Bocoran Tantangan Terbesar Menjadi Seorang Data Scientist
Kita tahu bahwa profesi data scientist adalah profesi yang menarik dan menantang di industri data. Di era digital hampir semua posisi termasuk data scientist akan selalu lekat dan erat dengan adanya data. Data scientist memegang peran yang besar untuk melakukan penggalian data, mengeksplorasi pola dan mencari segudang makna dalam data yang telah kita analisis.
Data scientist melakukan tugasnya bukan secara asal dan dibuat-buat. Ada dasar dan pertimbangan tersendiri untuk melakukan penarikan kesimpulan atas suatu data. Didukung dengan hipotesis dan disandingkan dengan data real untuk bisa menarik kesimpulan terkait dengan permasalahan dan benang merah menggunakan scientific method.
Setiap pekerjaan pastinya memiliki beberapa risiko dan problem yang dihadapi oleh setiap pelakunya. Mulai dari duplikasi data, adanya missing value, modelling data, data tidak seragam, kombinasi data yang acak dan banyak risiko yang lainnya yang dihadapi oleh data scientist. Tantangan terbesar bagi seseorang yang masih pemula dan tingkatannya masih entry-level pastinya akan kesulitan.
Ekspektasi untuk seorang data scientist bukanlah hanya sekadar pengolah data apalagi berhenti hanya pada data crunching untuk membuat report. Menyandang data scientist bukan soal profesinya keren dan gajinya mentereng. Mereka harus bisa memecahkan masalah terpenting pada organisasi tempat ia bekerja karena memiliki deep understanding atas fenomena yang terjadi sehingga terakumulasi menjadi wisdom.
Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin berkarir menjadi seorang data scientist atau penasaran dengan apa saja tantangan terbesar yang dihadapi oleh data scientist, kebetulan banget kamu nemuin artikel yang satu ini. Pada artikel ini kita akan bahas khusus terkait apa saja sih ekspektasi dan tantangan menjadi seorang data scientist. Yuk simak terus artikel ini untuk mempersiapkan dirimu berkarir menjadi Data Scientist! Keep scrolling on this article guys!
1. Apakah Pekerjaan Data Scientist Mirip Dengan Pekerjaan Lain?
"A data scientist is someone who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any statistician." - Josh Wills of Cloudera
Sebuah quote yang menggambarkan kedua pekerjaan yang berkaitan dengan data science dan profesi turunan dari rumpun data science. Umumnya pekerjaan data scientist ini selalu tidak jauh-jauh dari bahasa pemrograman, struktur data atau bidang ilmu komputer tingkat lanjut. Profesi data scientist biasanya juga akan banyak bergelut di ranah algoritma matematika dan machine learning. Seluruh kombinasi dari bidang ilmu data science diperlukan untuk menganalisis, mengelompokkan dan melakukan klasifikasi data.
Melihat penjelasan tersebut seringkali orang-orang menganggap bahwa pekerjaan data scientist setara dengan pekerjaan ranah data lainnya. Mulai dari data analyst, data engineer, software engineer, machine learning engineer dan masih banyak yang lainnya.
Kebaruan istilah didorong dengan tersedianya lapangan pekerjaan baru di industri data membuat orang-orang semakin kebingungan. Namun yang jelas data scientist memiliki ciri khasnya sendiri jika dibandingkan dengan pekerjaan lainnya. Setiap harinya akan berkutat dengan konsep penulisan coding, algoritma matematika dan statistik dan kumpulan data yang jumlahnya besar.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Problem dan Tantangan Yang Diselesaikan oleh Data Scientist
Pernahkah sahabat DQ berpikir bahwa pekerjaan data scientist kira-kira ada nggak sih tantangannya? Secara umum bukan hanya data scientist saja. Tiap pekerjaan dan pekerjaan apapun itu kita selalu take a risk dalam melakukan tugas-tugasnya. Mulai dari duplikasi data, adanya missing value, modelling data, data tidak seragam, kombinasi data yang acak dan banyak risiko yang lainnya yang dihadapi oleh data scientist.
Tantangan terbesar bagi seseorang yang masih pemula dan tingkatannya masih entry-level pastinya akan kesulitan. Kita tahu bahwa secara umum seorang data scientist adalah mencari pola dari serangkaian kumpulan data. Seringkali mereka mendapatkan sebuah problem dalam melakukan analisis.
Mereka pasti akan bertanya kira-kira apakah ada metode terbaik dan paling efisien untuk menjawab pertanyaan tersebut? Disini tantangannya adalah mereka akan kesulitan untuk menentukannya karena sering terjadi perbedaan pendapat disitu. Inilah sekelumit problem yang dihadapi oleh data scientist saat melakukan tugasnya.
3. Dikerjakan Sendiri atau Tim?
Pertanyaan yang sering ditanyakan khususnya pelamar baru dalam dunia data adalah apakah pekerjaan data scientist dilakukan secara individu atau tim? Disini kembali lagi pada konteks dan pekerjaan apa dulu nih? Biasanya hal-hal yang sifatnya teknis dan terstruktur akan diserahkan kepada tim. Tetapi untuk tahapan-tahapan analisis biasanya dilakukan sendiri. Biasanya pekerjaan yang sifatnya tim ini dilakukan ketika ada dengar pendapat. Misalnya dalam suatu divisi ini memiliki suatu permasalahan.
Nah dari tim data akan mencari tahu terlebih dahulu akar penyebabnya seperti apa dengan menggunakan pertanyaan-pertanyaan. Setelah itu, mereka akan menentukan kira-kira metode mana yang cocok digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Tantangannya pasti akan ada banyak pertanyaan dari stakeholder terkait hasil analisis data yang telah dikerjakan oleh team data yaitu data scientist. Misalnya hasil ini pengaruhnya apa terhadap keputusan bisnis yang akan saya jalankan? Apakah ada alternatif lain atau rekomendasi dari hasil analisis yang telah dilakukan dst.
4. Suka Duka Menjadi Seorang Data Scientist
Setiap pekerjaan pastinya memiliki suka dan duka yang dihadapi. Terlepas dari apakah orang tersebut passion atau tidak, ingin atau tidak pastinya muncul ekspektasi bagaimana caranya menjadi seorang data scientist. Satu sisi memiliki kepuasan tersendiri karena pekerjaan data scientist terbilang keren dan banyak hal yang dikerjakan untuk melakukan pemecahan masalah. Mulai dari menulis kode, melakukan brainstorming ide untuk memilah-milah algoritma atau metode manakah yang cocok digunakan untuk menyelesaikan masalah bisnis. Namun terkadang dukanya adalah kita sering menemukan sebuah masalah yaitu debugging.
Ketika proses mencari kesalahan dalam kode yang mencegah program berjalan atau mengarah ke solusi yang salah. Ini bisa menjadi proses yang menantang karena sejumlah alasan yang beberapa mirip dengan alasan pengembang akan menemukan debugging stres, dan lain-lain karena ilmu data sering melibatkan bekerja di lingkungan cloud yang memerlukan beberapa praktik standar untuk program debugging di lingkungan tradisional untuk direvisi.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Sudahi Ekspektasimu, Mari Belajar DQLab Sekarang!
Setelah DQLab spill tentang ekspektasi dan tantangan yang dihadapi oleh seorang data scientist, apakah kalian semakin mantap ingin berkarir jadi seorang data scientist?
Sahabat DQ bisa mulai dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Sahabat DQ bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor.
Nikmati module gratisnya sekarang dengan Signup di DQLab.id atau isi form dibawah ini ya!
Penulis: Reyvan Maulid