BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 0 Jam 52 Menit 29 Detik

Pahami Apa Itu Data Scientist? Agar Terhindar dari Misinterpretasi Ini

Belajar Data Science di Rumah 22-Februari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f1fea693eef878e5028b20dc8d0deaa5_x_Thumbnail800.png

Kamu pasti sudah tak asing lagi dengan istilah Data Scientist, terms yang sering diperbincangkan belakangan ini. Tak bisa dipungkiri bahwa profesi satu ini memang sedang melebarkan sayapnya dan terbang tinggi. Namun, ternyata masih banyak kesalahpahaman mengenai apa itu Data Scientist dan dunia sekitarnya. Jadi, sederhananya Data Scientist adalah orang yang memiliki empat pilar dasar bidang keahlian meliputi, bisnis, matematika (termasuk statistika dan probabilitas), ilmu komputer, dan komunikasi baik itu secara lisan maupun tertulis, semua bidang keahlian dasar tersebut digunakan untuk mengolah data mentah menjadi sebuah insight baru yang lebih useful. 


Mungkin kamu masih belum bisa memahami sepenuhnya apa itu Data Scientist, dan mengira bahwa Data Scientist dan Data Analyst itu memiliki jobdesc dan peran yang sama. Untuk itu, pada artikel ini kami telah membuat 3 misinterpretasi yang sering terjadi seputar Data Scientist. Dengan begitu diharapkan dapat membantu untuk meningkatkan kepercayaan diri kamu dan memantapkan lagi passion kamu dibidang data lebih condong ke Data Scientist atau Data Analyst. So, Keep reading and Scrolling, ya.


1. Data Scientist Sama Dengan Data Analyst 

Hal pertama yang sering disalahpahami adalah pernyataan bahwa Data Scientist sama dengan Data Analyst. Entah karena sama-sama tersemat kata "Data" atau karena alasan lain. Meskipun terdapat perdebatan sengit tentang perbedaan dan persamaan antara Data Scientist dan Data Analyst, tapi sebenarnya mereka serupa tapi tak sama. Perbedaan utama diantara keduanya terletak pada kemampuan yang mereka gunakan untuk menangani data serta tanggung jawab umum dari Data Scientist dan Data Analyst. 


Seorang Data Scientist memiliki tanggung jawab untuk melakukan proses penambangan data (data mining) dengan API atau membangun pipeline ETL, melakukan cleaning data dengan bahasa pemrograman Python atau R, melakukan pemodelan dengan algoritma Machine Learning seperti KNN, Random Forest, Linear Regression, dan lainnya, serta membuat suatu teknik otomatisasi yang dapat menyederhanakan kegiatan sehari-hari mereka di suatu perusahaan atau organisasi tertentu. Sementara Data Analyst memiliki tanggung jawab untuk melakukan query data menggunakan SQL, menganalisis data dan peramalan menggunakan Excel, membuat dashboard menggunakan tools Business Intelligence, serta melakukan beberapa teknik analisis seperti analisis deskriptif atau analisis prediktif. Meskipun memiliki perbedaan tapi Data Scientist dan Data Analyst saling melengkapi.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Semua Data Memiliki Nilai

Mungkin untuk yang satu ini bukan murni mitos. Bahwa "Semua data memiliki nilai yang kamu butuhkan", hanya karena kamu memiliki data tidak berarti kamu dapat menyelesaikan masalah kamu, seperti meningkatkan keuntungan perusahaan atau memprediksi hits Billboard selanjutnya. Untuk itu, diperlukan proses Exploratory Data Analysis (EDA) yang matang. Selain itu banyak perusahaan dan organisasi atau institusi yang mencari cara untuk mengeksplorasi data mereka, namun, komponen penting untuk berhasil mengekstrak nilai atau insight yang berguna dari suatu data adalah dengan melakukan riset serta pengumpulan data yang memiliki informasi sesuai dengan tujuan kamu. Sebagai contoh di perusahaan ritel yang ingin melakukan analisis sentimen terhadap produk yang pelanggan mereka gunakan, maka mereka akan melakukan crawling atau scraping data. Data kunjungan dan kunjungan kembali, waktu di situs tersebut, dan lainnya merupakan data yang menarik, tapi tidak dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen. Sementara data yang relevan dengan analisis sentimen mencakup ulasan produk tersebut, tweet yang menyebut produk atau perusahaan ritel tersebut. Inilah kesalahpahaman yang sering terjadi juga bahwa semua data itu memiliki nilai.


3. Data Science adalah Science 

Data Science adalah Science, ya tentu ini sangat kontroversial. Tapi tunggu dulu, wajar jika banyak yang menganggap profesi Data Scientist disebut sebagai bidang sains. Mengingat bahwa Data Science lahir dan dibesarkan di atas data, algoritma, komputasi, dan matematika. Tapi Data Science adalah sains sekaligus seni yang perlu dipahami dan diapresiasi. Alasannya, adalah karena setiap proses untuk mendapatkan sebuah insight seorang Data Scientist sering sekali dihadapkan dengan trial and error dalam menemukan hasil yang "optimal". Karena itulah seorang Data Scientist perlu memiliki kreativitas yang tinggi untuk menemukan solusi dari masalah yang sulit dan kompleks.


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

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

                                       

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

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

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis : Rian Tineges

Editor : Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login