Tugas Data Scientist yang Berpengaruh Dalam Kemajuan Bisnismu

Data Scientist, Data Analyst hingga Business Intelligence merupakan terms yang sering kita dengar di abad 21 ini. Mengingat eksistensi big data ditambah pasca pandemi COVID-19 menjadi faktor pendorong utama ketiga profesi tersebut sangat dibutuhkan di berbagai sektor bisnis. Namun, antara kebutuhan tidak selaras dengan ketersediaan sumber daya manusia yang memiliki keahlian dibidang tersebut, dan karena minimnya ketersediaan sumber daya manusia tersebut membuat profesi data scientist bisa memiliki gaji tinggi. Hal ini, mungkin akan menjadi sebuah motivasi bagi kamu untuk beralih profesi dan mulai belajar data science, ditambah lagi untuk menjadi seorang data scientist tidak mengharuskan kamu memiliki background STEM. Tapi, sebelum kamu belajar lebih jauh, kamu wajib memahami apa saja tugas data scientist yang ternyata berpengaruh dalam kemajuan bisnis.

Untuk itu, pada artikel ini kami akan membahas tentang tugas-tugas apa saja sih yang dilakukan oleh Data Scientist sehingga memiliki pengaruh dalam kemajuan suatu bisnis. Dengan begitu diharapkan dapat membantu untuk meningkatkan kepercayaan diri kamu dan memantapkan lagi passion kamu So, Keep reading and Scrolling, ya.

1. Melakukan Data Cleaning dan Data Preparation

Penelitian menunjukkan bahwa data cleaning dan data preparation memiliki pengaruh sekitar 80% dari hasil penggalian suatu knowledge dan insight baru. Hal ini membuktikan bahwa data cleaning dan data preparation adalah tugas yang utama dan crucial bagi seorang data scientist. Kita ambil contoh saja, ketika kamu mengerjakan proyek analisis sentimen dengan melakukan crawling data twitter. Yang mana, data tersebut pasti masih mengandung punctuation, missing value, duplikasi data, dan lainnya yang dapat mempengaruhi hasil akurasi dari analisis dan prediksi data kamu. Untuk itu, data cleaning dan data preparation adalah tugas data scientist yang berpengaruh dalam proses analisis.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Membuat 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..

3. Statistical Knowledge

Statistika yang dimulai dengan pengumpulan dan penyajian data, kemudian semakin berkembang dengan ditemukannya teori probabilitas dan teori pengambilan keputusan yang sangat dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari agar efisien pada semua bidang, baik sosial, ekonomi, politik, manajemen, maupun teknik. Nah, jadi statistika adalah ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterpretasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan yang efektif. Selain itu juga, statistika sering disebut sebagai metode untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam bentuk angka-angka. Oleh karena itu,  seorang ahli statistik perlu menguasai: alat dasar dan prinsip utama statistik, serta kemampuan untuk membuat analisis numerik dan kuantitatif.

4. Melakukan Visualisasi Data

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. Dengan visualisasi data dapat membantu pemangku kepentingan bisnis menganalisis laporan tentang penjualan, strategi pemasaran, dan minat produk. Berdasarkan analisis, visualisasi data dapat fokus pada bidang-bidang yang membutuhkan perhatian untuk meningkatkan laba, yang pada gilirannya membuat bisnis lebih produktif. Selain itu, otak manusia menggenggam visual lebih mudah daripada laporan tabel. Visualisasi data memungkinkan pembuat keputusan untuk diberitahu dengan cepat dari wawasan data baru dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk pertumbuhan bisnis.

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