Menyelami Kompleksitas Profesi Data Scientist 2024
Data Scientist hingga kini masih menjadi salah satu peran yang paling dicari di industri data. Pasalnya, keberadaan profesi ini menjadi tulang punggung transformasi digital dalam berbagai sektor industri. Dengan kemampuan mereka dalam menganalisis dan mengolah data, data scientist mampu mengubah data mentah menjadi wawasan berharga yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengidentifikasi peluang baru. Mereka berperan sebagai katalisator untuk inovasi, membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang didukung oleh bukti empiris dan mengarahkan strategi ke depan.
Keberadaan data scientist tidak hanya memungkinkan organisasi untuk bersaing secara lebih efektif di pasar yang semakin kompetitif, tetapi juga membantu mereka untuk tetap relevan dan adaptif dalam menghadapi perubahan yang cepat dalam lingkungan bisnis yang dinamis. Dengan demikian, data scientist dapat dianggap sebagai tulang punggung transformasi digital yang mendorong pertumbuhan dan inovasi di era digital ini.
Namun, di balik glamor dari gelar tersebut, terdapat kompleksitas tugas yang sering kali tidak terungkap. Kira-kira seperti apa gambaran dari tugas data scientist yang seringkali tidak terekspos di ruang publik? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Melumatkan Data yang Tidak Terstruktur
Salah satu kompleksitas utama yang dihadapi oleh data scientist adalah melumatkan data yang tidak terstruktur. Dalam lingkungan industri, data tidak hanya hadir dalam bentuk tabel atau spreadsheet yang rapi. Sebaliknya, data tersebar di berbagai platform, termasuk teks, gambar, audio, dan bahkan sensor IoT (Internet of Things).
Menyatukan dan menganalisis data ini memerlukan pemahaman yang mendalam tentang teknik pengolahan data yang kompleks dan algoritma pemodelan yang sesuai.
Sumber Gambar: M Files
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Menghadapi Tantangan Kualitas Data
Tantangan lainnya adalah kualitas data. Data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak konsisten dapat menyulitkan proses analisis dan membuat hasilnya tidak dapat diandalkan. Data scientist harus mampu menavigasi melalui berbagai sumber data dan melakukan pra-pemrosesan yang tepat untuk memastikan keandalan dan kualitas data sebelum menerapkan teknik analisis apa pun.
3. Menetapkan Algoritma dan Model yang Tepat
Membuat dan menerapkan algoritma dan model yang tepat juga merupakan bagian integral dari pekerjaan seorang data scientist. Dalam industri, tidak ada satu ukuran yang cocok untuk semua. Kondisi, tujuan bisnis, dan karakteristik data seringkali sangat bervariasi, sehingga memilih algoritma yang paling sesuai dan mengoptimalkan model untuk kasus penggunaan yang spesifik menjadi tantangan tersendiri.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Mengelola dan Mengamankan Data
Terakhir, namun tidak kalah penting, adalah tugas data scientist untuk mengelola dan mengamankan data dengan tepat. Dalam lingkungan yang didorong oleh privasi dan keamanan, kebocoran data atau pelanggaran privasi dapat memiliki konsekuensi yang serius tidak hanya bagi perusahaan tetapi juga bagi individu yang terlibat. Oleh karena itu, data scientist harus memahami kebijakan dan praktik terbaik dalam pengelolaan dan perlindungan data.
Sumber Gambar: Informatica
Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 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 siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian!
Penulis: Reyvan Maulid