Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Ragam Faktor yang Mempengaruhi Workload Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 23-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-02-2024-04-23-180705_x_Thumbnail800.jpg

Dalam kesehariannya, data scientist tentunya dihadapkan pada berbagai tugas. Baik itu yang sifatnya regularly atau daily maupun yang bersifat sporadis atau berkaitan dengan proyek-proyek khusus. Pada dasarnya, pekerjaan seorang data scientist melibatkan analisis data, pengembangan model prediktif, pemrosesan data, dan visualisasi informasi untuk mendukung pengambilan keputusan. Selain itu, mereka juga bertanggung jawab untuk mengidentifikasi pola-pola dan tren yang tersembunyi dalam data serta memberikan wawasan yang bernilai bagi perusahaan atau organisasi yang mereka layani. 


Namun, dalam menjalankan tugasnya as a data scientist, workload adalah salah satu tantangan utama yang harus dihadapi setiap hari. Sebagai seorang data scientist, memahami dan mengelola workload dengan efisien sangat penting agar dapat tetap produktif dan fokus pada pencapaian tujuan proyek. Kira-kira faktor apa sajakah yang mempengaruhi workload (beban kerja) dari seorang data scientist? Biar nggak penasaran lagi, yuk simak penjelasannya melalui artikel ini sahabat DQLab!


1. Volume Data

Salah satu faktor utama yang memengaruhi workload seorang data scientist adalah volume data yang harus mereka tangani. Dengan pertumbuhan eksponensial data yang tersedia, mulai dari data struktural hingga data semi-struktural dan tidak terstruktur, para data scientist harus mampu mengelola dan menganalisis data dalam skala yang besar.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Kualitas Data

Selain volume, kualitas data juga merupakan faktor penting. Data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak terstandarisasi dapat menghabiskan waktu yang signifikan dalam proses pembersihan dan preprocessing data sebelum analisis yang sesungguhnya dapat dilakukan.


3. Keragaman Sumber Data

Data scientist seringkali harus bekerja dengan data yang berasal dari berbagai sumber, termasuk database internal perusahaan, data streaming real-time, data media sosial, dan masih banyak lagi. Memahami dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber ini menjadi tantangan tersendiri yang dapat memengaruhi workload bagi seorang data scientist


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


4. Kompleksitas Tugas yang Didapatkan

Data scientist juga seringkali dihadapkan pada kompleksitas proyek. Adakalanya mereka harus berurusan dengan proyek-proyek yang melibatkan multiple stakeholders dengan kebutuhan dan tujuan yang berbeda-beda. Hal ini dapat meningkatkan kompleksitas tugas mereka karena mereka perlu memahami perspektif dan kebutuhan dari setiap pemangku kepentingan serta memastikan bahwa solusi yang mereka hasilkan dapat memenuhi ekspektasi semua pihak terkait. 


Selain itu, proyek-proyek tersebut mungkin juga melibatkan integrasi data dari berbagai sumber yang berbeda, termasuk data internal dan eksternal, yang dapat menambah tingkat kompleksitas analisis yang harus mereka lakukan. Dalam menghadapi kompleksitas semacam ini, fleksibilitas, pemahaman mendalam tentang domain bisnis, dan kemampuan untuk berkolaborasi dengan berbagai pihak menjadi kunci untuk menjaga produktivitas dan keberhasilan proyek.


Dalam menghadapi faktor-faktor ini, penting bagi seorang data scientist untuk mengembangkan keterampilan manajemen waktu, prioritas, dan komunikasi yang baik. Selain itu, penggunaan alat dan teknologi analisis data yang canggih dapat membantu mengurangi beban kerja dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan meningkatkan efisiensi. Dengan pemahaman yang mendalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi workload, para data scientist dapat lebih siap menghadapi tantangan yang ada dan tetap produktif dalam menjalankan tugas mereka. 


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login