Kenalan dengan Data Scientist, Profesi di Bidang Data yang Paling Dicari

Seiring dengan kemajuan teknologi, peran data juga semakin menjadi semakin penting. Ketika perusahaan mengambil keputusan untuk mengembangkan bisnisnya, maka harus berdasarkan data. Misalnya data customer, data purchasing, data distribusi produk, dan lainnya yang ada di perusahaan. Data-data tersebut dikumpulkan, diproses, dan dianalisis untuk memperoleh informasi yang berguna bagi perusahaan. Nah, untuk mencapai tujuan tersebut dibutuhkan seorang yang ahli dalam memproses data yaitu praktisi data. 

Data Scientist merupakan profesi di bidang data yang banyak dicari perusahaan yang bergerak di berbagai bidang. Data Scientist akan memproses data untuk menemukan pola yang tersembunyi di balik data sehingga menjadi suatu insight yang berpengaruh dalam pengambilan keputusan bisnis. Tidak hanya itu, Data Scientist juga punya tugas-tugas lainnya, loh. Penasaran apa saja tugas seorang Data Scientist di industri? Sahabat DQ, yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Meningkatkan Efisiensi Proses Pengumpulan Data

Sebelum melakukan analisis, langkah pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan data. Data dikumpulkan dari sumber-sumber yang kredibel dan terkait dengan analisis yang akan dikerjakan. Proses pengumpulan data ini cukup memakan waktu karena terkadang sumber data yang sulit diakses dan berantakan. 

Disinilah peran atau tugas utama seorang Data Scientist. Data Scientist bertugas menyiapkan infrastruktur data yang baik sehingga dapat meningkatkan efisiensi dari proses pengumpulan data. Data yang terkumpul biasanya masih dalam bentuk data mentah atau raw data. Data Scientist harus mampu menilai kualitas data yang digunakan untuk analisis. Data tersebut kemudian dilakukan data cleaning sehingga layak untuk dianalisis. Data Scientist juga bisa mengembangkan teknik pengumpulan data yang efektif.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Analisis Data

Tugas Data Scientist setelah mengumpulkan data adalah melakukan analisis data. Tidak hanya saat melakukan penelitian akademik, analisis data juga penting bagi perusahaan untuk kemajuan bisnisnya. Analisis data bertujuan menghasilkan informasi yang valid dari kumpulan data yang tersedia. Untuk mencapai tujuan tersebut, Data Scientist akan mengembangkan model atau algoritma khusus yang sesuai dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. 

Data Scientist harus memastikan bahwa pengembangan proses dan alat mampu menganalisis kinerja serta akurasi data. Sebisa mungkin data diatur ke dalam format yang bisa digunakan untuk analisis dan melakukan pemeliharaan database. Data Scientist harus terus mengeksplorasi model dan algoritma baru agar proses analisis data semakin efektif.

3. Visualisasi Data

Apa yang dilakukan setelah analisis data? Dari analisis data kita akan memperoleh suatu informasi. Namun tidak semua orang mampu membaca data yang masih dalam bentuk tabel. Nah, ini juga tugas utama Data Scientist. Informasi dari hasil analisis dapat dibuat visualisasinya menggunakan grafik atau plot yang sesuai untuk menampilkan data yang digunakan dalam analisis. 

Kustomisasi grafik dengan warna-warni yang menarik untuk membedakan setiap data, menambahkan judul dan sub judul, menambahkan ikon-ikon agar semakin interaktif, dan lain sebagainya sesuai kebutuhan. Meski begitu, jangan sampai mengabaikan tujuan utama dibuat visualisasi data. Pastikan visualisasi data dapat digunakan untuk melihat trend serta menemukan jawaban atas pertanyaan yang spesifik sehingga dapat meningkatkan dan mengoptimalkan pengembangan produk, teknik pemasaran, dan strategi bisnis. Berikan insight yang bermanfaat untuk mendorong solusi bisnis bagi perusahaan. 

4. Membangun Machine Learning

Machine learning adalah metode pembelajaran mesin dimana memungkinkan mesin dapat mempelajari data dengan sendirinya seperti menganalisis dan membuat keputusan. Selain mengolah data, Data Scientist juga bertugas merancang machine learning. Seberapa penting perannya di perusahaan? Sebenarnya tergantung tiap perusahaan mau menerapkan machine learning atau tidak. Sisi baiknya dengan menerapkan machine learning, perusahaan mampu mengolah data lebih cepat dan dapat melakukan prediksi berdasarkan data yang ada. 

Beberapa contoh implementasi machine learning yaitu antara lain rekomendasi produk di marketplace, pengalaman di media sosial, dan masih banyak yang lainnya. Dari sana perusahaan dapat memberikan pengalaman menarik untuk pelanggan serta prediksi yang diperoleh dapat dijadikan pedoman untuk langkah kedepannya. 

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Siap Menjadi Data Scientist Bareng DQLab

Ingin jadi Data Scientist handal meski tanpa background IT? Tentu bisa, dong. Siapapun punya kesempatan menjadi Data Scientist baik dari latar IT maupun non IT. Tipsnya yaitu mulai belajar data seperti jenis-jenis data, metode analisis data, hingga tools-tools yang digunakan Data Scientist. Beberapa diantaranya adalah Python dan R. 

Benar sekali, kedua tools ini memiliki berbagai fungsi yang mempermudah proses analisis data statistik. Selain belajar dari internet, kamu juga bisa ikut kursus data online yang memberikan pembelajaran terstruktur sehingga pemula sekalipun mudah memahaminya. Mau belajar dengan modul gratis? Yuk, gabung di DQLab.id! Dapatkan akses module Python dan R gratis dan sertifikat completion setiap penyelesaian module. Sertifikat bisa kamu upload di media sosial profesional sebagai pencapaian belajarmu. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags