Apa itu Data Scientist : Miskonsepsi Seputar Data Science Yang Harus Dihindari

Data Scientist merupakan istilah yang sering didengar namun masih terdapat banyak kebingungan mengenai definisi dari istilah-istilah seputarnya. Secara sederhana, Data Scientist adalah pekerjaan yang membutuhkan seseorang untuk dapat memberikan wawasan (insights), menentukan atau mengidentifikasi kausalitas, dan atau membuat prediksi dengan menggunakan berbagai alat analisis data, statistics, dan Machine Learning. Namun, dalam dunia Data Science itu sendiri terdapat banyak istilah yang seringkali tidak mudah untuk membedakan satu sama lain seperti Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence, dan lain sebagainya.

Apa itu Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence? Pertanyaan ini adalah salah satu pertanyaan paling umum ditanyakan oleh orang-orang. Baik itu pendatang baru, perekrut, atau bahkan orang-orang dalam posisi kepemimpinan, ini adalah pertanyaan yang membingungkan semua orang dengan cara dan bentuknya sendiri. Untuk pemula, bentuk pertanyaannya seperti bagaimana saya menjadi Data Scientist? Bagi para pimpinan, pertanyaannya adalah "Apakah Data Science memiliki dampak bisnis yang penting?" dan untuk orang-orang di bidangnya, pertanyaannya berbentuk "Dengan sebutan apa saya sebaiknya harus menyebut diri saya sendiri, Data Scientist, Data Engineer, atau Data Analyst?".

Pada artikel ini DQLab akan memberikan penjelasan mengenai beberapa miskonsepsi yang sering terjadi seputar Data Science untuk kita hindari. Dengan memahami beberapa miskonsepsi ini diharapkan dapat memperkuat pemahaman kita tentang apa itu Data Scientist. Lalu, apa saja miskonsepsi tersebut? Yuk simak penjelasan berikut!

1. Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst Adalah Sama

Ini adalah miskonsepsi yang sering terjadi dan pada dasarnya merugikan baik karyawan maupun perusahaan. Ini sama seperti menyamakan Software Engineer dengan QA. Untuk menempatkan segala sesuatunya dalam perspektif, Data Scientist adalah seseorang yang memiliki pengalaman dan pengetahuan di setidaknya 2 dari 3 bidang ini, Statistik, Pemrograman dan Machine Learning.

Harapan utama dari karyawan tersebut adalah untuk dapat menangani masalah bisnis yang menantang di mana dia dapat menggunakan pengetahuannya untuk menemukan solusi. Orang seperti itu akan senang menghabiskan sebagian besar pekerjaan mereka dalam membangun model prediktif dan melakukan eksperimen statistik untuk mendapatkan solusi yang berfungsi. Ini adalah campuran dari penelitian dan pekerjaan pemrograman, dan sifat serta beban kerja berbeda-beda bergantung pada ukuran perusahaan / tim.

Hal ini tentunya berbeda dengan Data Analyst dan Data Engineer. Data Analyst adalah orang yang lebih cenderung menafsirkan dan menganalisis performa bisnis melalui data dan tidak banyak menggunakan Machine Learning dan melakukan prediksi dalam pekerjaannya. Sedangkan Data Engineer adalah pekerjaan yang berfokus pada pembangunan infrastruktur untuk menerapkan (deploying) aplikasi yang dapat melakukan pekerjaan seperti pemodelan prediktif, memperbarui dasbor dengan streaming data, menjalankan pekerjaan harian untuk menghasilkan laporan, dan memelihara aliran data yang berkelanjutan. Untuk penjelasan lebih lengkap mengenai perbedaan pekerjaan-pekerjaan ini dapat dibaca melalui artikel DQLab yang lain di sini.

Baca Juga : Pahami Role Data Scientist dan 3 Metode Pengolahan Data Statistik Umum Yang Harus Dikuasai

2. Deep Learning adalah Machine Learning atau Artificial Intelligence

Deep Learning tidak diragukan lagi menjadi topik besar saat ini, dengan semua hype dan pemasaran di sekitarnya, hal itu juga membuat orang percaya bahwa Deep Learning adalah solusi akhir untuk setiap masalah Data Science / Machine Learning. Kebenaran tidak bisa lebih jauh dari ini. Deep Learning, tidak diragukan lagi adalah salah satu konsep paling kompleks untuk dipahami dalam lingkup Machine Learning saat ini. Deep Learning mendapatkan namanya karena "Neural Networks" yang tersirat dalam kerangka kerja ini berisi banyak lapisan dan karenanya disebut "deep network". Apa yang ditawarkan melalui tensorflow, pytorch atau Keras hanyalah kerangka untuk menerapkan konsep ini dengan mudah.

Tidak diragukan lagi, mempelajari framework itu sulit, tetapi tidak setara dengan mendapatkan keahlian dalam Machine Learning. Machine Learning adalah bidang yang luas yang mengambil konsep dan algoritma dari sejumlah bidang seperti statistik, teori informasi, pengoptimalan, pengambilan informasi, Neural Network, dll. Machine Learning juga memiliki banyak algoritma yang masing-masing lebih berguna daripada yang lain dalam penggunaan kasus tertentu.Deep Learning misalnya telah sangat efisien dalam Computer Vision dan Voice Recognition, tetapi penggunaan Deep Learning menjadi berlebihan apabila digunakan dalam analisis sentimen atau masalah prediksi sederhana yang dapat diselesaikan dengan regresi linier.

Selalu merupakan keputusan yang bijaksana untuk menginvestasikan waktu dalam analisis eksploratif dan memahami ruang lingkup masalah sebelum memperbaiki algoritma yang akan digunakan untuk masalah tersebut. Untuk lebih mempermudah kita dalam memahami perbedaan ke-3 istilah tersebut, berikut adalah gambar yang akan memberikan perbedaan ketiganya.

3. Data Science Dapat Dikuasai Dalam 3 Bulan

Andai saja hal ini menjadi kenyataan dan dapat benar-benar terjadi. Namun, kenyataannya tidak semudah itu. Untuk menjadi Data Scientist yang efisien, seseorang perlu mengetahui lebih dari sekadar mengimpor pustaka melalui scikit-learn dan tensorflow dan memanggil fungsi train dan kemudian melakukan prediksi terhadap data mereka.

Data Science adalah salah satu bidang ilusif di mana hasilnya tidak deterministik, artinya urutan langkah yang sama tidak akan selalu berakhir dengan hasil yang sama. Ini sangat tergantung pada kualitas dan kuantitas data yang disediakan dan ada banyak hal yang perlu dilakukan sebelum memanggil fungsi "train" untuk mulai melakukan pemodelan.

Tentu, kamu dapat mempelajari cara memanggil Library dan menulis urutan langkah-langkah untuk menghasilkan model, tetapi model itu tidak selalu efisien. Untuk memahami berbagai hal dengan benar, seseorang perlu memiliki pemahaman yang cukup tentang cara kerja dan ketergantungan dari algoritma yang sedang diterapkan. Sangatlah penting untuk memiliki pengetahuan ini, atau mengubah model atau menjelaskan hasilnya kepada atasan dan hal tersebut tentu tidak mudah.

Meski demikian, bukan hal yang tidak mungkin untuk menjadi Data Scientist. Dengan konsistensi, kerja keras, strategi belajar yang baik dan benar, mentor, lingkungan yang tepat, dan semangat belajar yang tinggi kamu pasti bisa menjadi seorang Data Scientist! Salah satu langkah yang sangat bagus untuk memulainya adalah dengan bergabung bersama DQLab!

Baca Juga : Data Scientist VS Data Analyst: Intip Apa Saja Perbedaannya Agar Tidak Salah Kaprah!

4. Yuk Pelajari Lebih Lanjut Bersama DQLab!

Mulai perjalanan menjadi Data Scienctist sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.

Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

• Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

• Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

• Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

• Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab.

Penulis : Jihar Gifari

Editor : Annissa Widya

Tags