Tugas Data Scientist yang Dilakukan dalam Membantu Dongkrak Bisnis di Era Digital

Data Scientist, Big Data, Machine Learning, atau bahkan Artificial Intelligence pastinya kalimat tersebut sudah tidak asing lagi bukan? Di era serba digital dan penggunaan internet yang secara terus menerus meningkat, membuat ilmu Data Science semakin berkembang peminatnya untuk dipelajari, diterapkan, bahkan diaplikasikan pada kehidupan sehari-hari kita. Mengingat akan terjadi peningkatan jumlah data mengikatkan membutuhkan praktisi data untuk membantu dalam mengolahnya salah satunya adalah Data Scientist. Data Scientist merupakan profesi yang kini semakin tinggi peminatnya dan faktanya menjadi profesi yang menjanjikan di era digital ini karena hampir setiap perusahaan memiliki tim Data Scientist untuk membantu kegiatan bisnisnya. Pastinya kamu ingin tahu tentang seperti apa tugas Data Scientist yang dilakukan setiap harinya dalam bisnis? Nah, pada artikel DQLab kali ini akan membahas seperti apa tugas yang dilakukan Data Scientist untuk membantu kegiatan bisnis di era digital ini. Penasaran? Yuk, langsung saja simak artikel berikut!

1. Mengumpulkan Data dan Data Wrangling

Langkah awal dalam melakukan pekerjaan bagi Data Scientist untuk membangun data analytics adalah mengumpulkan data terstruktur dan tidak terstruktur. Karena data-data tersebut didapatkan dari berbagai sumber, sehingga memungkinkan akan adanya format pada dapat yang tidak seragam. Data tidak terstruktur terdiri dari hal-hal seperti review dari pelanggan di media sosial terhadap produk atau layanan dan sedangkan data terstruktur sendiri merupakan metrik yang dapat diukur misalnya seperti nilai umur pelanggan. Adapun yang dilakukan oleh Data Scientist dalam proses setelah mengumpulkan data.

Data Wrangling merupakan proses dimana melakukan pembersihan, restrukturisasi, dan juga membantu dalam memperkaya data agar data lebih mudah untuk dianalisis dan didapatkannya. Tujuan utama dari Data Wrangling sendiri untuk mengungkapkan "kecerdasan yang lebih dalam" dari kumpulan data yang dimiliki dan mengatur data tersebut sehingga mendapatkan analisis yang lebih luas.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Data Exploration secara Mendalam

Dalam proses analisis sendiri, Data Scientist akan melakukan Data Exploration. Setelah mendapatkan data yang terstruktur maka tugas selanjutnya adalah memperdalam analisis agar menjadi wawasan yang berguna. Analisis Data Exploration tidak berdasarkan asumsi atau hipotesis melainkan Data Scientist dalam pengerjaannya berusaha untuk mengungkapkan atau mengekstrak variabel penting dalam data. Hal ini, Data Scientist perlu memiliki fundamental seperti ilmu Matematika, Statistik dan Komputer sains yang kuat. Selain itu, bahasa pemrograman atau tools lainnya sangat berguna ketika melakukan pemodelan seperti menggunakan Python atau R. Data Scientist juga memahami algoritma Machine Learning karena dapat membantu untuk menemukan pola dan trends yang sedang terjadi.

3. Menginterpretasikan Hasil Temuan Data

Menginterpretasikan data maka menjadikan sebuah bukti bahwa hasil olahan dan analisis data dapat digunakan dan berguna untuk pengambilan keputusan. Menginterpretasikan juga membantu untuk membuat sebuah framework kerja, sehingga mengetahui kekurangan atau error yang terjadi pada data. Hal ini akan sangat membantu dalam menghindari terjadinya kesalahan baik kecil maupun besar yang bisa mengakibatkan kerugian besar. Pada poin ini, keterampilan komunikasi yang baik menjadikan skill wajib dimiliki Data Scientist baik melalui komunikasi secara verbal dan juga menggunakan alat grafik dalam menginterpretasikan variabel pada data yang ada.

4. Kolaborasi dengan Tim dan Visualisasi Data

Tentunya dalam pengerjaan sehari-hari Data Scientist tidak bekerja sendiri karena dari hasil temuan tersebut akan diberitahu kepada stakeholders atau pemangku kepentingan dalam membantu membentuk dan menentukan strategi yang tepat. Data Scientist biasanya akan berkolaborasi dengan tim Data Scientist, pemangku kepentingan, tim Engineer, maupun tim marketing sekalipun. Dengan demikian, Data SCientist harus bisa menyimpulkan hasil temuan kedalam bentuk yang lebih sederhana dan mudah dipahami oleh orang awam sekalipun. Visualisasi data menjadi salah satu skill wajib dalam pengerjaan data, karena dengan melakukan visualisasi maka data dapat dipahami dengan mudah. Visualisasi data biasanya dapat dilakukan dengan menggunakan grafik seperti diagram batang, scatter plot, diagram pie, dan lainnya. Untuk memudahkan visualisasi data terdapat beberapa tools yang bisa digunakan seperti Tableau, Power BI atau Microsoft Excel.

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

5. Ingin Berkarir Menjadi Data Scientist? Kamu Bisa Bergabung Bersama DQLab

Di DQLab kamu akan mendapatkan pembelajaran Data Science dengan module yang sudag tersturktur dan sesuai dengan kebutuhan industri nyata! Ingin mengaplikasikan ilmu-ilmunya? Tenang saja, terdapat fitur Project untuk mengaplikasikan ilmu sembari membangun portfolio yang bisa kamu lampirkan di resume saat melamar kerja nanti! Jangan khawatir pembelajaran Data Science sangatlah fleksibel karena kamu tidak perlu repot untuk mengunduh aplikasi software sehingga kamu bisa belajar dimana saja dan kapan saja!

Ingin tahu cara bergabungnya? Kamu tinggal daftar saja di DQLab dan langkah selanjutnya bisa memilih pembelajaran module GRATIS œIntroduction to Data Science with R atau œIntroduction to Data Science with Python. Yuk, jangan sia-siakan kesempatannya untuk selangkah siap bersaing di industri. Selamat mencoba sahabat Data DQLab!

Penulis: Agnes Nurlisa