Role dan Jobdesc Data Scientist, Pemula Harus Tahu!
Profesi Data Scientist saat ini menjadi profesi yang cukup diincar oleh banyak perusahaan. Namun, tidak banyak yang mengetahui bagaimana alur kerja dari Data Scientist ini. Tahapan yang dilakukan Data Scientist hingga menghasilkan sebuah insight yaitu identifikasi masalah, penelitian, validasi data, analisis data, visualisasi data hingga memberikan saran berdasarkan hasil temuannya.
Bagi kalian yang memutuskan untuk berkarir di dunia data ataupun ingin switch career dari posisi sebelumnya ke posisi ranah data, pastikan untuk tahu terlebih dahulu apa saja job description dan tugas-tugas dari setiap profesi. Ada berbagai role yang dimiliki seorang praktisi data, diantaranya adalah Data Science, Data Analyst, dan Data Engineer.
Meskipun sama-sama berhubungan dengan data, ketiga role tersebut memiliki penerapan yang berbeda-beda pada suatu perusahaan. Job description atau yang biasa disingkat menjadi job desc adalah tugas-tugas yang harus dikerjakan. Untuk posisi Data Scientist sendiri, ada beberapa hal yang menjadi tugas utama. Apa saja ya?
1. Menggabungkan Data dari Berbagai Sumber
Posisi Data Scientist adalah salah satu posisi yang berkaitan erat dengan data. Tidak jarang, terkadang seorang Data Scientist harus mengambil data dari sumber eksternal karena data yang ada di internal perusahaannya tidak cukup mampu menjawab permasalahan yang ingin dipecahkan.
Sehingga seorang Data Scientist paling tidak harus menguasai cara mengambil data dari berbagai sumber, misalnya dengan crawling data yang ada di website, menghubungkan API untuk mendapatkan data tambahan, dan lain sebagainya.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Menganalisis Berbagai Macam Data dalam Jumlah Besar (Big Data)
Dalam era Big Data seperti sekarang ini, semua orang selalu membicarakan yang namanya Data Science. Bahkan telinga kita sudah terlalu terbiasa untuk mendengarkan sebutan ilmu keren yang satu ini. Perusahaan yang terlibat langsung dengan Big Data biasanya sebagian besar merupakan perusahaan non-data.
Tugas pada Big Data berkaitan dengan melakukan analisis data perusahaan tersendiri dalam jumlah yang besar. Perusahaan jenis ini akan mencari tenaga Data Scientist yang lebih banyak dari perusahaan biasanya.
Data Scientist di bidang ini dituntut untuk mahir menggunakan platform Big Data seperti Hadoop, Hive dan Pig serta pemahaman menggunakan SAS dan R untuk mengurangi beban komputer melakukan analisis data. Contoh perusahaan dengan Big Data ini, mempunyai trafik yang sangat tinggi seperti perusahaan telekomunikasi, perusahaan marketplace, dan lain-lain.
3. Memastikan Konsistensi Dataset (Data Preparation)
Setelah mendapatkan data yang dibutuhkan, tugas selanjutnya dari seorang Data Scientist adalah memvalidasi data yang ada tersebut, apakah data tersebut bisa menggambarkan keadaan yang terjadi di masyarakat atau tidak.
Dalam data preparation keahlian teknis seperti pemahaman bahasa pemrograman sangatlah diperlukan. Mengapa? Karena kamu harus membangun dataset dari data mentah mulai dari melakukan cleansing hingga transforming data untuk kemudian dijadikan inputan dalam proses modelling.
Nah, proses membangun dataset inilah yang mengharuskan kamu untuk memahami bahasa pemrograman yang paling compatible atau cocok untuk analisis data seperti Python dan R.
4. Memilih Algoritma yang Mempengaruhi Hasil Prediksi (Data Exploration)
Tugas Data Scientist selanjutnya yaitu memilih algoritma yang tepat dimana nantinya akan mempengaruhi hasil prediksi (Data Exploration). Disini Data Scientist harus punya keterampilan untuk mencari tahu informasi yang berguna untuk pengembangan bisnis, karena jika algoritma yang digunakan sebelumnya ternyata tidak cocok, maka Data Scientist harus bisa menemukan algoritma terbaru dengan menggunakan algoritma Machine Learning serta memanfaatkan metode statistik.
Untuk menggali dan mengeksplorasi data, kita dapat menggunakan library Python yaitu Pandas. Library ini bisa menampung data yang berasal dari Excel dalam jumlah besar dengan waktu singkat. Kita dapat memfilter, mengurutkan, dan menampilkan data hanya dalam hitungan detik. Dengan library ini, kita dapat membersihkan data dengan mengisi nilai yang tidak valid seperti NaN (bukan angka) dengan nilai numerik seperti angka nol.
5. Membuat Infografis untuk Pengambilan Keputusan (Data Visualisation)
Tidak kalah penting juga, setelah mendapatkan hasil analisis, Data Scientist akan membuat sebuah infografis berupa rekomendasi prediksi untuk memudahkan para pengambil keputusan dalam memahami data (Data Visualisation).
Umumnya hasil analisis akan disampaikan ke pihak yang memiliki jabatan dan yang berhak mengambil keputusan atau biasanya dikenal dengan sebutan stakeholder. Proses mempresentasikan hasil analisis ini tentunya harus disampaikan secara lengkap dan jelas agar tidak terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Itulah mengapa seorang Data Scientist juga dituntut untuk memiliki kemampuan public speaking yang mumpuni.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Saat ini demand profesi data scientist cukup tinggi karena banyak perusahaan mulai paham pentingnya data untuk keberlangsungan bisnis. Yuk persiapkan diri kamu untuk bersaing di industri big data bersama DQLab!
DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!