Kenali Jobdesc Mid-Level Data Scientist

Data Scientist memiliki tingkatan karir yang berjenjang bergantung pada pengalaman, kualifikasi dan keterampilan yang dimiliki. Dalam era digital yang terus berkembang, data memiliki peran yang semakin penting dalam berbagai aspek kehidupan dan bisnis. Untuk menganalisis dan mengolah data dengan efektif, diperlukan ahli data yang terampil dan berpengalaman. Salah satu peran yang muncul adalah Data Scientist, yang bertanggung jawab untuk menganalisis data dan menghasilkan wawasan berharga yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis.

Data Scientist dibagi menjadi tiga posisi utama yaitu Junior Data Scientist, Mid-Level Data Scientist dan Senior Data Scientist. Seorang mid-level data scientist adalah profesional yang memiliki pengetahuan dan pengalaman yang cukup di bidang analisis data. Mereka memiliki pemahaman yang mendalam tentang metode statistik dan matematika yang diperlukan untuk menggali wawasan berharga dari data. Peran mereka adalah mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat bagi perusahaan.

Setiap tugas yang diselesaikan oleh mid-level data scientist tentu saja membutuhkan keterampilan dan penguasaan konsep data science yang kuat. Maka dari itu, jika kamu ingin berkarir sebagai data scientist maka kamu perlu tahu tugas dan tanggung jawab dari posisi mid-level data scientist. Penasaran dengan apa saja tugas-tugasnya? Simak selengkapnya melalui artikel berikut ini!

1. Pengumpulan dan Pembersihan Data

Seorang data scientist harus memiliki kemampuan dalam mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik itu basis data internal perusahaan maupun sumber data eksternal. Mereka juga harus mampu membersihkan data dengan mengidentifikasi dan mengatasi masalah seperti missing values, outlier, atau duplikasi data.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Analisis Data

Data scientist harus memiliki pemahaman yang kuat tentang metode analisis statistik dan matematika. Mereka menggunakan algoritma dan teknik seperti regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan pemodelan prediktif untuk mengeksplorasi dan menggali wawasan baru dari data. Tujuan utamanya adalah mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang tersembunyi dalam data.

3. Pengembangan Model

Seorang mid-level data scientist harus memiliki keahlian dalam mengembangkan model analisis yang efektif. Mereka menggunakan bahasa pemrograman dan alat-alat analisis data seperti Python, R, atau SQL untuk membangun model prediktif atau algoritma yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah atau membuat perkiraan berdasarkan data yang ada.

4. Visualisasi Data

Mengkomunikasikan hasil analisis data dengan jelas dan efektif adalah salah satu tugas penting seorang data scientist. Mereka harus mampu menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau Python libraries seperti Matplotlib dan Seaborn untuk membuat grafik, diagram, atau dashboard interaktif yang memudahkan pemahaman hasil analisis.

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

5. Kolaborasi dan Komunikasi

Seorang mid-level data scientist bekerja secara kolaboratif dengan tim lintas departemen, termasuk pengembang perangkat lunak, analisis bisnis, dan manajemen. Mereka harus dapat mengkomunikasikan temuan dan rekomendasi mereka dengan jelas dan terstruktur kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.

6. Pengawasan Model

Setelah model atau algoritma diterapkan, seorang data scientist harus memantau kinerjanya secara teratur untuk memastikan keakuratan dan konsistensi. Jika ditemukan masalah atau ketidaksesuaian, mereka harus dapat melakukan perbaikan dan pemeliharaan yang diperlukan.

Dalam peran sebagai mid-level data scientist, pengalaman sebelumnya dalam proyek-proyek analisis data yang kompleks dan pemahaman yang mendalam tentang konsep-konsep statistik dan matematika sangat diperlukan. Selain itu, kemampuan pemrograman, pengetahuan tentang teknologi data seperti basis data dan cloud computing, serta keterampilan komunikasi yang baik juga menjadi nilai tambah.

Dalam kesimpulan, peran mid-level data scientist dalam organisasi sangat penting untuk menggali potensi bisnis dari data yang ada. Mereka berperan sebagai jembatan antara data mentah dan pengetahuan yang berharga bagi pengambilan keputusan yang lebih baik. Dalam era yang semakin mengandalkan data ini, permintaan untuk mid-level data scientist terus meningkat, dan kemampuan yang mereka miliki menjadi aset yang berharga bagi perusahaan yang ingin tetap kompetitif.

Salah satu solusi yang dapat diambil oleh data scientist adalah meningkatkan kemampuan melalui pelatihan dan pembelajaran terstruktur. 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! 

Penulis: Reyvan Maulid