Kenali 4 Tugas Utama Seorang Data Scientist
Data Scientist menjadi salah satu pekerjaan impian saat ini, tidak hanya bagi mereka yang memiliki background pendidikan khusus seperti statistika, matematika, informatika, dll, namun juga bagi mereka yang tidak memiliki background pendidikan khusus sama sekali. Tentu saja hal ini tidak terjadi begitu saja, ada alasan tertentu yang membuat profesi Data scientist menjadi salah satu profesi yang paling digemari. Selain karena prospek untuk kelanjutan karir yang cukup menjanjikan, gaji yang ditawarkan untuk posisi ini juga cukup tinggi loh.
Meskipun banyak orang yang tertarik untuk menjadi seorang Data Scientist, sayangnya tidak semua dari mereka bisa memenuhi kriteria yang telah ditentukan, sehingga kebutuhan akan Data Scientist masih tetap tinggi hingga hari ini. Sebelum memutuskan untuk menjadi seorang Data Scientist, salah satu hal yang harus diperhatikan adalah mengetahui tugas umum dari seorang Data Scientist. Meskipun dalam perjalanannya tugas setiap Data Scientist akan tergantung dari perusahaan tempat mereka bekerja, namun setidaknya tugas umum yang yang harus dikerjakan pasti akan mirip-mirip. Nah, apa saja sih tugas utama seorang Data Scientist?
1. Mengumpulkan Data dari Sumber Data yang Terpercaya
Tugas yang paling utama dari seorang Data Scientist adalah mengolah data sehingga bisa mendapatkan insight baru atas masalah yang mereka temukan. Jika berbicara tentang mengolah data, tentu prosesnya akan dimulai dari pengumpulan data yang akan digunakan. Memilih data yang tepat dan sesuai dengan permasalahan yang ada menjadi sebuah kewajiban bagi seorang Data Scientist. Selain bertugas untuk melihat celah yang mungkin bisa menjadi permasalahan, menentukan data yang akan digunakan serta melakukan data mining adalah tugas dari seorang data Scientist. Seorang Data Scientist perlu untuk meningkatkan prosedur pengumpulan data untuk mendapatkan semua informasi yang relevan yang tentunya akan berguna dalam membangun sistem analytics.
Baca juga: Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer
2. Membersihkan, Memproses, serta Melakukan Validasi Terhadap Data
Setelah mendapatkan data, tentu data tersebut tidak bisa digunakan langsung begitu saja. Meskipun Data Engineer telah melakukan proses cleaning data sehingga data terlihat lebih rapi, tentunya tidak semua field yang ada di table dari database tersebut akan digunakan. Maka di tahapan ini, Data Scientist akan memilih field-field mana saja yang akan digunakan. Jika field yang dibutuhkan belum tersedia, maka Data Scientist akan melihat apakah field tersebut bisa dibuat dengan melakukan kalkulasi atau tidak. Jika memang bisa, maka Data Scientist bisa langsung membuat field yang dibutuhkan. Selain itu, Data Scientist juga wajib memastikan apakah data yang digunakan merupakan data yang valid atau tidak.
3. Menggunakan Machine Learning
Hampir semua perusahaan pasti mewajibkan Data Scientist yang bekerja di perusahaan tersebut untuk menguasai algoritma Machine Learning. Algoritma Machine Learning dapat membantu melakukan proses klasifikasi menjadi lebih mudah. Dalam Machine Learning, algoritma yang ada terbagi menjadi tiga kelompok, yaitu Supervised Learning (kelas klasifikasinya sudah ditentukan), Unsupervised Learning (kelas klasifikasinya belum ditentukan apa saja), serta Reinforcement Learning. Tidak jarang, seorang Data Scientist dituntut untuk mampu membuat algoritma baru jika algoritma yang ada saat ini tidak begitu efektif dalam melakukan klasifikasi.
4. Skill Komunikasi untuk Berkolaborasi dengan Tim Lain
Tugas ini mungkin terlihat lebih sederhana dibandingkan tugas-tugas sebelumnya. Namun sebenarnya ini menjadi salah satu tugas yang sangat penting. Dalam proses analisis data, tentu kita harus memiliki pemahaman tertentu akan data yang kita gunakan, sehingga untuk mendapatkan pemahaman tersebut, kita bisa bekerja sama dengan tim lain. Selain itu, insight yang dihasilkan dari analisis juga perlu untuk didiskusikan dengan tim-tim terkait seperti tim Marketing, sales, dll, sehingga Data Scientist bisa mengetahui apakah insight tersebut relevan untuk diterapkan di lapangan atau tidak.
Baca juga: 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
5. Bergabung Menjadi Member DQLab dan Nikmati Semua Fasilitasnya!
DQLab merupakan salah satu lembaga kursus di bidang Data Science yang bisa diakses secara online. Ini bisa menjadi sebuah kemudahan bagi kamu yang berdomisili di luar Jakarta namun ingin mengambil kursus Data Science. Ada banyak modul yang disediakan di DQLab, mulai dari yang menggunakan bahasa pemrograman R, Python, hingga SQL. Tenang saja, bahasa yang digunakan adalah bahasa Indonesia yang ringan sehingga mudah untuk dipahami oleh pemula. Setelah bergabung menjadi member, kamu bisa mengakses free modul juga loh. Yuk, tunggu apa lagi?
Penulis: Gifa Delyani Nursyafitri