Key Responsibilities & Job Description Data Scientist

Data Scientist merupakan seorang profesional yang menggunakan berbagai teknik, algoritma, proses, dan sistem untuk mengekstraksi wawasan dan pengetahuan berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks. Peran utama mereka adalah menganalisis data, mengembangkan model, dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan data.

Data menjadi sangat penting di mata seorang data scientist sebagai bahan dasar dalam meramu dan meracik pengambilan keputusan agar lebih efektif, aplikatif, dan actionable untuk dijadikan sebagai rekomendasi kebijakan pihak terkait. 

Secara umum, job description data scientist mencakup mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan kumpulan data besar untuk memecahkan masalah kompleks, mengidentifikasi tren, dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Mereka memanfaatkan berbagai analisis data dan teknik pembelajaran mesin untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam organisasi.

Namun, Penting untuk diingat bahwa tanggung jawab seorang Data Scientist dapat bervariasi tergantung pada industri, perusahaan, dan peran tertentu. Dalam beberapa organisasi, Data Scientist mungkin juga memiliki tanggung jawab tambahan terkait dengan domain bisnis tertentu, seperti pemasaran, keuangan, atau kesehatan. Jadi setiap lini industri akan memiliki job description yang berbeda walaupun memang secara umum tugasnya sama.

Jika kamu adalah seorang pemula yang ingin mengejar karir sebagai data scientist, penting untuk mengetahui key responsibilities dan job description data scientist. Hal ini sangat membantu kamu untuk meraih karir karena sudah tahu tugas dan apa yang dikerjakan duluan. So, jangan skip artikel ini ya sahabat DQLab!

1. Pembersihan dan Preprocessing Data

Pembersihan dan preprocessing data adalah tahap kritis dalam pekerjaan seorang Data Scientist karena kualitas data yang baik menjadi dasar analisis yang akurat. Berikut adalah beberapa langkah yang umumnya dilakukan oleh seorang Data Scientist dalam proses pembersihan dan preprocessing data:

Penghapusan Data Tidak Valid: Identifikasi dan hapus data yang tidak valid, seperti entri yang kosong, nilai yang hilang, atau data yang tidak relevan. Ini dapat dilakukan dengan menghapus baris atau kolom yang tidak lengkap atau dengan mengisi nilai yang hilang jika mungkin.

Penanganan Data Duplikat: Cari dan hapus data duplikat agar data yang dianalisis bersih dari duplikasi yang tidak perlu.

Pengubahan Format Data: Ubah format data jika diperlukan. Misalnya, konversi tanggal ke format yang seragam atau mengubah teks menjadi huruf kecil agar seragam.

Pengkodean Kategori: Jika data kategorikal, seperti jenis kelamin atau kategori produk, mengkodekannya ke dalam bentuk angka untuk penggunaan lebih lanjut dalam analisis. Ini dapat menggunakan teknik seperti one-hot encoding.

Normalisasi atau Standarisasi: Standarisasi atau normalisasi data numerik agar berada dalam rentang yang seragam. Ini memungkinkan perbandingan yang lebih baik antara atribut.

Sumber Gambar: GeeksForGeeks

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah langkah awal dan kritis dalam pekerjaan seorang Data Scientist. Kualitas data yang baik sangat penting untuk memastikan analisis yang akurat dan wawasan yang berharga.

Setelah data dikumpulkan dengan baik, langkah selanjutnya adalah membersihkan (data preprocessing) dan menganalisis data tersebut untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Pengumpulan data yang hati-hati dan metode yang tepat adalah kunci dalam memulai proyek data science dengan baik.

3. Evaluasi Model

Evaluasi model adalah salah satu langkah penting dalam pekerjaan seorang Data Scientist. Ini dilakukan untuk mengukur sejauh mana model yang telah dibangun dapat memprediksi atau mengklasifikasikan data dengan akurat. ata yang digunakan untuk pelatihan model biasanya dibagi menjadi dua bagian: data pelatihan (training data) dan data pengujian (testing data). Data pelatihan digunakan untuk melatih model, sedangkan data pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. 

Pemilihan metrik yang sesuai sangat bergantung pada jenis masalah yang sedang Anda hadapi (klasifikasi, regresi, clustering, dll.) dan tujuan bisnis yang ingin dicapai. Seorang Data Scientist perlu memilih metrik yang paling relevan dan sesuai dengan situasi tertentu untuk mengevaluasi model dengan benar.

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

4. Visualisasi Data

Visualisasi data adalah komponen penting dalam pekerjaan seorang Data Scientist. Ini membantu dalam memahami, menyajikan, dan menyampaikan temuan dari analisis data dengan lebih jelas.

Pemilihan jenis visualisasi dan alat yang tepat tergantung pada jenis data yang Anda miliki dan pesan yang ingin Anda sampaikan. Seorang Data Scientist harus memiliki keterampilan dalam memilih, merancang, dan membuat visualisasi data yang efektif.

Sumber Gambar: ITChronicles

Jadi gimana? Sudah paham dan tergambar dengan jelas kan key responsibilities dari posisi data scientist itu seperti apa? Salah satu requirements penting untuk menjadi data scientist adalah kamu paham dulu ranah dari pekerjaan data scientist. Hal ini dapat menentukan langkah-langkah apa yang dapat dilakukan oleh calon data scientist, salah satunya adalah belajar dasar-dasar data science.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 

Penulis: Reyvan Maulid