Punya Cita-Cita Jadi Data Scientist? Kenali Dulu Job Descriptionnya Agar Tidak Salah Langkah!

Berbicara tentang profesi Data Scientist, tentu menjadi dambaan bagi semua orang khususnya bagi kalian yang ingin berkarir di industri data. Pesatnya perkembangan khususnya di era industri 4.0, data science merupakan ilmu terapan baru sejalan dengan perkembangan teknologi. Berdasarkan pernyataan Staven Geringer Raleigh, data science dapat diilustrasikan dalam diagram venn dengan penggabungan 3 disiplin ilmu yang fokus pada data science yaitu Matematika, Statistika dan Machine Learning. Dilansir dari laman Prakerja, Data Scientist merupakan profesi yang sedang diminati di Indonesia. Hal ini didorong dengan perkembangan pada era big data saat ini. Terlepas dari gaji yang menggiurkan, tawaran dari berbagai latar belakang industri serta sematan profesi yang paling "hot" dalam industri data di abad ke-21 menjadikan profesi ini cukup menjadi perhatian dan sedang dibutuhkan.

Namun, anggapan masyarakat menduga bahwa Data Scientist merupakan profesi yang hampir serupa dengan Data Analyst. Padahal kedua pekerjaan tersebut nyatanya memiliki perbedaan satu sama lain. Dikutip dari laman northeastern.edu, perbedaan kedua profesi ini terletak pada perlakuannya terhadap data. Data Analyst bertugas untuk menganalisa data besar untuk mengidentifikasi trend dan mengembangkannya menjadi bentuk grafis yang ditampilkan dalam presentasi.  Sedangkan Data Scientist melakukan proses analisa data menggunakan berbagai cara dan algoritma untuk menemukan solusi dari suatu permasalahan yang rumit. Agar meminimalisir terjadinya miskonsepsi, pastikan kalian perlu tahu terlebih dahulu mengenai job description dari Data Scientist ini. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan mengulas lebih jauh tentang job description dari profesi ini. Ikuti dan simak selengkapnya pada postingan ini ya!

1. Melakukan Analisis Data Perusahaan

Analisis data tentu menjadi sesuatu yang familiar dilakukan oleh Data Scientist. Biasanya pada perusahaan skala menengah, data scientist melakukan eksplorasi data dengan mengambil data dari database dengan menggunakan query SQL. Tidak hanya itu, terkadang data scientist juga menggunakan Microsoft Excel untuk membuat pivot table. Selain itu, pemilihan model juga perlu diperhatikan untuk meminimalkan risiko kesalahan atau error yang terjadi pada data. Secara umum, data scientist adalah seseorang yang tahu cara mengekstrak makna dari dan menafsirkan data, yang membutuhkan alat dan metode dari statistik dan pembelajaran mesin, serta manusia. Terkadang, beberapa perusahaan memberikan sebuah penugasan terkait analisis data karena data sudah terkoneksi langsung sehingga mempermudah untuk perlakuan analisis. Dengan kegiatan seperti ini sangat sesuai bagi kalian yang ingin berkarir di industri data sebagai data scientist.

Baca Juga: Berkenalan dengan Profesi Data Scientist, Profesi "Hottest Job" Era Zaman Now di Industri Data

2. Sebagai Quality Control pada Data Perusahaan

Sebagai seorang data scientist perlu jeli akan kualitas data yang dihasilkan sebelum dilakukan analisis. Disinilah, peran data scientist sebagai "quality control" pada data perusahaan. Dalam penemuannya, terdapat beberapa pertanyaan yang diajukan seperti apakah sudah dilakukan proses data cleansing, query serta coding yang tepat, penggunaan model analisis data yang tepat sesuai dengan insight yang dihasilkan serta pengumpulan data dari berbagai sumber sudah sesuai dengan tujuan yang akan dicapai dan lain sebagainya. 

Dikutip dari Buku "Doing Data Science" yang ditulis oleh O"Neil dan Schutt mengungkapkan bahwa seorang Data Scientist menghabiskan banyak waktu dalam proses pengumpulan, pembersihan, dan pemangkasan data, karena data masih belum rapi dan tidak terstruktur. Proses ini membutuhkan ketekunan, kejelian, statistik, dan keterampilan rekayasa perangkat lunak. Keterampilan ini juga diperlukan untuk memahami bias dalam data, dan untuk men-debug keluaran pencatatan dari kode yang telah kita operasikan. 

Baca Juga: Mengenal Profesi Data Scientist

3. Mampu Menjadi Problem Solver dan Mengkomunikasikan Hasil Temuannya Kepada Pengguna 

Sebagai seorang Data Scientist, hal yang terpenting adalah melakukan eksplorasi data dan melakukan visualisasi data untuk menghasilkan sebuah insight. Tentu ini bukan hal yang mudah, mereka harus menemukan pola dalam data, apakah terjadi kecenderungan atau justru terdapat anomali data, membuat model statistik, menyusun algoritma machine learning dan penyusunan visualisasi. Secara keseluruhan, tahapan-tahapan berikut adalah bagian penting dalam pengambilan keputusan dan menjadi problem solver atas permasalahan yang dihadapi khususnya dalam kebutuhan data yang disajikan. Bukan hanya itu, disini Data Scientist juga dituntut mampu mengkomunikasikan dengan anggota tim dan divisi-divisi terkait data yang telah disajikan. Tentunya dengan bahasa yang mudah dipahami serta penggunaan teknik data storytelling sebagai sarana komunikasi dan interpretasi dari sebuah data terkait implikasi maupun rekomendasi yang dihasilkan dari hasil temuannya.

4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

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

4.Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Reyvan Maulid Pradistya

Editor : Annissa Widya Davita

Tags

data analyst Data Scientist Excel Data Science digital transformation excel