Intip Deskripsi Pekerjaan Data Scientist
Perkembangan teknologi dan kemunculan Big Data telah berhasil memantik popularitas pekerjaan Data Scientist bukan hanya di Indonesia tetapi di dunia. Apalagi semenjak pandemi covid-19 yang melanda dunia, banyak bisnis-bisnis konvensional yang mulai bertransformasi ke dunia digital. Bukan hanya bisnis tetapi juga sektor akademis kini sudah bertransformasi ke dunia digital. Hal ini yang berandil besar atas pembengkakan data atau yang sering disebut Big Data. Untuk itu dibutuhkan kemampuan untuk mengubah lautan data tersebut menjadi sebuah insight yang dapat ditindaklanjuti agar memiliki dampak manfaat bagi kehidupan, mulai dari membuat sistem pendiagnosa penyakit agar dapat menghasilkan pengobatan yang terbaik dan tepat untuk pasien, hingga memprediksi kebutuhan customer berdasarkan platform e-commerce mereka. Itu sebabnya sektor bisnis dan lembaga pemerintahan membutuhkan tenaga profesional Data Scientist yang dapat membantu melakukan hal tersebut.
Untuk menjadi ahli di bidang data khususnya Data Scientist, tentunya kamu perlu memahami betul tentang deskripsi pekerjaan Data Scientist di perusahaan. Mulai dari melakukan ekstraksi data bervolume besar, melakukan data preprocessing hingga membuat pemodelan yang optimal hingga mencapai tujuan akhir yaitu untuk memvisualisasikan hasil analisis mereka agar dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan dan dapat dipahami terutama bagi mereka yang bekerja di departemen yang berbeda. Untuk itu, deskripsi pekerjaan Data Scientist yang umumnya dilakukan di tiap perusahaan akan kami rangkum pada artikel ini. Selamat membaca !
1. Data Collection
Melakukan pengumpulan data merupakan salah satu jobdesk paling umum dan utama bagi seorang Data Scientist. Data Collection adalah prosedur pengumpulan, mengukur, dan menganalisis insight yang akurat untuk problem yang ada menggunakan teknik standar yang divalidasi. Seorang Data Scientist dapat mengevaluasi hipotesis mereka berdasarkan data yang telah dikumpulkan. Teknik pengumpulan data berbeda-beda, tergantung pada informasi apa yang dibutuhkan.
Untuk perusahaan besar yang memiliki data dalam jumlah banyak, baik yang terdiri dari data terstruktur maupun tidak terstruktur. Biasanya mereka akan melakukan query database dengan bahasa SQL. Untuk itu, seorang Data Scientist perlu menguasai skill pemrograman SQL salah satunya cara meng-query data dari database yang kemudian memilih tabel-tabel mana saja yang relevan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. Selain menggunakan data yang telah tersedia di perusahaan, teknik pengumpulan data lain yang dapat diterapkan adalah melalui web scraping atau web crawling.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Data Preprocessing
Selain melakukan pengumpulan data, deskripsi pekerjaan Data Scientist yang umum dan tak kalah penting adalah melakukan Data Preprocessing. Data Preprocessing adalah teknik data mining yang melibatkan pengubahan data mentah menjadi format yang dapat dimengerti. Mengingat data yang dimiliki tidak hanya terbatas pada data terstruktur saja, adapun data yang tidak terstruktur atau bahkan data yang kita miliki tersebut tidak lengkap, tidak konsisten atau kurang dalam perilaku dan tertentu, dan kemungkinan mengandung banyak kesalahan atau outlier. Dengan melakukan Data Preprocessing sebelum melakukan analisis data lebih lanjut hal-hal tersebut dapat teratasi. Data Preprocessing mencakup kegiatan membersihkan data yang memiliki missing value, noisy data dan menghilangkan punctuation, stemming dan stopword removal, lalu mencakup kegiatan Transformation Data, dan Data Reduction. Biasanya seorang Data Scientist akan menghabiskan banyak waktu pada tugas yang satu ini karena Data Preprocessing menentukan kualitas dari insight yang akan kita dapatkan nantinya.
3. Pemodelan dan Visualisasi
Tanggung jawab Data Scientist belum berhenti pada Data Preprocessing saja masih ada pekerjaan yang sangat penting lainnya. Yang bisa dibilang kunci dari rangkaian tanggung jawab yang wajib dikerjakan oleh seorang Data Scientist yaitu, Pemodelan dan Visualisasi data. Seorang Data Scientist akan melalui proses trial dan error ketika melakukan pemodelan, karena harus menemukan algoritma machine learning yang paling optimal. Kamu bisa menggunakan library scikit-learn untuk menggunakanan algoritma machine learning yang powerfull. Setelah itu baru melakukan visualisasi data, jika kamu menggunakan python kamu bisa import library matplotlib untuk memvisualisasikannya kedalam grafik atau jika kamu menggunakan R kamu bisa menerapkan package ggplot2 untuk membuat plot dan grafik.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Rian Tineges
Editor : Annissa Widya Davita