Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Profesi Data Scientist yang Pemula Wajib Kenali Rolenya

Belajar Data Science di Rumah 11-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/442e0ff19c803996467eb329c58501a0_x_Thumbnail800.jpg

Disrupsi teknologi digital merupakan era inovasi dan perubahan skala besar secara mendasar karena kehadiran teknologi digital, yang mengubah tatanan sistem di indonesia maupun global. Kemunculan era disrupsi teknologi digital diramalkan akan menggeser beberapa profesi yang ada saat ini, tetapi juga akan memunculkan profesi-profesi baru. Salah satunya profesi data scientist, jika kebetulan kamu pemula yang ingin berkarir sebagai data scientist. Kenali dan kuasai 4 tugas data scientist. Untuk menjadi seorang data scientist harus memiliki kemampuan teknis atau hard skill yang mumpuni meliputi kemampuan analisis statistik, machine learning, computer science, programming dan juga data storytelling.


Selain hardskill, yang tak kalah penting dan terkadang sering terlupakan adalah kemampuan non teknis atau soft skill yang harus dimiliki oleh seorang data scientist. Namun, pada kesempatan kali ini DQLab akan membahas 4 tugas data scientist yang wajib kamu ketahui dan kuasai untuk memulai karir pertamamu. Kamu bisa menambahkan skill berikut ini ke dalam bucket list tentang skill yang wajib kamu kuasai di tahun 2022. Jadi, langsung saja kita simak artikel di bawah hingga selesai ya!


1. Data Preparation

Penelitian menunjukkan bahwa data cleaning dan data preparation memiliki pengaruh sekitar 80% dari hasil penggalian suatu knowledge dan insight baru. Hal ini membuktikan bahwa data cleaning dan data preparation adalah tugas yang utama dan crucial bagi seorang data scientist. Kita ambil contoh saja, ketika kamu mengerjakan proyek analisis sentimen dengan melakukan crawling data twitter. Yang mana, data tersebut pasti masih mengandung punctuation, missing value, duplikasi data, dan lainnya yang dapat mempengaruhi hasil akurasi dari analisis dan prediksi data kamu. Untuk itu, data cleaning dan data preparation adalah tugas data scientist yang berpengaruh dalam proses analisis.


Baca juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


2. Membuat Pemodelan dengan Algoritma Machine Learning

Machine learning adalah subset atau sub bidang dari artificial intelligence atau sering disebut dengan AI. Yang menawarkan kemampuan untuk belajar dengan cara melihat pattern berdasarkan data agar bisa berjalan secara otomatis tanpa perlu diprogram ke level itu. Machine learning menggunakan data untuk melatih dan menemukan hasil yang paling akurat dan berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Setelah data-data tersebut melalui proses cleaning, tugas lain seorang data scientist yang akan sangat berpengaruh adalah dalam penentuan pemodelan machine learning yang tepat dengan data yang kamu miliki tersebut. Mana pemodelan yang paling cocok dengan jenis data kamu, dan memiliki akurasi paling tinggi.


3. Analytical Thinking

Selain memahami proses bisnis suatu perusahaan dan organisasi kita juga harus memiliki analytical thinking yang kuat. Softskill ini masih berkesinambungan dengan business intuition karena setelah memahami proses bisnis dari suatu perusahaan atau organisasi untuk dapat melihat masalah kompleks dari beberapa sudut pandang, kemudian merumuskan solusi paling efektif dan efisien melalui observasi, logika dan penelitian. Kemampuan analitis memang bukan suatu bakat sejak lahir sehingga dapat kita bentuk dan tanamkan dari waktu ke waktu, dengan cara melatihnya melalui proses pemecahan masalah-masalah sederhana hingga yang rumit.


4. Memvisualisasikan Data

Visualisasi data adalah senjata untuk melancarkan aksi kamu dalam memahami suatu cerita atau masalah tertentu. Dengan merancang visualisasi data kamu dengan cara yang menarik, kamu dapat membantu audiens dalam memahami cerita atau suatu permasalahan. Dalam menyampaikan suatu cerita pastikan selalu menggunakan cara yang paling sederhana, tanpa visualisasi rumit yang berlebihan.

Dengan melakukan visualisasi data, kamu dapat terbantu dalam hal analisis data agar menjadi lebih baik lagi. Dengan visualisasi data dapat membantu pemangku kepentingan bisnis menganalisis laporan tentang penjualan, strategi pemasaran, dan minat produk. Berdasarkan analisis, visualisasi data dapat fokus pada bidang-bidang yang membutuhkan perhatian untuk meningkatkan laba, yang pada gilirannya membuat bisnis lebih produktif. Selain itu, otak manusia menggenggam visual lebih mudah daripada laporan tabel. Visualisasi data memungkinkan pembuat keputusan untuk diberitahu dengan cepat dari wawasan data baru dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk pertumbuhan bisnis.


Baca juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer


5. Pedoman Belajar Data Scientist dengan Modul Premium DQLab!

Untuk berkarir sebagai data scientist tidak perlu memiliki background STEM, karena bahkan semua bidang pasti akan sering bersinggungan dengan data. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar data analyst dan data scientist. Tetapi, tidak punya waktu untuk pergi ke lembaga kursus dan memilih untuk belajar otodidak, dan malah overdosis informasi? Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 


Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!