4 Pekerjaan Penting Data Scientist untuk Kelancaran Bisnis

Eksistensi big data dan perkembangan teknologi memang cukup memantik era baru yang disebut dengan disrupsi teknologi digital. Dimana era disrupsi teknologi digital tersebut yang telah berhasil meningkatkan popularitas dari karir data scientist, bukan hanya di Indonesia tapi juga di dunia. Apalagi semenjak pandemi covid-19 yang melanda dunia, banyak bisnis-bisnis konvensional yang mulai bertransformasi ke dunia digital. Bukan hanya bisnis tetapi juga sektor akademis kini sudah bertransformasi ke dunia digital. Hal ini yang berandil besar atas pembengkakan data atau yang sering disebut Big Data. Untuk itu dibutuhkan kemampuan untuk mengubah lautan data tersebut menjadi sebuah insight yang dapat ditindaklanjuti agar memiliki dampak manfaat bagi kehidupan, mulai dari membuat sistem pendiagnosa penyakit agar dapat menghasilkan pengobatan yang terbaik dan tepat untuk pasien, hingga memprediksi kebutuhan customer berdasarkan platform e-commerce mereka. 

Untuk menjadi ahli di bidang data khususnya data scientist, tentunya kamu perlu memahami betul tentang deskripsi pekerjaan untuk berkarir sebagai data scientist di perusahaan. Mulai dari melakukan ekstraksi data bervolume besar, melakukan data preprocessing hingga membuat pemodelan yang optimal hingga mencapai tujuan akhir yaitu untuk memvisualisasikan hasil analisis mereka agar dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan dan dapat dipahami terutama bagi mereka yang bekerja di departemen yang berbeda. Untuk itu, deskripsi pekerjaan Data Scientist yang umumnya dilakukan di tiap perusahaan akan kami rangkum pada artikel ini. Selamat membaca !

1. Data Collection

Deskripsi pekerjaan yang paling umum dan utama bagi seorang data scientist adalah data collection. Data Collection adalah prosedur pengumpulan, mengukur, dan menganalisis insight yang akurat untuk problem yang ada menggunakan teknik standar yang divalidasi. Seorang Data Scientist dapat mengevaluasi hipotesis mereka berdasarkan data yang telah dikumpulkan. Teknik pengumpulan data berbeda-beda, tergantung pada informasi apa yang dibutuhkan. Untuk perusahaan besar yang memiliki data dalam jumlah banyak, baik yang terdiri dari data terstruktur maupun tidak terstruktur. Biasanya mereka akan melakukan query database dengan bahasa SQL. Untuk itu, seorang Data Scientist perlu menguasai skill pemrograman SQL salah satunya cara meng-query data dari database yang kemudian memilih tabel-tabel mana saja yang relevan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. Selain menggunakan data yang telah tersedia di perusahaan, teknik pengumpulan data lain yang dapat diterapkan adalah melalui web scraping atau web crawling.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Data Preprocessing

Selain melakukan pengumpulan data, deskripsi pekerjaan Data Scientist yang umum dan tak kalah penting adalah melakukan Data Preprocessing. Data Preprocessing adalah teknik data mining yang melibatkan pengubahan data mentah menjadi format yang dapat dimengerti. Mengingat data yang dimiliki tidak hanya terbatas pada data terstruktur saja, adapun data yang tidak terstruktur atau bahkan data yang kita miliki tersebut tidak lengkap, tidak konsisten atau kurang dalam perilaku dan tertentu, dan kemungkinan mengandung banyak kesalahan atau outlier. Dengan melakukan Data Preprocessing sebelum melakukan analisis data lebih lanjut hal-hal tersebut dapat teratasi. Data Preprocessing mencakup kegiatan membersihkan data yang memiliki missing value, noisy data dan menghilangkan punctuation, stemming dan stopword removal, lalu mencakup kegiatan Transformation Data, dan Data Reduction. Biasanya seorang Data Scientist akan menghabiskan banyak waktu pada tugas yang satu ini karena Data Preprocessing menentukan kualitas dari insight yang akan kita dapatkan nantinya.

3. Pemodelan dengan Machine Learning

Machine learning adalah subset atau sub bidang dari artificial intelligence atau sering disebut dengan AI. Yang menawarkan kemampuan untuk belajar dengan cara melihat pattern berdasarkan data agar bisa berjalan secara otomatis tanpa perlu diprogram ke level itu. Machine learning menggunakan data untuk melatih dan menemukan hasil yang paling akurat dan berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Setelah data-data tersebut melalui proses cleaning, tugas lain seorang data scientist yang akan sangat berpengaruh adalah dalam penentuan pemodelan machine learning yang tepat dengan data yang kamu miliki tersebut. Mana pemodelan yang paling cocok dengan jenis data kamu, dan memiliki akurasi paling tinggi..

4. Visualisasi

Secara psikologi otak manusia menggenggam visual lebih mudah daripada melihat tulisan atau laporan berupa tabel. Dengan melakukan visualisasi data memungkinkan pembuat keputusan untuk diberitahu dengan cepat dari wawasan data baru dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk pertumbuhan bisnis. Jadi bisa dibilang visualisasi data adalah senjata untuk melancarkan aksi kamu dalam memahami suatu cerita atau masalah tertentu. Dengan merancang visualisasi data kamu dengan cara yang menarik, kamu dapat membantu audiens dalam memahami cerita atau suatu permasalahan. Dalam menyampaikan suatu cerita pastikan selalu menggunakan cara yang paling sederhana, tanpa visualisasi rumit yang berlebihan.

Dengan melakukan visualisasi data, kamu dapat terbantu dalam hal analisis data agar menjadi lebih baik lagi. Untuk itu deskripsi pekerjaan data scientist yang umum dilakukan adalah visualisasi data. Jika kamu menggunakan python kamu bisa import library matplotlib untuk memvisualisasikannya kedalam grafik atau jika kamu menggunakan R kamu bisa menerapkan package ggplot2 untuk membuat plot dan grafik.

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

5. Yuk, Kupas Tuntas Skillset untuk Menjadi Data Scientist di DQLab

Untuk berkarir sebagai data scientist tidak perlu memiliki background STEM, karena bahkan semua bidang pasti akan sering bersinggungan dengan data. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar data analyst dan data scientist. Tetapi, tidak punya waktu untuk pergi ke lembaga kursus dan memilih untuk belajar otodidak, dan malah overdosis informasi? Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita