Peran Data Scientist dengan Profesi Lain, Apa Saja?
Kerjasama tim merupakan salah satu elemen penting bagi seorang data scientist. Data scientist bekerja sama dengan berbagai anggota tim dan pemangku kepentingan dalam organisasi untuk menghasilkan wawasan yang berharga dari data dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Kemampuan untuk berkolaborasi dan berkomunikasi dengan berbagai anggota tim dan pemangku kepentingan adalah keterampilan kunci yang dimiliki oleh seorang data scientist. Kerjasama yang efektif membantu memastikan bahwa analisis data dapat memberikan nilai tambah bagi perusahaan dan dapat digunakan dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.
Seorang data scientist harus mampu berkomunikasi dengan pemangku kepentingan bisnis dan non-teknis. As a teams data scientist pastinya sangat diperlukan sehingga dapat membantu menerjemahkan hasil analisis ke dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh semua orang.
Kerjasama tim membantu memaksimalkan potensi data science dalam organisasi, memastikan bahwa hasil analisis data dapat memberikan nilai tambah yang signifikan, dan memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan bukti data.
Oleh karena itu, tidak jarang apabila data scientist seringkali berkolaborasi dengan profesi lain dalam pemenuhan tugas-tugas mereka. Relasi antar profesi data scientist dengan profesi lain sangat penting demi terselesaikannya tugas mereka.
Berikut adalah penjelasan tentang kolaborasi tugas data scientist dengan profesi lain yang saling berhubungan. Simak yuk sahabat DQLab!
1. Kerjasama dengan Data Science Engineer
Data science engineer bekerja sama dengan data scientist untuk merancang, mengembangkan, dan menguji model machine learning. Data scientist seringkali bertanggung jawab atas pemahaman statistik dan pemrosesan data.
Sementara data science engineer membantu dalam mengintegrasikan model-model ini ke dalam infrastruktur IT perusahaan.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Kerjasama dengan Business Analyst
Kolaborasi antara data scientist (ilmuwan data) dan business analyst (analisis bisnis) adalah kunci untuk menghasilkan wawasan data yang bermanfaat bagi perusahaan dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Bersama-sama, data scientist dan business analyst harus merumuskan tujuan analisis data yang jelas dan terkait dengan kebutuhan bisnis. Tujuan ini akan membimbing proses analisis data dan memastikan bahwa hasilnya dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.
Sumber Gambar: MASERP
3. Kerjasama dengan Software Engineer
Kolaborasi antara data scientist (ilmuwan data) dan software engineer (insinyur perangkat lunak) adalah aspek penting dalam pengembangan dan implementasi solusi data science yang sukses.
Keduanya memiliki peran yang komplementer dalam menjadikan analisis data dan model machine learning menjadi solusi praktis yang dapat diimplementasikan dalam aplikasi dan sistem.
Sumber Gambar: Unsplash
Data scientist bertanggung jawab untuk mengembangkan model machine learning. Setelah model tersebut siap, software engineer perlu mengintegrasikannya ke dalam aplikasi atau sistem yang ada. Mereka harus memastikan bahwa model dapat menerima input, melakukan prediksi, dan menghasilkan output dengan benar.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Kerjasama dengan Pemangku Kepentingan
Data scientist harus dapat berkomunikasi dengan pemangku kepentingan bisnis, seperti manajemen senior atau tim eksekutif. Mereka perlu menjelaskan hasil analisis secara jelas dan menyampaikan wawasan yang bermakna agar dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Data scientist dapat membantu pemangku kepentingan dalam penafsiran hasil analisis data dan mengaitkannya dengan pertanyaan bisnis yang harus dijawab. Mereka dapat memberikan konteks yang diperlukan untuk memahami implikasi hasil analisis.
Ayo mulai perjalanan kamu dalam mengasah keterampilan Data Scientist dan bergabunglah dengan kursus yang tepat untuk membantu mencapai kesuksesan dalam karir ini!
DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data.
Metode HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id!
Penulis: Reyvan Maulid