Data Scientist: Tanggung Jawab, Skill, dan Peluang Karier

Data selalu menjadi elemen penting dalam dunia kerja. Tanpa pengolahan data yang tepat, maka operasional suatu perusahaan bisa terhambat.  Ini karena setiap keputusan bisnis diambil berdasarkan hasil analisis data. Untuk itulah profesi data scientist hadir. 

Seorang data scientist secara umum bertugas mengumpulkan, mengolah, menganalisis, hingga mengubah data menjadi informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan.

BACA JUGA: Apa Itu Data Analytics dan Mengapa Penting bagi Bisnis?

Lalu apa saja skill yang dibutuhkan jika kita ingin menjadi data scientist? Mari kita cari tahu bersama-sama.

Siapakah Seorang Data Scientist?

Seseorang yang berperan sebagai data scientist adalah profesional yang memiliki tugas untuk menangani big data. Pekerjaan ini menggabungkan berbagai bidang ilmu seperti statistik, komputer, dan matematika. 

Sebagai seorang data scientist, kita menjadi pakar analitis yang mempunyai keterampilan di bidang teknologi dan sosial untuk bisa menemukan tren serta pengelolaan data. 

Sementara itu untuk memberikan solusi dari adanya tantangan bisnis, data scientist harus bisa menggunakan pengetahuan industri dan pemahaman kontekstual.

Tanggung Jawab Seorang Data Scientist

Peran data science dibutuhkan di berbagai industri. Mulai dari teknologi, keuangan, kesehatan, e-commerce, hingga manufaktur. Berikut tanggung jawab seorang data scientist dalam industri:

Pengumpulan dan Pemrosesan Data (Data Preparation)

Tugas pertama dari data scientist adalah mengumpulkan data dari banyak sumber dan memastikan bahwa data yang dikumpulkan akurat serta berkualitas baik. 

Proses pengumpulan ini mencakup membersihkan, mengolah, dan menyusun data agar siap dianalisis. Dalam prosesnya, sebagai data scientist kita juga akan bekerja sama dengan data engineer. 

Analisis Data (Data Analytics)

Setelah data siap, kita bisa melakukan tugas selanjutnya yakni menganalisis data. Analisis tersebut berguna untuk melakukan identifikasi tren, anomali, korelasi, dan informasi lainnya.

BACA JUGA: Tahapan dan Metode Analisis Data yang Penting untuk Pengambilan Keputusan Bisnis

Hasil analisis akan digunakan untuk membantu meningkatkan performa bisnis dan membantu perusahaan lebih unggul dari kompetitor. 

Data Mining 

Tugas selanjutnya yaitu data mining. Tugas ini mencakup mencari pola, hubungan, atau informasi penting dari kumpulan big data. 

Proses data mining bisa menggunakan berbagai teknik dan algoritma untuk menemukan insight yang mungkin tidak terlihat secara langsung. 

Hasilnya akan digunakan perusahaan sebagai dasar dalam mengambil keputusan bisnis secara tepat. 

Melatih Model Machine Learning 

Tujuan pelatihan machine learning ini agar komputer bisa mengenali pola dari data secara otomatis. 

Machine learning digunakan untuk berbagai kebutuhan. Misalnya memberikan rekomendasi produk. mendeteksi penipuan, hingga memprediksi penjualan.

BACA JUGA: Machine Learning vs Deep Learning, Apa yang Membedakannya?

Kita juga harus memastikan bahwa hasil prediksinya akurat dan terus diupdate jika diperlukan. 

Membuat Model Prediksi atau Predictive Modeling

Model prediksi berguna untuk memprediksi kemungkinan yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data yang ada. 

Misalnya memprediksi permintaan produk, perilaku pelanggan, risiko bisnis, atau tren pasar. Dengan begitu perusahaan bisa menyusun strategi yang lebih efektif. 

Analisis Secara Statistik

Sebagai data scientist kita juga menggunakan berbagai metode analisis statistik untuk mengolah dan memahami data. 

Dengan teknik statistik, maka kita bisa menemukan tren, mengukur hubungan antar data, menguji suatu hipotesis, hingga menghasilkan kesimpulan yang bisa mendukung pengambilan keputusan bisnis.

BACA JUGA: Apa Itu Analytical Thinking dan Mengapa Kemampuan Menganalisis Penting untuk Kita?

Melakukan Visualisasi Data 

Setelah kita selesai menganalisis data, hasilnya perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami. Karena itu, kita membuat visualisasi data.

BACA JUGA: Kenali Apa Itu Looker Studio, Platform Visualisasi Data Modern dari Google

Misalnya grafik, diagram, atau dashboard interaktif. Penyajian data secara visual membantu manajemen dan tim lain memahami hasil analisis dengan lebih cepat.

Skill yang Diperlukan untuk Menjadi Data Scientist

Jika ingin menjadi seorang data scientist kita harus memiliki berbagai skill berikut untuk memudahkan pekerjaan:

Statistika 

Pekerjaan berbasis data membutuhkan statistika karena ilmu tersebut berkaitan dengan pengumpulan, analisis, penyajian, organisasi data, hingga interpretasi data. Untuk itu kita harus bisa melakukan uji statistik, regresi, dan distribusi. 

Pemrograman 

Bahasa pemrograman juga dibutuhkan jika ingin berkarier sebagai data scientist. Bahasa tersebut contohnya Java dan Python. 

Memahami bahasa pemrograman akan membantu kita dalam mengatur kumpulan data yang tidak terstruktur.

BACA JUGA: Logika Pemrograman Dasar: Pengertian Hingga Jenis-jenisnya

Bisa Menghadapi Data yang Tidak Terstruktur 

Data yang bersifat tidak terstruktur dari banyak sumber dan saluran berbeda harus dihadapi oleh data scientist. 

Misalnya ketika kita membantu tim media sosial untuk penelitian mendalam, maka kita harus bisa mengelola data media sosial yang tidak terstruktur tersebut.

Peluang Karier Seorang Data Scientist 

Dengan kombinasi kemampuan analisis, statistik, dan pemrograman, seorang data science memiliki peluang karier yang luas seperti di bawah ini:

1. Junior Data scientist 
2. Data scientist mid level
3. Senior data scientist untuk memimpin proyek 
4. Level manajerial sebagai chief data scientist

Kesimpulan 

Menjadi seorang data scientist bukan hanya tentang kemampuan mengolah angka atau menguasai bahasa pemrograman. Profesi ini membutuhkan kombinasi kemampuan statistik, analisis data, pemrograman, machine learning, hingga kemampuan menyampaikan insight dalam bentuk yang mudah dipahami.

Seiring semakin banyaknya perusahaan yang menggunakan data sebagai dasar pengambilan keputusan, kebutuhan terhadap tenaga profesional yang mampu mengolah dan menerjemahkan data menjadi insight juga semakin besar. Karena itu, membangun dan terus mengembangkan skill di bidang data menjadi langkah penting bagi siapa pun yang ingin berkarier sebagai data scientist.

BACA JUGA: Training Data Management untuk Karyawan: Manfaat dan Pentingnya

Jika kamu ingin mulai memperdalam kemampuan di bidang data science, kamu bisa mengikuti berbagai kelas dan pelatihan yang relevan di PasarTrainer. Dengan pilihan program dari berbagai topik dan trainer berpengalaman, kamu bisa menemukan pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan kariermu.

Jadi, sudah siap mengembangkan skill data dan membawa kariermu ke level berikutnya?

Referensi: