Apa itu Data Scientist dan 6 Skill yang Penting Dikuasai

Kemunculan big data menjadikan kebutuhan sumber daya untuk menganalisis data tersebut semakin meningkat.

Tak heran jika permintaan akan pekerjaan data scientist juga mengalami lonjakan tinggi.

Menurut Thomas Davenport dan DJ Patil dalam Harvard Business Review, data scientist menjadi salah satu karir terpanas bidang teknologi di abad 21 ini. 

Terlepas dari popularitasnya, masih banyak orang yang belum memahami sebenarnya apa itu data scientist? Bagaimana mereka bekerja? Apa skill yang dibutuhkan untuk menduduki peran data scientist?

Mari kita kupas dan pahami lebih jauh tentang data scientist di artikel ini.

Apa itu Data Scientist?

Data scientist adalah seorang profesional yang bertugas menangani big data, mengumpulkan, dan menganalisis kumpulan data besar, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur.

Nantinya sebagai data scientist, kamu akan menganalisis, memproses, membuat model data, lalu menginterpretasikan hasilnya agar bisa ditindaklanjuti perusahaan/organisasi.

Pekerjaan data scientist menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan matematika.

Sebagai data scientist, kamu adalah pakar analitik yang memiliki keterampilan teknologi dan ilmu sosial untuk menemukan tren sekaligus mengelola data. Kamu juga menggunakan pemahaman kontekstual dan pengetahuan industri guna memberikan solusi atas tantangan bisnis.

Tugas data scientist biasanya berkaitan dengan memahami data yang berantakan dan tidak terstruktur dari berbagai sumber, seperti smartphone, feedback media sosial, dan e-mail yang belum memiliki database. 

Skill Apa yang Harus Dimiliki Data Scientist?

Berdasarkan Simplilearn, untuk mendapatkan pekerjaan data scientist, setidaknya ada dua jenis skill penting yang perlu dimiliki, yaitu skill teknis dan non-teknis.

Skill Teknis

Beberapa skill teknis yang penting untuk dimiliki data scientist yaitu:

#1 Pemrograman

Kamu harus memiliki pengetahuan tentang berbagai macam bahasa pemrograman, seperti Python, C/C++, Perl, dan Java. Utamanya, Python menjadi bahasa pemrograman paling umum yang diperlukan saat menjadi data scientist. Bahasa pemrograman ini membantu kamu mengatur kumpulan data tidak terstruktur.

#2 Statistika

Statistika adalah ilmu tentang pengumpulan, analisis, interpretasi, penyajian, dan pengorganisasian data. Oleh sebab itu, mahir dalam statistika sangat penting untuk pekerjaan berbasis data. Kamu perlu memiliki pengetahuan tentang uji statistik, distribusi, dan regresi.

#3 Mahir Bekerja dengan Data Tidak Terstruktur

Data scientist perlu memiliki pengalaman kerja dengan data tidak terstruktur dari berbagai sumber dan saluran berbeda. Misalnya, apabila seorang data scientist bertugas mengerjakan proyek untuk membantu tim marketing mendapatkan hasil penelitian mendalam, berarti ia harus mahir mengelola data-data dari media sosial yang tidak teratur.

Selain 3 skill di atas, berikut skill data scientist lain yang tak kalah penting untuk kamu kembangkan:

• Machine learning
• Visualisasi data
• Data wrangling
• Mahir dalam mengoperasikan tools data analytics
• Manipulasi data
• Matematika
• Deep learning
• Memproses kumpulan data besar

‍

{{COMPONENT_IDENTIFIER}}

‍

Skill Non-Teknis

Skill data scientist non-teknis mengacu pada soft skill yang akan sangat menunjang kemampuan teknis, antara lain:

#1 Komunikasi

Kualifikasi untuk menjadi data scientist tentu harus memahami cara mengekstrak dan menganalisis data. Namun, agar tugas data scientist bisa berjalan maksimal dan perusahaan mendapatkan hasil dari analisis data yang diinginkan, maka diperlukan skill komunikasi untuk menyampaikan temuan tersebut.

#2 Ketajaman Bisnis

Tidak hanya bergelut pada data, seorang data scientist juga perlu memiliki skill ketajaman bisnis yang kuat. Tanpa itu, kamu tidak akan bisa membedakan masalah dan tantangan potensial yang perlu dipecahkan guna pertumbuhan organisasi.

Skill ini penting agar perusahaan/organisasi kamu dapat menjelajahi peluang bisnis baru.

#3 Intuisi Data

Skill ini sebenarnya bisa diperoleh dengan pengalaman dan pelatihan yang tepat. Intuisi data bukan suatu hal yang bisa diukur.

Kumpulan data besar tidak selalu berharga atau memiliki nilai tertentu bagi perusahaan. Seorang data scientist yang berpengetahuan luas tahu kapan harus melihat dalam kacamata lebih luas untuk mendapatkan informasi yang diperlukan.

Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist

Perlu dipahami bahwa tugas data scientist bisa saja berbeda antara satu perusahaan dengan perusahaan lain. 

Namun, menurut Simplilearn, inilah tanggung jawab data scientist secara umum.

• Melakukan data mining atau penggalian data dari berbagai sumber data penting.
• Menggunakan tools machine learning untuk memilih fitur, membuat, dan mengoptimalkan pengkalsifikasian data.
• Memproses, membersihkan, dan memvalidasi integritas data yang akan dianalisis.
• Menganalisis sejumlah data besar agar menjadi informasi yang berharga, menemukan pola, sekaligus solusi.
• Melakukan preprocessing data terstruktur dan tidak terstruktur.
• Berkolaborasi dengan tim bisnis dan IT dalam menjalankan bisnis perusahaan.
• Menyajikan hasil analisis data dengan cara yang jelas dan mudah dipahami.
• Memberikan solusi dan strategi untuk mengatasi tantangan bisnis.
• Meningkatkan prosedur pengumpulan data untuk memasukkan semua informasi yang relevan dalam mengembangkan sistem analitik.

Pahami Unsupervised dan Supervised Learning

Seperti yang sudah kita bahas, skill machine learning juga perlu dikuasai seorang data scientist. Dalam pemodelannya, ada dua pendekatan yang bisa dipilih: unsupervised learning dan supervised learning. 

Seorang data scientist bisa menerapkan keduanya sesuai kebutuhan. Nah, bagaimana cara menentukan pendekatan yang tepat? Cek hal-hal penting ini, ya:

Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah algoritma machine learning untuk menganalisis dan mengelompokkan kumpulan data tidak berlabel. Algoritma ini menemukan pola-pola tersembunyi dalam data tanpa campur tangan manusia.

Utamanya model ini digunakan untuk melakukan 3 hal, yaitu clustering, association, dan dimensionality reduction.

Supervised Learning

Supervised learning adalah pendekatan machine learning yang ditentukan oleh penggunaan kumpulan data berlabel. Kumpulan data ini dirancang untuk melatih atau “mengawasi” algoritma dengan tujuan mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat.

Dengan menggunakan input dan output berlabel tertentu, model dapat mengukur akurasinya dan belajar dari waktu ke waktu.

Supervised learning dibagi menjadi dua jenis permasalahan saat data mining, yaitu klasifikasi dan regresi.

Penutup

Data scientist adalah orang yang menggunakan kemampuan analitis untuk memecahkan berbagai permasalahan kompleks di dunia bisnis. Apabila tertarik berkarir sebagai data scientist, kamu harus memiliki skill programming, matematika, statistika, mengolah data tidak terstruktur, komunikasi, ketajaman bisnis, hingga intuisi data.

Untuk menjadi data scientist, kamu memerlukan pengalaman dan keterampilan yang mumpuni. Sebagai langkah awal dalam menggapai karir impian, mulailah memahami dasar-dasar data analytics dengan mengikuti kelas gratis untuk pemula di RevoU Mini-Course: Introduction to Data Analytics.