Apa Itu Data Scientist?

Data scientist adalah ilmuwan data yang membuat data besar, mengumpulkan dan menganalisis kumpulan besar data terstruktur dan tidak terstruktur. Peran data scientist menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan matematika. Mereka menganalisis, memproses, dan memodelkan data kemudian menginterpretasikan hasilnya untuk membuat rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk perusahaan dan organisasi lain.

Data scientist adalah pakar analitik yang memanfaatkan keterampilan mereka baik di bidang teknologi maupun ilmu sosial untuk menemukan tren dan mengelola data. Mereka menggunakan pengetahuan industri, pemahaman kontekstual, skeptisisme asumsi yang ada - untuk mengungkap solusi untuk tantangan bisnis.

Pekerjaan seorang data scientist biasanya melibatkan memahami data yang berantakan dan tidak terstruktur, dari sumber seperti perangkat pintar, umpan media sosial, dan email yang tidak sesuai dengan database.

Baca Juga: Apa Itu Site Reliability Engineering?

Bekerja sebagai data scientist dapat menjadi tantangan intelektual, memuaskan secara analitis, dan menempatkan peran di garis depan kemajuan baru dalam teknologi. Data scientist menjadi lebih umum dan diminati, karena big data terus menjadi semakin penting bagi cara organisasi membuat keputusan. 

Data scientist menentukan masalah yang harus dihadapi oleh tim mereka dan mencari cara untuk mencari solusi tersebut menggunakan data. Mereka sering mengembangkan model prediktif untuk berteori dan meramalkan.

Seorang data scientist mungkin melakukan tugas-tugas berikut setiap hari:

1. Menemukan pola dan tren dalam kumpulan data untuk mengungkap wawasan
2. Membuat algoritme dan model data untuk memperkirakan hasil
3. Menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk meningkatkan kualitas data atau penawaran produk
4. Mengomunikasikan rekomendasi kepada tim lain dan staf senior
5. Menerapkan alat data seperti Python, R, SAS, atau SQL dalam analisis data
6. Tetap di atas inovasi di bidang ilmu data

Pekerjaan seorang data analyst dan data scientist mungkin terlihat sama, keduanya menemukan tren atau pola dalam data untuk mengungkapkan cara baru bagi organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang operasi. Tetapi data scientist cenderung memiliki tanggung jawab lebih dan umumnya dianggap lebih senior daripada seorang data analyst.

Data scientist sering diharapkan untuk membentuk pertanyaan mereka sendiri tentang data, sementara analis data mungkin mendukung tim yang telah menetapkan tujuan dalam pikiran. Seorang data scientist mungkin juga menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengembangkan model, menggunakan pembelajaran mesin, atau menggabungkan pemrograman tingkat lanjut untuk menemukan dan menganalisis data.

Banyak data scientist memulai karir mereka sebagai data analyst atau ahli statistik.

Permintaan tinggi untuk profesional data, seperti data scientist dan pekerjaan ilmu matematika diperkirakan akan tumbuh sebesar 31 persen, dan ahli statistik sebesar 33 persen dari tahun 2020 hingga 2030, berdasarkan Biro Statistik Tenaga Kerja AS. Kebutuhan ini jauh lebih cepat daripada tingkat pertumbuhan rata-rata untuk semua pekerjaan, yaitu 8 persen. Tingginya permintaan telah dikaitkan dengan munculnya data besar dan semakin pentingnya untuk bisnis dan organisasi lain.

Untuk menjadi seorang data scientist umumnya memerlukan beberapa pelatihan formal, sebagai berikut:

1. Gelar Data Science

Pengusaha umumnya ingin melihat beberapa kredensial akademis untuk memastikan kandidat memiliki pengetahuan untuk menangani pekerjaan ilmu data, meskipun itu tidak selalu diperlukan. Gelar sarjana terkait pasti dapat membantu, dan cobalah mempelajari ilmu data, statistik, atau ilmu komputer untuk mendapatkan kemajuan di lapangan.

2. Pertajam Skill yang Relevan

Jika merasa perlu memoles beberapa keterampilan data, ambillah kursus online atau mendaftar di bootcamp yang relevan. Berikut ini keterampilan tersebut:

Bahasa pemrograman: Data scientist dapat menghabiskan waktu menggunakan bahasa pemrograman untuk memilah-milah, menganalisis, dan mengelola sebagian besar data. Bahasa pemrograman populer untuk ilmu data, seperti Python, R, SQL dan SAS.

Visualisasi data: Data scientist harus mampu membuat bagan dan grafik adalah bagian penting dari menjadi ilmuwan data. Keakraban dengan alat-alat berikut harus mempersiapkan Anda untuk melakukan pekerjaan, yaitu Tableau, PowerBI dan Excel.

Pembelajaran mesin: Memasukkan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam ke dalam pekerjaan sebagai ilmuwan data dapat terus meningkatkan kualitas data yang dikumpulkan dan berpotensi dapat memprediksi hasil kumpulan data di masa mendatang. Kursus pembelajaran mesin dapat membantu Anda memulai dengan dasar-dasarnya.

Big data: Beberapa perusahaan mungkin ingin melihat kandaidat sudah terbiasa bergulat dengan big data. Beberapa kerangka kerja perangkat lunak yang digunakan untuk memproses data besar termasuk Hadoop dan Apache Spark.

Komunikasi: Data scientist paling brilian sekalipun tidak akan dapat memengaruhi perubahan apa pun jika mereka tidak dapat mengomunikasikan temuan mereka dengan baik. Kemampuan untuk berbagi ide dan hasil secara lisan dan dalam bahasa tertulis adalah keterampilan yang sering dicari oleh para ilmuwan data.

Posisi yang banyak bekerja dengan data, seperti analis data, analis intelijen bisnis, ahli statistik, atau insinyur data dapat meningkatkan diri menjadi data scientist saat Anda memperluas pengetahuan dan keterampilan.