Memahami Job Description Data Scientist Terupdate

Data scientist memiliki tugas utama mengolah data. Data mentah kemudian diolah menjadi informasi yang akurat, lalu diubah menjadi pengetahuan, hingga pada akhirnya pengetahuan tersebut yang digunakan dalam mengambil keputusan, melakukan perencanaan, evaluasi dan seterusnya.

Keputusan atau kebijakan yang diambil berdasarkan data tentu akan memberi dampak dan keuntungan yang lebih besar dibandingkan hanya berdasarkan asumsi saja.

Data scientist dengan job description seperti di atas, menjadikan sebagai profesi yang bernilai di perusahaan. Hal ini terbukti dari banyaknya lowongan data scientist. Bahkan perusahaan berani membayar tinggi untuk posisi data scientist. Menurut glassdoor, Data Scientist juga masuk sebagai 25 pekerjaan dengan upah tertinggi.

Lalu bagaimana job description seorang data scientist? Simak melalui artikel ini hingga selesai ya.

1. Mengidentifikasi Masalah

Photo by Karla Hernandez on Unsplash

Masalah adalah ketidaksesuaian antara kenyataan dengan yang kondisi ideal yang diharapkan. Biasanya sebuah masalah dianggap sebagai suatu hal yang harus dipecahkan atau diselesaikan. Kadang-kadang masalah yang memerlukan lebih dari satu jawaban, atau memiliki jawaban alternatif jawaban alternatif.

Alternatif jawaban tersebut biasanya dapat ditemukan kalau seseorang telah mempunyai sejumlah data maupun informasi yang berhubungan dengan masalah yang sedang terjadi.

Identifikasi masalah merupakan langkah awal yang sangat penting dalam suatu proses pengolahan data. Data scientist sendiri akan melakukan identifikasi masalah dengan menjelaskan terlebih dahulu apa masalah yang ditemukan serta bagaimana masalah tersebut akan diukur dan dihubungkan dengan suatu prosedur analisis data.

Kesimpulannya, identifikasi masalah memudahkan data scientist mendefinisikan problem serta membuat definisi tersebut menjadi lebih terukur sehingga dapat memperkirakan data, tindakan atau analisis seperti apa yang dibutuhkan guna menjawab masalah tadi.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Mengumpulkan Data

Photo by Stephen Dawson on Unsplash

Setelah masalah teridentifikasi, langkah berikutnya adalah menyediakan data sebagai bahan penyelesaian masalah berbasis data. Beruntung, jika data yang dibutuhkan dimiliki oleh perusahaan, data scientist cukup untuk mengambil data dari database.

Namun tentu akan berbeda keadaannya jika data tersebut dimiliki eksternal perusahaan, misal di pemerintah atau dari sosial media. Sehingga disini kita perlu mengajukan permintaan data ke sumber data tersebut.

Tidak jarang, masalah yang ingin dipecahkan belum memiliki data. Dalam kasus seperti ini, seorang data scientist dituntut untuk mampu mengumpulkan dengan melakukan survei. Survei disini bisa dimulai dengan :

• mencari jumlah populasi agar sampel yang representatif

• merancang kuesioner

• menentukan teknik sampel yang sesuai dengan populasi

• melakukan survei atau pengumpulan data

3. Menganalisis Data

Apabila data sudah terkumpul, langkah selanjutnya adalah menganalisis data. Pada dasarnya, jika mengacu pada model dikw, data diharapkan diubah menjadi informasi. Dari informasi berbasis data ini kemudian kita akan menemukan pengetahuan dari data. Terakhir pengetahuan berbasis data ini selanjutnya akan dijadikan dasar pengambilan keputusan (wisdom).

Terdapat beberapa tahapan yang dilakukan dalam menganalisis data. Diantaranya:

• Melakukan eksplorasi data. Eksplorasi data menjadi penting untuk mengecek kualitas data, apakah data ini sudah sesuai dengan yang diharapkan dan mampu menjawab permasalahan atau tidak.

• Membersihkan data (data cleaning). Dalam dunia kerja, data hampir tidak ada yang “bersih” (noise). Data yang noise bisa jadi berasal dari salah penginputan atau salah pengukuran. Jika data noise ini dimasukkan dalam analisis data, maka dapat dipastikan hasilnya menjadi tidak akurat. sahabat DQ ingat istilah “garbage in garbage out?”. Proses ini yang menjadikan proses membersihkan data menjadi krusial.

• Visualisasi data.

• Pemodelan data.  

4. Presentasi

Image by Michal Jarmoluk from Pixabay 

Data yang tak dipahami akan diabaikan begitu saja. Pengambil kebijakan di organisasi tidak punya waktu yang banyak untuk memahami semua istilah-istilah yang digunakan selama menganalisis data. Oleh karena itu, data scientist harus bisa menyampaikan hasil temuannya dengan lugas dan jelas. 

Teknik yang biasa digunakan oleh data scientist adalah data storytelling. Data storytelling adalah praktik membangun narasi di sekitar kumpulan data dan visualisasi yang menyertainya untuk membantu menyampaikan makna dari data tersebut dengan cara yang kuat dan menarik.

Kalau data scientist hanya berhenti sampai data visualization atau pemodelan data, kemungkinan besar insight yang berikan tidak akan sejelas dan semenarik apabila insight itu diceritakan lewat data storytelling. Berikut beberapa keunggulan data storytelling

• Membantu pemahaman data/insight

• Membangun koneksi antara data dengan manusia

• Menyentuh emosi dan empati

• Membentuk opini dan memperkuat nilai-nilai

• Memicu aksi, mendorong perubahan, dan menciptakan pengaruh

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

Meski terdengar sulit, bukan berarti deskripsi tugas seorang data scientist tidak bisa di pelajari. Bahkan melalui DQLab, sahabat DQ bisa merasakan mengerjakan project analisis data untuk merasakan pengalaman simulasi menjadi data scientist melalui modul “Data Science in Marketing: Customer Segmentation” atau “Data Science in Finance: Credit Risk Analysis”.

Selain itu DQLab juga memiliki modul gratis yang sahabat DQ bisa coba terlebih dahulu. 

Tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up di DQLab.id sekarang!

Penulis: Ashari Ramadhan