis baru. Dunia data selalu berubah, sehingga kemampuan untuk beradaptasi dan terus memperbarui keterampilan menjadi kunci utama.


Kedua, asah keterampilan komunikasi untuk dapat menjelaskan hasil analisis secara sederhana kepada stakeholder yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Cobalah untuk selalu berpikir kritis dan analitis dalam menghadapi data, jangan hanya mengandalkan hasil dari algoritma, tetapi pahami makna di balik data tersebut dalam konteks bisnis.


Terakhir, kerjakan proyek-proyek sampingan atau terlibat dalam komunitas ilmu data untuk memperluas portofolio dan jaringan profesional. Ini akan membuka peluang lebih besar di masa depan dan membantu menjaga kompetensi di pasar kerja yang sangat dinamis.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Nah, bagi kalian yang tertarik untuk terjun bekerja sebagai data scientist profesional, sebaiknya harus mempersiapkan diri dari sekarang! 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. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login