Data Scientist: Pengertian, Skill, dan Tugasnya

Table of Contents

Data Scientist

Pengertian Data Scientist

Data scientist adalah ahli yang bertugas mengumpulkan, mengolah, dan menganalisa data sehingga dapat berguna dalam mengambil sebuah keputusan. Agar bisa mendapatkan insight yang bermanfaat dari data, ada serangkaian proses yang dilakukan data scientist.

Mulai dari mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, mengumpulkan data dari berbagai sumber, analisis, menemukan tren, mengelola data dari tren tersebut, sampai membuat visualisasi data. Profesi ini sekarang cukup populer dikarenakan banyaknya penggunaan dari big data, machine learning dan IoT (Internet of Things).

Skill Data Scientist

Terdapat beberapa skill wajib dimiliki semua data scientist di antaranya,
1. Statistika. Salah satu skill dasar yang data scientist perlu kuasai adalah statistika. Skill ini nantinya akan digunakan untuk menentukan algoritma yang tepat untuk sebuah data dan juga mengembangkan software machine learning.
2. Machine Learning. Data scientist yang bekerja pada perusahaan yang bersifat data-driven akan membutuhkan skill machine learning untuk menentukan algoritma dari data yang tak terstruktur dari sebuah kumpulan data besar.
3. Kalkulus & Aljabar. Menguasai kalkulus dengan fungsi yang bisa diterapkan di banyak variabel dan aljabar linear merupakan salah satu skill dasar yang perlu dimiliki seorang data scientist.
4. Pembacaan dan pemetaan data. Skill ini digunakan untuk membuat data-data yang ada bisa dengan mudah dibaca oleh komputer dan juga manusia.
5. Pemrograman & coding. Salah satu skill wajib yang harus dipunyai seorang data scientist adalah programming dan juga coding. Meskipun tidak harus tau semuanya, paling tidak seorang data scientist harus menguasai bahasa pemrograman seperti SQL maupun Python.’

Tugas Data Scientist

Berikut tugas data scientist di antaranya,
Tugas Pengumpulan Data
1. Meningkatkan efisiensi dari proses pengumpulan data.
2. Menyiapkan infrastruktur data.
3. Menilai kualitas data dan membersihkan data.
4. Menilai efektivitas dan akurasi sumber data baru serta teknik pengumpulan data.

Baca Juga: Pengertian Data Cleansing, Penyebab, Kriteria, Proses, Cara, dan Manfaatnya

Tugas Analisis Data
1. Menghasilkan informasi valid dari kumpulan data yang tersedia.
2. Mengembangkan proses dan alat untuk memantau dan menganalisis kinerja serta akurasi data.
3. Mengembangkan model dan algoritma data khusus.
4. Mengidentifikasi sumber daya yang relevan untuk keperluan bisnis.
5. Mengatur data ke dalam format yang bisa digunakan.
6. Mengembangkan, mengimplementasikan, dan memelihara database.

Tugas Visualisasi Data
1. Mengidentifikasi peluang dengan memanfaatkan data perusahaan untuk mendorong solusi bisnis.
2. Menganalisis data untuk melihat tren dan menemukan jawaban atas pertanyaan spesifik.
3. Membuat visualisasi data.
4. Meningkatkan dan mengoptimalkan pengembangan produk, teknik pemasaran, dan strategi bisnis.

Baca Juga: Data Science: Pengertian, Fungsi, Pilar, Proses, dan Contoh Penerapannya

Dari berbagai sumber

Download