Profesi data scientist melibatkan pengolahan data untuk menerjemahkan informasi secara akurat, memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat.
Menurut California University of Pennsylvania, pertumbuhan karier data scientist mencapai 650% sejak 2012, memberikan peluang karier yang luas, termasuk di Indonesia.
Prediksi hingga tahun 2026 menunjukkan peningkatan signifikan dengan estimasi 11,5 juta pekerjaan baru.
Untuk yang berminat, artikel ini akan memberikan wawasan mendalam mengenai pekerjaan, tugas, dan keterampilan esensial dalam profesi menarik ini.
Apa Itu Data Scientist?
Data scientist memiliki peran krusial dalam mengumpulkan dan menganalisis beragam data, baik terstruktur maupun tidak. Mereka memeriksa pola dan menyelidiki data secara menyeluruh untuk menghasilkan kesimpulan.
Kesimpulan ini vital karena menjadi dasar bagi pengambilan keputusan bisnis perusahaan.
Proses ini melibatkan identifikasi pertanyaan relevan, pengumpulan data dari berbagai sumber, analisis, penemuan tren, pengelolaan data dari tren tersebut, hingga pembuatan visualisasi data.
Dalam menjalankan tugasnya, data scientist menggunakan ilmu komputer, matematika, dan statistik secara intensif, membutuhkan pemahaman yang mendalam dalam ketiga bidang tersebut.
Perbedaan Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst
Secara umum, pekerjaan data scientist melibatkan teknologi dan data. Namun, bagaimana perbedaannya dengan profesi sejenis seperti data engineer dan data analyst?
Meski terlihat mirip, ketiganya memiliki tugas dan tanggung jawab yang berbeda.
Data Scientist: Bertanggung jawab untuk menganalisis, mengorganisir, dan menafsirkan data. Mereka bekerja dengan data yang telah diproses oleh data engineer, mencari peluang baru dari informasi yang ditemukan.
Data Engineer: Fokus pada pengembangan data, merancang arsitektur manajemen data, dan memelihara infrastruktur data perusahaan. Kemampuan mengelola data dalam jumlah besar menjadi kunci utama.
Data Analyst: Memproses dan menguji data, menyimpulkan hasil, dan menciptakan visualisasi data. Tugasnya mencakup mencari wawasan baru yang dapat meningkatkan kemajuan bisnis.
Dengan pemahaman ini, kamu dapat melihat perbedaan esensial antara data engineer, data scientist, dan data analyst melalui tabel berikut. Sekarang, kamu telah mengetahui ragam perbedaan di antara ketiganya, bukan?
Tugas Data Scientist
Setelah memahami konsep data scientist dan perbedaannya dengan profesi lain, perlu juga dipahami tugas yang melibatkan pengumpulan, analisis, dan visualisasi data. Berikut adalah perincian tugas data scientist yang terorganisir:
Tugas Pengumpulan Data:
- Meningkatkan efisiensi proses pengumpulan data.
- Menyiapkan infrastruktur data.
- Menilai dan membersihkan data.
- Evaluasi akurasi dan efektivitas sumber data.
- Pengelolaan format data yang dapat digunakan.
Tugas Analisis Data:
- Menghasilkan informasi valid dari data.
- Pengembangan alat pemantauan kinerja data.
- Pengembangan model dan algoritma khusus.
- Identifikasi sumber daya relevan untuk bisnis.
- Implementasi dan pemeliharaan database.
Tugas Visualisasi Data:
- Identifikasi peluang dari data perusahaan.
- Analisis tren dan jawaban atas pertanyaan spesifik.
- Pembuatan visualisasi data.
- Peningkatan produk, teknik pemasaran, dan strategi bisnis.
Keterampilan Data Scientist
Untuk melibatkan diri dalam pekerjaan ilmu data tersebut, seorang profesional ilmu data di Indonesia harus menguasai sejumlah keterampilan khusus yang kritis. Berikut ini adalah sejumlah keterampilan yang mutlak diperlukan oleh seorang ilmuwan data.
1. Probabilitas dan Statistik
Keahlian pertama dalam peran data scientist adalah penguasaan probabilitas dan statistik. Probabilitas menjadi landasan untuk mengukur kemungkinan kejadian, memungkinkan data scientist mengidentifikasi ketergantungan antar variabel.
Sementara itu, statistik bukan hanya algoritma, melainkan penerjemah pola data yang mendukung pengumpulan, peninjauan, dan analisis data.
Skill ini juga memungkinkan penerapan model matematika ke variabel yang relevan. Menguasai kedua aspek ini memungkinkan pemahaman mendalam terhadap data, memungkinkan deteksi anomali dan prediksi tren berbasis data sebelumnya.
2. Kalkulus Multivariat dan Aljabar Linier
Sebagian besar data real bersifat multivariat, melibatkan beragam variabel yang berperan penting dalam prediksi. Oleh karena itu, seorang data scientist harus menguasai kalkulus multivariat dan aljabar linier.
Keterampilan ini tidak hanya berguna untuk memahami peran variabel dalam prediksi, tetapi juga dalam mengoptimalkan algoritma machine learning.
Dalam konteks ini, pengetahuan tentang topik kalkulus multivariat dan aljabar linier sangat krusial bagi seorang data scientist. Ini mencakup pemahaman tentang turunan dan gradien, aplikasi dalam fungsi langkah, Sigmoid, Logit, dan Rectified Linear Unit.
Selain itu, penting juga memahami fungsi biaya, plotting fungsi, nilai minimum dan maksimum suatu fungsi, serta konsep fungsi skalar, vektor, matriks, dan tensor.
Dengan demikian, seorang data scientist dapat menghadapi kompleksitas data dengan ketrampilan matematika yang mendalam.
3. Pemrograman
Sebagai seorang data scientist, kemampuan pemrograman menjadi keharusan, sebanding dengan seorang programmer.
Pemrograman memegang peran sentral dalam ekstraksi, pembersihan, dan visualisasi data, menjadi keterampilan kunci untuk merubah data mentah menjadi pengetahuan actionable.
Beragam bahasa pemrograman dapat dipelajari, namun, beberapa yang patut dipertimbangkan antara lain:
- Python: Mendukung pengumpulan, analisis, pemodelan, dan visualisasi data besar.
- JavaScript: Digunakan untuk pengembangan web interaktif dan visualisasi data besar.
- Java: Ideal untuk pembuatan aplikasi seluler atau desktop yang komprehensif.
- R: Pilihan utama untuk data science, data besar, dan machine learning karena keunggulannya dalam operasi statistik.
- SQL: Memberikan akses terstruktur ke data dan statistik untuk keperluan data science.
4. Manajemen Basis Data
Selain memahami konsep matematika, statistik, dan pemrograman, keahlian dalam manajemen basis data menjadi elemen krusial.
Ini disebabkan oleh keterlibatan sebanyak 80% pekerjaan seorang data scientist dalam mengelola proses persiapan data.
Manajemen basis data merujuk pada perangkat lunak yang dirancang khusus untuk mendefinisikan, memanipulasi, mengekstrak, dan mengelola data dalam suatu database.
Seorang data scientist yang mahir dalam keahlian ini dapat merumuskan aturan yang strategis untuk memvalidasi dan memanipulasi data.
Berikut adalah sejumlah tugas yang perlu diemban oleh seorang data scientist yang memiliki keahlian manajemen basis data:
- Mendefinisikan, mengekstrak, dan mengelola data dalam database.
- Melakukan manipulasi data dari segi format hingga struktur file.
- Menetapkan aturan yang akurat untuk validasi dan pengujian data.
- Mendukung lingkungan multi-pengguna agar dapat mengakses dan memanipulasi data secara paralel.
5. Visualisasi Data
Setelah menganalisis temuan data, data scientist diharapkan mampu menghadirkan data secara visual.
Keterampilan visualisasi data tidak hanya memperdalam pemahaman terhadap berbagai set data, tetapi juga memfasilitasi identifikasi pola dan tren dengan lebih efektif.
Dengan memanfaatkan visualisasi data, seorang data scientist dapat mengambil keputusan berdasarkan informasi yang diberikan oleh data.
Selain itu, proses ini memungkinkan pemahaman yang lebih dalam terhadap aspek bisnis, memungkinkan perumusan rencana strategis yang lebih relevan dan terarah.
6. Machine Learning
Keterampilan dalam machine learning menjadi suatu keharusan bagi individu yang terlibat dalam manajemen dan operasionalisasi data besar. Proses pengambilan keputusan diarahkan oleh analisis mendalam terhadap data yang ada.
Machine learning, sebagai suatu metode analisis data yang mengotomatisasi pembuatan model analitik, membawa kepentingan yang luar biasa.
Memiliki keterampilan ini memungkinkan seseorang untuk melakukan klasifikasi dan prediksi data, memberikan dasar bagi pengambilan keputusan yang canggih dalam konteks aplikasi dan bisnis.
Dengan keahlian dalam machine learning, seseorang dapat mengidentifikasi potensi penipuan dan risiko, serta merancang sistem pengenalan wajah dan suara, serta penyaringan spam otomatis.
Hal ini membuka pintu bagi pengenalan dan terjemahan bahasa serta analisis dokumen secara menyeluruh dan efisien.
7. Cloud Computing
Data scientist menyimpan setiap data yang dianalisis di Cloud, mengharuskan mereka menguasai keterampilan ini dan memahami aplikasi cloud computing.
Cloud computing, sebagai konsep komputasi berbasis internet, memungkinkan penyimpanan, akses, dan pengolahan data dengan efisiensi.
Keuntungan bagi data scientist dalam menggunakan cloud computing melibatkan efisiensi biaya dan waktu. Proses backup data menjadi lebih sederhana, sementara akses terhadap teknologi terbaru dapat diperoleh.
Umumnya, data scientist memilih platform AWS, Azure, atau Google Cloud, yang menyediakan akses ke database, kerangka kerja, bahasa pemrograman, dan alat operasional.
8. Microsoft Excel
Dalam proses pengelolaan data, seorang data scientist seringkali mengandalkan Microsoft Excel. Oleh karena itu, penting untuk menguasai keterampilan ini guna menyederhanakan tugas pekerjaan.
Terlebih lagi, Microsoft Excel merupakan platform yang umum digunakan di berbagai perusahaan untuk analisis data tingkat dasar. Kemampuan untuk menyimpan data dalam berbagai versi juga merupakan keunggulan Excel.
Bagi mereka yang tidak berlatar belakang teknis, Microsoft Excel dapat berfungsi sebagai alternatif database.
Dengan menguasai keterampilan Excel, seseorang mampu melakukan pengurutan, penggabungan, dan penyederhanaan data, membuat tabel dan diagram pivot, membersihkan data, serta dengan mudah menemukan informasi yang dibutuhkan.
Keterampilan ini membuka pintu untuk eksplorasi data yang lebih mendalam dan analisis yang lebih efisien.
Tertarik untuk Menjadi Data Scientist?
Dengan pemahaman tersebut, dapat diartikan bahwa seorang data scientist berperan sebagai ahli yang tidak hanya memproses, tetapi juga menganalisis data.
Keberadaannya menjadi krusial dalam mendukung perusahaan mengambil keputusan bisnis berdasarkan hasil data yang dianalisis.
Tren pekerjaan sebagai data scientist semakin meluas, terutama di perusahaan-perusahaan yang fokus pada teknologi dan data. Oleh karena itu, tidak mengherankan bahwa profesi ini sangat diminati, terutama oleh para lulusan IT.
Dari penjelasan tersebut, dapat disimpulkan bahwa seorang data scientist harus memiliki keterampilan yang kuat dalam bahasa pemrograman, matematika, dan statistik.
Keterampilan yang dibutuhkan memang beragam, sehingga perlu komitmen untuk terus belajar. Dengan demikian, kamu dapat menjadi seorang data scientist yang handal.
Dapatkan berita terbaru! Ikuti kami di Google News dan dapatkan kabar terupdate langsung di genggaman.