Tugas Data Scientist: Calon Praktisi Data Wajib Tahu
Data Scientist memegang peranan krusial dalam proses analisis dan menginterpretasikan data agar bisa menghasilkan insight yang berharga. Tidak bisa dipungkiri, perkembangan zaman dan teknologi membuat data menjadi salah satu aset yang paling berharga nilainya bagi perusahaan maupun organisasi.
Sayangnya, untuk bisa memiliki nilai dan menjadi berharga, data perlu diolah dan dianalisis terlebih dahulu, karena akan sangat sulit untuk melihat pola apalagi sampai bisa menemukan insight dari data mentah.
Orang yang dipilih untuk mengolah data adalah orang yang benar-benar kompeten di bidang tersebut. Karena kesalahan dalam analisis dan interpretasi bisa berdampak fatal terhadap keberlangsungan perusahaan, bahkan bisa saja perusahaan mengalami kebangkrutan. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa tugas utama dari seorang Data Scientist yang perlu diketahui oleh pemula. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pemahaman Bisnis dan Kebutuhan Pelanggan
Pemahaman akan bisnis dan kebutuhan pelanggan adalah tugas paling utama dari seorang Data Scientist. Mereka akan mengolah data berdasarkan keadaan bisnis dan kebutuhan pelanggan. Untuk memahami hal tersebut, para Data Scientist bisa berkolaborasi dengan tim manajemen serta meminta pandangan dari para stakeholder.
Dengan begitu, para Data Scientist akan memahami tujuan bisnis serta tantangan yang dihadapi. Selain itu, pemahaman ini juga akan berperan penting agar Data Scientist bisa memberikan solusi dan relevan dan memberikan insight yang sesuai kebutuhan bisnis.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Mengumpulkan dan Memproses Data
Pekerjaan seorang Data Scientist akan dimulai dari tahapan yang paling awal. Setelah memahami permasalahan bisnis yang tengah dihadapi, Data Scientist akan menentukan data yang ingin digunakan sebagai dasar analisis data. Kemudian mereka akan mengumpulkan dan memproses data tersebut.
Dalam hal ini melibatkan identifikasi sumber data yang relevan, ekstraksi data dari berbagai sumber, serta membersihkannya agar sesuai dengan kebutuhan analisis. Pemrosesan data juga melibatkan tahapan-tahapan seperti normalisasi data, mengatasi nilai yang hilang, atau transformasi data agar dapat diolah dengan algoritma Machine Learning. Keakuratan dan kebersihan data menjadi hal yang sangat penting untuk memastikan hasil analisis yang akurat dan dapat diandalkan.
3. Pengembangan Model dan Algoritma
Data Scientist dalam menjalankan tugasnya akan banyak memanfaatkan teknik Machine Learning dan statistika untuk mengidentifikasi pola, tren, serta melihat hubungan yang terjadi antar variabel yang ada di data. Mereka bertugas untuk mengembangkan model dan algoritma untuk menganalisis data.
Selain itu, Data Scientist juga merancang model prediktif untuk membuat perkiraan atau memberikan solusi yang berbasis data. Dalam menjalankan tugas ini, Data Scientist akan melakukan eksperimen dengan berbagai model, penyetelan parameter, serta validasi model untuk memastikan kualitas dan kinerja yang optimal.
4. Interpretasi dan Komunikasi Hasil
Tidak hanya sampai pada tiga tugas sebelumnya, Data Scientist juga harus bisa menginterpretasikan hasil analisis yang didapatkannya serta mengkomunikasikan secara efektif kepada para stakeholder. Biasanya, para stakeholder ini kebanyakan tidak memiliki background teknis, sehingga Data Scientist dituntut untuk bisa menjelaskan insight yang didapatkan dengan bahasa yang mudah dimengerti oleh banyak pihak.
Selain itu, Data Scientist juga dapat memberikan rekomendasi berdasarkan temuan mereka sehingga bisa membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan data.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Dalam dunia yang semakin didorong oleh data, peran data scientist sangat penting. 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 yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri