Ragam Job Description Data Scientist 2024
Pekerjaan Data Scientist menjadi salah satu pekerjaan yang paling dibutuhkan. Digitalisasi yang terjadi membuat banyak perusahaan mulai menyadari betapa pentingnya data. Tentunya setiap perusahaan pasti ingin memaksimalkan keuntungan dan meminimalisir terjadinya kerugian. Dengan memanfaatkan data yang begitu banyak, perusahaan bisa mendapatkan informasi yang relevan sehingga bisa dijadikan dasar dalam pembuatan kebijakan.
Data mentah harus melalui proses analisis terlebih dahulu untuk didapatkan insight nya. Seorang Data Scientist lah yang akan bertanggung jawab untuk menganalisis data yang kompleks sehingga bisa mendapatkan insight data untuk dijadikan pertimbangan dalam pengambilan keputusan strategis.
Data Scientist akan menggunakan keahlian dalam ilmu statistika, pemrograman, dan pengetahuan bisnis untuk memproses, menganalisis, dan menginterpretasikan volume data yang besar, serta mengembangkan model yang dapat memprediksi tren dan perilaku di masa depan.
Dalam artikel ini, kita akan coba bahas mengenai apa saja job description seorang Data Scientist. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Data Scientist dapat mengumpulkan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber, misalnya database internal perusahaan, dengan memanfaatkan API, web scraping, dan sumber eksternal lainnya. Setelah mendapatkan data, tugas Data Scientist akan berlanjut dengan proses cleaning data. Mereka bisa mengidentifikasi dan memperbaiki data yang hilang atau tidak konsisten. Selain itu, mereka juga bisa membersihkan data duplikasi dengan menghapus data yang sama serta menangani outlier.
Setelah dibersihkan, tahapan selanjutnya yang harus dikerjakan oleh Data Scientist adalah transformasi data, yaitu mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan melalui normalisasi, agregasi, dan teknik pra-pemrosesan lainnya.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Analisis Data Eksploratif (EDA)
Analisis Data Eksploratif merupakan bentuk analisis dasar yang bisa dilakukan untuk memahami data. Data Scientist dapat melakukan statistik deskriptif dan visualisasi data untuk memahami distribusi, pola, dan anomali dalam data.
Biasanya untuk membuat representasi visual, Data Scientist dapat menggunakan alat seperti Matplotlib, Seaborn, Tableau, atau Power BI untuk mengkomunikasikan temuan dengan jelas. Proses EDA juga meliputi pengujian hipotesis untuk mengungkap tren dan hubungan dalam data.
3. Pengembangan dan Testing Model
Tugas lain dari seorang Data Scientist adalah membuat, mengembangkan, serta mengevaluasi model yang telah dibuat. Data Scientist akan memulai tugas ini dengan menentukan algoritma Machine Learning atau statistika yang akn digunakan. Tentunya pemilihan algoritma ini akan disesuaikan dengan masalah yang sedang dihadapi. Setelah mendapatkan algoritma yang paling pas, Data Scientist dapat membangun dan melatih model prediktif menggunakan teknik seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan deep learning.
Tahapan akhir akan ditutup dengan evaluasi model, yang bertujuan untuk menilai kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, F1 score, dan AUC-ROC curve. Memperbaiki model melalui cross-validation dan penyesuaian hyperparameter.
4. Implementasi dan Pemantauan
Data Scientist juga bertugas untuk mengimplementasi dan memantau kinerja model yang telah dibuat. Mereka dapat mengimplementasikan model ke dalam lingkungan produksi untuk membuat prediksi dan keputusan secara real-time. Mereka juga dapat memantau kinerja model secara terus menerus, termasuk dalam hal mengidentifikasi drifts, dan memperbarui model sesuai kebutuhan.
Jika di sebuah perusahaan tidak terdapat Data Engineer, maka tidak jarang Data Scientist akan bertugas untuk mengembangkan pipeline otomatis untuk pengumpulan data, serta pengolahan, dan pelatihan model menggunakan lat seperti Apache Airflow atau AWS Lambda.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri