Akhir-akhir ini, profesi data scientist sedang banyak dicari. Apa alasannya, ya? Pasti kamu penasaran, bukan? Ternyata, alasannya karena profesi ini sangat dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah yang  terkait dengan data yang sering terjadi di perusahaan. 

Sebuah survei membuktikan bahwa 95% bisnis masih memiliki masalah yang berhubungan dengan data. Maka dari itu, lebih dari 90% bisnis memutuskan untuk mulai berinvestasi pada bidang data. Akhirnya, mereka gencar melakukan perekrutan data scientist. 

Karena banyak dicari, gaji seorang data scientist bahkan bisa mencapai lebih dari Rp 10 juta per bulan! Menjanjikan sekali, bukan? Jika kamu tertarik untuk berkarier sebagai data scientist, peluang masih terbuka lebar. Hal itu karena profesi ini bisa dipelajari oleh siapa pun, bahkan orang tanpa latar belakang IT sekalipun. Untuk itu, mari kita berkenalan dengan data scientist secara lebih dalam. Simak artikel ini hingga akhir, ya!

Mengenal Data Science

Data science adalah bidang keilmuan yang menggabungkan ilmu pemrograman, matematika, dan statistik. Tujuannya adalah untuk mengekstrak sebuah pengetahuan atau informasi dari data. Bidang ini juga menggunakan machine learning untuk menciptakan kecerdasan buatan untuk mengolah data-data. 

Dahulu, data science hanya digunakan di dunia akademik saja. Ilmu ini berguna untuk menganalisis data-data hasil penelitian sebuah jurnal ilmiah. Akan tetapi, semakin lama ilmu ini terus berkembang dan digunakan untuk mengolah data perusahaan dan menyelesaikan berbagai masalah. 

Data science punya banyak fungsi. Bagi bisnis, berfungsi untuk menganalisis data histori penjualan dan memprediksi produk yang laku pada waktu tertentu. Bagi internal perusahaan, bisa dijadikan pedoman untuk meningkatkan kepuasan karyawan.

Bagi bisnis manufaktur, data science bisa menganalisis produk yang gagal dan meningkatkan kualitas produk kedepannya. Selain itu, data science juga bisa mendeteksi celah keamanan pada website dan membantu mengambil keputusan dengan tepat, karena berpedoman pada data-data yang valid kebenarannya. 

Selain fungsi, data science juga memiliki banyak manfaat. Di antaranya adalah:

  • Prediksi: Contohnya memprediksi perilaku konsumen berdasarkan riwayat penjualan.
  • Deteksi: Contohnya mendeteksi tingkat keamanan website yang diperoleh dari plugin keamanan.
  • Pengambilan Keputusan: Menentukan langkah dan strategi yang lebih tepat dan efektif pada suatu kasus. 
  • Klasifikasi: Misalnya membantu mengkategorikan produk berkualitas tinggi dan rendah berdasarkan data dari tim quality control.
  • Rekomendasi: Misalnya memberikan rekomendasi produk sebuah berdasarkan halaman produk yang sering dikunjungi calon pembeli.

Apa Yang Dilakukan Seorang Data Scientist

Apa aja sih yang dikerjakan seorang data scientist setiap harinya? Agar lebih mudah dipahami proses kerja data scientist dirangkum dalam lima poin yang disingkat menjadi OSEMN, berikut penjelasannya.

job desc data science

Obtain

Hal pertama yang harus dilakukan dalam proses kerja data scientist adalah obtain atau mengumpulkan data. Data dikumpulkan dari sumber-sumber yang ada. Kemudian, diproses menggunakan tools, misalnya saja MySQL. 

Selain MySQL, kamu bisa menggunakan tools lain seperti Python atau R. Namun, kamu perlu menguasai tools-tools tersebut. Ini karena setiap tools punya fitur yang berbeda dan tentu saja keunggulan yang berbeda pula. Kamu bisa memilih tools sesuai dengan kebutuhanmu. 

Scrub

Setelah data didapat dan dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah scrubbing atau pembersihan data. Kenapa harus dibersihkan? Karena untuk menyingkirkan data yang tidak penting atau kurang relevan dengan kasus yang sedang dikerjakan. 

Agar proses ini berjalan dengan efektif, kamu perlu membuat filter atau standarisasi format data. Scrubbing juga mencakup penyatuan atau pemisahan kategori data yang sudah difilter sesuai kebutuhan. Dengan demikian, seluruh data bisa tersusun dengan rapi.  

Explore

Setelah data di-scrubbing, tahap selanjutnya adalah explore atau pemeriksaan dan penggalian data. Semua data harus diperiksa propertinya, karena tipe data yang berbeda memerlukan perlakuan yang berbeda pula. Kemudian, statistik data dihitung dan dilakukan uji variabel. Lalu, visualisasi data dibuat untuk mengidentifikasi pola.

Model

Setelah melakukan explore, langkah selanjutnya adalah membuat model untuk mencapai tujuan proyek. Pada tahap ini, digunakan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang serta melakukan klasifikasi dan pengelompokan grup nilai dari data. Tapi, ingat ya, sebelum melaju ke tahap ini, pastikan proses explore telah kamu lakukan dengan maksimal.

Interpret

Langkah terakhir dalam proses kerja data scientist adalah interpretasi data. Ini adalah tahap yang sangat penting. Output dari pengolahan data yang diinterpretasi harus bisa dipahami oleh orang-orang awam yang tidak mengerti istilah teknis.

Hasil interpretasi nantinya akan dipresentasikan. Maka dari itu, kemampuan komunikasi sangat dibutuhkan agar kamu bisa menyampaikan hasil kerjamu secara efektif pada semua orang yang berkepentingan.

Skill yang Harus Dimiliki Data Scientist

Statistika

Bisa dibilang, statistika adalah skill utama yang harus dimiliki oleh seorang data scientist. Ini karena pekerjaan mereka adalah mengolah data dan berhubungan dengan angka-angka. Minimal ilmu yang harus dikuasai adalah statistika deskriptif dan membaca peluang. Kamu ingat kan? materi statistika dipelajari di bangku sekolah!

Bahaha Pemrograman

Tadi kita sempat membahas bahwa untuk mengolah data, diperlukan tools. Nah, untuk menggunakan tools tersebut, kita harus memakai bahasa pemrograman. Bahasa yang paling sering dipakai adalah Python dan R, karena menyajikan fitur numeric dan scientific yang mempercepat proses pengolahan data. 

Machine Learning

Machine learning adalah mesin yang diciptakan untuk membantu membuat analisa dan keputusan yang tepat berbasiskan data. Dengan membuat machine learning, perusahaan bisa memanfaatkan data dengan maksimal. Untuk, itu kemampuan ini juga sangatlah penting untuk dikuasai. 

Visualisasi Data

Visualisasi data dilakukan agar semua orang dapat membaca hasil analisis data dengan mudah. Visualisasi data biasanya menggunakan toolstools seperti Tableau dan Power BI. Dengan tools tersebut, proses ini bisa dilakukan dengan cepat dan efektif.

Data Storytelling

Data storytelling adalah kemampuan untuk menyampaikan hasil analisis data dengan baik. Di sini, kamu harus pintar dalam melakukan komunikasi, agar tidak ada orang yang salah dalam memahami data. Jika sampai salah, akibatnya bisa fatal. Misalnya saja seorang pemimpin bisa salah dalam mengambil keputusan, sebab didasari pemahaman yang salah terhadap hasil analisis data. 

Demikianlah penjelasan tentang profesi data scientist. Jika kamu tertarik menjadi seorang data scientist, kamu bisa mengikuti program pembelajaran yang ada di Kuncie. Dengan mengikuti program pembelajaran, kamu akan dibimbing oleh ahli yang berpengalaman, sehingga kamu bisa menjadi seorang data scientist yang mumpuni.

Posted 
Sep 14, 2022
 in 
Upskilling
 category

More from 

Upskilling

 category

View All