Main Points Tugas Data Scientist di Industri 2024
Dalam beberapa tahun terakhir, peran data scientist telah menjadi salah satu yang paling dicari dalam industri. Data scientist memainkan peran kunci dalam membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data yang lebih baik dan lebih informatif. Mereka tidak hanya bertanggung jawab untuk menganalisis data dan membangun model prediktif, tetapi juga untuk mengidentifikasi pola dan tren yang dapat memberikan wawasan berharga bagi perusahaan.
Data scientist menggunakan berbagai teknik statistik, machine learning, dan alat visualisasi data untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk strategi bisnis, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengidentifikasi peluang pasar baru. Lalu apa saja main points tugas data scientist di industri? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah langkah pertama dan salah satu tugas terpenting bagi seorang data scientist. Mereka harus mampu mengidentifikasi sumber data yang relevan, baik internal maupun eksternal, serta mengumpulkan data tersebut dengan cara yang efisien. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber seperti database perusahaan, API, web scraping, atau data streaming.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pembersihan dan Pemrosesan Data
Data yang dikumpulkan sering kali tidak dalam kondisi yang siap digunakan. Data scientist harus membersihkan data ini, menghilangkan duplikasi, menangani missing values, dan memperbaiki kesalahan. Pemrosesan data juga mencakup transformasi data menjadi format yang sesuai untuk analisis lebih lanjut.
3. Analisis Data
Analisis data merupakan inti dari pekerjaan data scientist. Mereka menggunakan berbagai teknik statistik dan algoritma machine learning untuk mengeksplorasi data, menemukan pola, tren, dan hubungan yang dapat memberikan wawasan penting. Analisis ini membantu mengidentifikasi masalah, peluang, dan membuat prediksi berdasarkan data.
4. Pemodelan Data
Setelah menganalisis data, data scientist membangun model prediktif atau deskriptif yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan seperti peramalan, klasifikasi, clustering, atau rekomendasi. Pemodelan ini sering menggunakan teknik machine learning dan deep learning yang kompleks.
5. Validasi dan Evaluasi Model
Sebelum diterapkan dalam lingkungan produksi, model harus divalidasi dan dievaluasi untuk memastikan akurasinya. Data scientist menggunakan metrik evaluasi seperti precision, recall, F1 score, dan ROC-AUC untuk mengukur kinerja model dan memastikan model tersebut dapat diandalkan.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
6. Komunikasi Hasil Analisis
Kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan dan hasil analisis secara efektif adalah keterampilan penting bagi data scientist. Mereka harus mampu menjelaskan hasil analisis kepada stakeholder non-teknis, menggunakan visualisasi data, laporan, dan presentasi yang jelas dan mudah dipahami.
Dengan tugas-tugas tersebut, data scientist membantu perusahaan memanfaatkan data secara maksimal untuk mencapai keunggulan kompetitif, mengoptimalkan proses bisnis, dan membuat keputusan yang lebih baik. Peran ini membutuhkan kombinasi keterampilan teknis, analitis, dan komunikasi yang kuat, serta pemahaman yang mendalam tentang domain bisnis tempat mereka bekerja.
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