4 Tugas Utama Data Scientist, Tokoh Penting dalam Perusahaan

Data Scientist merupakan profesi yang banyak disebut beberapa tahun terakhir ini, khususnya di Indonesia. Perkembangan teknologi digital menjadi salah satu penyebab banyak perusahaan yang mulai membutuhkan Data Scientist. Hal ini disebabkan karena teknologi yang semakin berkembang ternyata menghasilkan banyak sekali data dalam berbagai bentuk. Saat ini, secara umum data yang ada bisa dikelompokkan menjadi beberapa kategori, yaitu data terstruktur (seperti data yang sering kita temui sebelumnya, dimana berbentuk tabular dan berisi angka), data tidak terstruktur (seperti data berbentuk gambar, video, audio, dll), serta data semi terstruktur (gabungan dari data terstruktur dan tidak terstruktur).

Data-data yang sangat banyak tidak akan berarti apapun jika tidak bisa diolah dengan cara yang benar. Beberapa perusahaan yang mulai menyadari betapa pentingnya data dalam pengambilan keputusan akhirnya memutuskan untuk mempercayakan pengolahan big data tersebut oleh orang yang benar-benar ahli, salah satunya adalah Data Scientist. Nah, saat ini banyak sekali orang yang tertarik untuk menjadi Data Scientist. 

Tapi sebenarnya apa saja sih tugas seorang Data Scientist? Dalam artikel ini, tim DQLab telah merangkum beberapa tugas yang umum dikerjakan oleh seorang Data Scientist. Yuk, simak artikelnya!

1. Mengumpulkan Data yang Valid

Data adalah senjata utama para praktisi data. Ibaratkan chef yang ingin memasak makanan lezat, data ini seperti bahan mentah yang harus dipastikan apakah masih segar atau tidak karena akan berdampak pada kelezatannya. Memastikan bahwa data yang digunakan merupakan data yang benar-benar valid memang menjadi tugas seorang Data Scientist. Karena jika asal menggunakan data, bisa jadi hasilnya tidak bisa menggambarkan apa yang sebenarnya terjadi di lapangan, sehingga bisa berdampak pada kesalahan dalam pengambilan keputusan. Salah satu hal yang bisa dilakukan oleh Data Scientist untuk memastikan apakah data yang ada valid atau tidak adalah dengan melakukan research.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Membuat Model Data

Setelah memastikan bahwa data yang digunakan telah valid, maka Data Scientist bisa menggunakan data tersebut untuk dianalisis agar bisa mendapatkan model dari data. Namun sebelum analisis, data tetap harus dibersihkan, loh. Data modeling atau pembuatan model dari data merupakan tindakan mengeksplorasi struktur yang berorientasi pada data, sehingga kita bisa melihat konsep yang bisa menjelaskan data serta hubungan apa saja yang terjadi dalam data. 

Data modeling menjadi sesuatu yang sangat wajib untuk dilakukan oleh Data Scientist karena akan digunakan untuk menentukan dan menganalisis kebutuhan data yang diperlukan untuk mendukung proses bisnis, sehingga pemodelan data harus melibatkan campur tangan Data Scientist dan juga para stakeholder.

3. Menemukan Insight Data

Tujuan dari analisis data adalah untuk mendapatkan insight dari data. Data yang umumnya digunakan sebagai sumber data merupakan data mentah yang sangat sulit untuk dipahami apa isinya. Terlebih jika data yang ada berjumlah sangat banyak, tentu orang tidak akan tertarik untuk menghabiskan waktunya untuk membaca satu persatu. Dengan dianalisis menggunakan metode yang tepat, insight ini lah yang kemudian menggambarkan apa isi dari data yang sangat banyak tersebut. Menemukan insight data menjadi salah satu tugas yang harus dilakukan oleh Data Scientist karena hal inilah yang kemudian bisa dijadikan bahan pertimbangan para stakeholder dalam pengambilan keputusan.

4. Menyajikan Data dan Memberikan Saran Kepada Stakeholder

Selain mendapatkan insight data, Data Scientist juga memiliki kewajiban untuk menyajikan hasil analisis data yang telah dilakukan serta menyampaikan hasil temuannya kepada para stakeholder. Dalam proses ini, Data Scientist juga bisa memberikan saran apa saja yang harus dilakukan oleh para stakeholder tentunya sesuai dengan insight yang ada di dalam data. Saran-saran yang diberikan oleh Data Scientist bisa menjadi masukan baru untuk para stakeholder dalam pengambilan keputusan. Untuk bisa melakukan tugas ini dengan baik, tentu kemampuan komunikasi dari Data Scientist akan sangat berpengaruh.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Belajar Data Science di DQLab untuk Siap Berkarir Menjadi Data Scientist!

DQLab merupakan salah satu lembaga kursus di bidang Data Science yang bisa diakses secara online. Ini bisa menjadi sebuah kemudahan bagi kamu yang berdomisili di luar Jakarta namun ingin mengambil kursus Data Science. 

Ada banyak modul yang disediakan di DQLab, mulai dari yang menggunakan bahasa pemrograman R, Python, hingga SQL. Tenang saja, bahasa yang digunakan adalah bahasa Indonesia yang ringan sehingga mudah untuk dipahami oleh pemula. 

Akses pula module gratisnya dengan cara signup dirimu sekarang di DQLab.id! 

Penulis: Gifa Delyani Nursyafitri

Tags