Tantangan Pekerjaan yang Sering Dialami Data Scientist

Pekerjaan seorang data scientist melibatkan pengumpulan, analisis, dan interpretasi data untuk mendapatkan informasi yang bernilai. Namun, dalam perjalanan pekerjaannya, data scientist sering dihadapkan pada sejumlah tantangan yang dapat mempengaruhi produktivitas, akurasi, dan hasil akhir dari analisis yang dilakukan.

Nah, kita akan membahas tantangan yang sering dialami oleh data scientist dalam menjalankan tugas pekerjaannya. Mulai dari berbagai aspek pekerjaan data scientist, deskripsi pekerjaan hingga tantangan khusus yang dihadapi. Selain itu, akan diberikan pula solusi yang dapat diimplementasikan untuk mengatasi tantangan tersebut. Yuk segera simak pembahasannya!

1. Job Description Data Scientist

Sebagai seorang data scientist, tugas utama adalah mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk mendapatkan insight yang berharga bagi perusahaan. Mereka menggunakan berbagai metode, algoritma, dan teknik dalam pengolahan data untuk memecahkan masalah yang kompleks dan mendukung pengambilan keputusan yang informatif.

Data scientist juga bekerja dengan beragam jenis data. Termasuk data terstruktur dan tak terstruktur. Serta menggunakan teknik seperti analisis statistik, machine learning, dan deep learning. Profesi ini juga bertanggung jawab untuk mengkomunikasikan hasil analisis dengan stakeholder bisnis secara jelas dan efektif.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Tantangan Pekerjaan yang Dialami

Meskipun pekerjaan data scientist menarik, ada beberapa tantangan yang sering dihadapi dalam melaksanakan tugas-tugasnya. Berikut adalah beberapa tantangan yang sering dialami oleh data scientist.

• Keterbatasan data. Seringkali, data yang relevan, berkualitas, dan jumlahnya memadai sulit ditemukan atau tidak tersedia. Data yang tidak lengkap atau tidak representatif dapat mempengaruhi keakuratan dan keandalan analisis yang dilakukan.

• Preprocessing data. Sebelum melakukan analisis, data scientist harus melalui proses preprocessing data yang melibatkan pembersihan, penanganan nilai yang hilang, normalisasi, atau transformasi data. Proses ini memakan waktu dan memerlukan pemahaman yang baik tentang data yang sedang ditangani.

• Kompleksitas data. Dalam beberapa kasus, data scientist perlu mengembangkan model yang sangat kompleks untuk memecahkan masalah yang kompleks. Mengembangkan, melatih, dan mengoptimalkan model-machine learning atau deep learning yang rumit dapat menjadi tantangan yang signifikan, terutama jika data yang tersedia terbatas atau tidak memadai.

• Interpretasi dan komunikasi hasil. Setelah melakukan analisis dan membangun model, data scientist harus menginterpretasikan hasil secara tepat dan mengkomunikasikan temuan dengan berbagai pihak yang tidak memiliki latar belakang teknis. Mengartikan hasil yang rumit menjadi bahasa yang dapat dimengerti oleh non-teknis bisa menjadi tantangan tersendiri.

• Perubahan teknologi. Bidang data science terus berkembang dengan cepat, dan data scientist harus selalu memperbarui keterampilan dan pengetahuan untuk mengikuti perkembangan terbaru. Belajar dan mengadopsi tools dan teknik baru memerlukan usaha yang berkelanjutan dan berkesinambungan.

  
  

3. Solusi Mengatasi Tantangan Data Scientist

Untuk mengatasi tantangan-tantangan tersebut, data scientist dapat menerapkan beberapa solusi berikut.

• Pengumpulan data yang lebih baik. Melakukan upaya lebih untuk mendapatkan data yang berkualitas, seperti eksplorasi sumber data baru, kerja sama dengan tim teknik data, atau memanfaatkan teknik web scraping, dapat membantu mengatasi keterbatasan data.

• Automatisasi preprocessing data. Menggunakan tools dan teknik otomatisasi untuk preprocessing data, seperti algoritma imputasi nilai yang hilang atau algoritma normalisasi otomatis, dapat membantu mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan dalam proses ini.

• Kolaborasi dengan tim lain. Berinteraksi dan berkolaborasi dengan anggota tim lain, seperti business analyst, data engineer, atau product manager, dapat membantu memecahkan masalah kompleks secara holistik dan memperkuat pemahaman tentang tujuan bisnis.

• Melatih kemampuan berkomunikasi. Melatih keterampilan komunikasi yang efektif, termasuk kemampuan untuk menyampaikan informasi teknis secara jelas dan sederhana kepada non-teknis, akan membantu dalam mengatasi tantangan interpretasi dan komunikasi hasil.

• Pengembangan diri yang berkelanjutan. Mengikuti perkembangan terbaru dalam bidang data science, menghadiri konferensi, mengikuti kursus online, atau membaca materi terbaru dapat membantu data scientist untuk mengikuti tren teknologi dan alat yang berkembang.

  
  

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

4. Upgrade Kemampuan di DQLab

Salah satu solusi yang dapat diambil oleh data scientist adalah meningkatkan kemampuan melalui pelatihan dan pembelajaran terstruktur. Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya