Role Data Scientist 2025 Optimalkan Machine Learning
Profesi data scientist telah menjadi salah satu karier yang paling diminati di era digital ini, didorong oleh kebutuhan bisnis untuk mengolah dan menganalisis data dalam jumlah besar. Dengan peran yang bertumpu pada kemampuan untuk mengidentifikasi pola, penggunaan machine learning, menganalisis tren, dan memberikan wawasan strategis, data scientist memiliki tanggung jawab besar dalam membantu perusahaan membuat keputusan berbasis data.
Keahlian ini sangat dibutuhkan di berbagai sektor, mulai dari ritel dan kesehatan hingga keuangan dan teknologi, di mana data memainkan peran kunci dalam menentukan arah dan strategi perusahaan.
Namun, meskipun secara umum peran data scientist adalah menggali wawasan dari data, deskripsi pekerjaan ini bisa sangat beragam tergantung pada kebutuhan dan tujuan spesifik perusahaan.
Di beberapa organisasi, seorang data scientist juga berfokus pada analisis prediktif untuk memproyeksikan tren masa depan, sementara di organisasi lain, profesi ini lebih terlibat dalam pengembangan model machine learning atau sistem otomatisasi. Kebutuhan yang berbeda ini membuat profesi data scientist sangat dinamis dan sering kali memerlukan keahlian tambahan di luar analisis data, seperti pemrograman, pemahaman bisnis, dan kemampuan komunikasi yang baik.
Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai empat deskripsi pekerjaan utama yang biasanya dilakukan oleh seorang data scientist. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Salah satu tugas utama data scientist adalah mengumpulkan, membersihkan, dan mengelola data. Data scientist bekerja dengan berbagai sumber data, mulai dari database internal, API, hingga data yang diperoleh dari internet atau sensor IoT. Mereka harus memastikan bahwa data yang dikumpulkan lengkap, akurat, dan siap untuk dianalisis.
Tanggung jawab utama data scientist di task ini adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan, melakukan pembersihan data (data cleaning) untuk mengatasi data yang hilang, duplikasi, atau anomali, dan mengorganisasi dan menyimpan data secara efisien dalam sistem penyimpanan yang aman. Kualitas data yang baik adalah dasar dari analisis yang akurat. Data scientist perlu memastikan bahwa data yang mereka gunakan relevan dan siap diolah.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Analisis Data dan Eksplorasi Insight
Setelah data dikumpulkan dan dibersihkan, tugas berikutnya adalah melakukan analisis mendalam untuk menemukan pola, tren, dan insight penting. Proses ini melibatkan penerapan teknik statistik, analisis data eksploratif, dan alat visualisasi untuk menemukan informasi yang bermanfaat.
Tanggung jawab utama data scientist di role ini adalah menggunakan teknik statistik untuk menganalisis data, membuat visualisasi data untuk mempermudah interpretasi hasil analisis, dan melakukan exploratory data analysis (EDA) untuk menemukan pola atau hubungan antar variabel yang menarik.
Analisis data membantu bisnis memahami tren dan pola yang mendasari perilaku konsumen, operasi internal, atau kondisi pasar. Hasil analisis ini sering menjadi dasar pengambilan keputusan yang penting.
3. Pengembangan Model Prediktif dan Algoritma Machine Learning
Data scientist juga bertanggung jawab untuk mengembangkan model prediktif dan algoritma machine learning yang dapat memberikan prediksi atau mengotomatisasi proses tertentu. Pengembangan model ini mencakup pemilihan algoritma yang sesuai, pelatihan model dengan data, serta pengujian untuk memastikan akurasi dan efektivitasnya.
Data scientist bertugas memilih dan mengimplementasikan algoritma machine learning sesuai kebutuhan analisis, melatih model dengan data dan mengoptimalkan parameter agar mencapai tingkat akurasi yang tinggi, dan mengukur performa model dan melakukan iterasi jika perlu untuk memperbaiki hasil.
Model prediktif dapat dimanfaatkan oleh bisnis untuk meramalkan tren atau pola di masa depan, sehingga mereka dapat merencanakan strategi yang lebih baik atau mengotomatisasi proses yang dapat meningkatkan efisiensi.
4. Komunikasi dan Penyampaian Hasil Analisis kepada Pemangku Kepentingan
Job description yang tidak kalah penting bagi seorang data scientist adalah kemampuan untuk berkomunikasi. Mereka harus bisa menjelaskan hasil analisis dan insight kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Ini memerlukan keterampilan dalam membuat presentasi yang jelas dan visualisasi yang menarik, serta menjelaskan dengan bahasa yang mudah dimengerti.
Di jobdes ini, data scientist bertugas menyusun laporan dan presentasi yang menjelaskan hasil analisis dan rekomendasi, berkomunikasi dengan tim non-teknis dan menjelaskan hasil analisis dalam konteks bisnis, dan bekerja sama dengan tim manajemen untuk memahami kebutuhan bisnis dan memprioritaskan proyek data yang relevan.
Hasil analisis data scientist hanya akan bermanfaat jika dapat dipahami oleh pemangku kepentingan dan diimplementasikan dalam keputusan bisnis. Kemampuan komunikasi yang baik membantu data scientist menyampaikan ide-ide dengan jelas dan mendapatkan dukungan untuk proyek mereka.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Job description data scientist tidak hanya mencakup analisis teknis dan pengembangan model machine learning, tetapi juga pengelolaan data dan komunikasi hasil. Keempat deskripsi pekerjaan ini penting untuk menghasilkan nilai dari data dalam konteks bisnis yang nyata. Dengan memahami peran dan tanggung jawab data scientist, perusahaan dapat memanfaatkan data secara optimal untuk meraih keunggulan kompetitif.
Yuk coba berbagai project dari modul 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, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K