Mengenal Pentingnya 5 Profesi Data Scientist di Era Digital

Halo sahabat data! Tahukah kamu, ternyata Data Scientist merupakan salah satu profesi yang banyak diminati belakangan ini. Apakah kamu salah satu dari sekian orang yang berminat menjadi Data Scientist? Jika iya, apakah kamu sudah kenal dengan profesi ini? Jika diibaratkan dengan pilot, Data Scientist merupakan orang yang berada dibalik kendali pesawatnya. Tanggung jawabnya luas dari analisis sampai mendapatkan insight atau rekomendasi.

Data Scientist juga memiliki peran dan tugas yang penting dalam memecahkan masalah dan menemukan pola dalam data. Tujuan dari penemuan pola tersebut adalah untuk mengenali sampel yang berlebihan dan menarik insight berguna dari data tersebut.

Beberapa tugas sehari-hari seorang Data Scientist adalah mengumpulkan, menyimpan, dan memelihara berbagai jenis data, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur yang nantinya akan dianalisis atau diolah sesuai kebutuhan perusahaan.

Artikel ini akan merangkum informasi terkait dengan profesi Data Scientist. Tidak hanya gambaran umum dari tugas dan perannya saja, namun artikel ini akan membahas lebih detail lagi seperti apa tugas dan peran para Data Scientist di berbagai industri.

Baca hingga akhir ya!

1. Menyediakan Data dari Sumber Ketiga Jika Dibutuhkan

Posisi Data Scientist adalah salah satu posisi yang berkaitan erat dengan data. Tidak jarang, terkadang seorang Data Scientist harus mengambil data dari sumber eksternal karena data yang ada di internal perusahaannya tidak cukup mampu menjawab permasalahan yang ingin dipecahkan.

Sehingga seorang Data Scientist paling tidak harus menguasai cara mengambil data dari berbagai sumber, misalnya dengan crawling data yang ada di website, menghubungkan API untuk mendapatkan data tambahan, dan lain sebagainya.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Menumpas Error Pada Data

Error menggambarkan perbedaan antara nilai yang diperoleh dari proses pengumpulan data dan nilai “benar” untuk populasi. Semakin besar kesalahan maka semakin kurang representatif data dari populasi. Survei menunjukkan bahwa lebih dari 70 persen tugas sehari-hari Data Scientist dihabiskan untuk membersihkan data. 

Walaupun proses pengumpulan data sudah dilakukan sebelumnya, tetapi data belum sepenuhnya bisa digunakan karena benar-benar masih mentah. Data Scientist perlu memastikan bahwa data yang dikumpulkan bersih dan bebas dari kesalahan apapun. Mulai dari kesalahan pengukuran, kesalahan dalam jumlah, kesalahan satuan dalam pengukuran dan lain-lain.

Tugas yang satu ini benar-benar tidak bisa dianggap remeh. Sebab, butuh kesabaran dan fokus yang tinggi. Data Scientist dapat menggunakan software untuk mempermudah proses cleaning data. Seperti Python, R, SQL yang bisa mensupport data agar siap dianalisis. 

Setelah dilakukan pembersihan data, cek lagi apakah ada data yang hilang setelah proses cleaning data? Apakah nilainya sudah valid semuanya? Kalau ada kumpulan data, bagaimana cara menggabungkannya? Setiap dugaan ini perlu dipastikan kembali. Jika semuanya dirasa sudah tidak ada yang dipermasalahkan maka bisa dilanjutkan dalam tahap analisis data untuk mendapatkan hasil.

3. Mengubah Data yang Rumit Menjadi Mudah Dipahami

Perlu diketahui, keterampilan dan keahlian yang dimiliki Data Scientist salah satunya adalah memberikan laporan terkait data yang sudah didapat dan diolah dengan menggunakan grafik atau gambar yang disebut visualisasi data.

Dengan demikian, dapat memudahkan bagi pembuat keputusan dalam membuat keputusan karena tidak semua orang awam paham dan mengerti terkait besarnya dataset yang ada. Secara otomatis, akan memberikan peningkatan efisiensi dan wawasan baru serta memungkinkan bisa memprediksi secara real-time.

4. Memberikan Saran atau Solusi

Pada bagian sebelumnya telah dijelaskan salah satu tugas Data Scientist adalah mengolah data. Hasil olahan data yang telah dilakukan tersebut memiliki beberapa kegunaan seperti untuk mengetahui insight perusahaan, menentukan strategi marketing, mengetahui trend pasar, serta dapat digunakan sebagai saran atau solusi dari permasalahan yang ada dan relevan.

Salah satu hal yang perlu diperhatikan adalah dalam memberikan saran atau solusi, Data Scientist perlu mengemasnya dengan bahasa yang mudah dipahami terutama bagi orang yang masih awam terhadap dunia data.

5. Menciptakan Inovasi Baru

Dengan data yang berlimpah perusahaan bisa menciptakan inovasi yang lebih baik. Data scientist dapat membantu perusahaan untuk mendapatkan pola yang tidak terduga dari sekumpulan data sehingga perusahaan bisa mengembangkan inovasi baru yang dilirik oleh konsumen dan bisa mendatangkan calon konsumen.

Misalnya, dari review konsumen, Data Scientist bisa menganalisis apa kelebihan dan kekurangan produk atau layanan yang kemudian dikomunikasikan dengan stakeholder dan memberi masukan inovasi apa yang harus dikembangkan.

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

Gimana apakah gambaran tugasnya sudah cukup terbayang? Kamu yang tidak punya background pendidikan khusus di bidang data, ternyata juga bisa menjadi praktisi data, loh. Tetapi, untuk menjadi Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineer, kamu tetap harus memiliki kemampuan yang sesuai dengan kualifikasi yang ditentukan ya.

Yuk belajar Data Science dari awal bersama DQLab! DQLab memiliki berbagai tingkatan modul, mulai dari modul untuk pemula hingga modul penerapan Data Science di dunia industri. modul-modul ini disusun oleh profesional Data Science yang sudah berpengalaman sehingga materi yang kita pelajari adalah materi yang akan berguna di dunia industri.

Yuk klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis "Introduce to Data Science" dan nikmati pengalaman seru belajar Data Science. Selamat belajar!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita

Tags