Mengenal Lebih Dalam Karier Data Scientist
Isi Artikel
Dalam beberapa tahun terakhir, data scientist memang menjadi salah satu posisi yang penting dalam sebuah perusahaan.
Hal ini dikarenakan data scientist bertugas untuk mengeksplorasi data dari sebuah masalah untuk menjadikannya sebagai sebuah keuntungan.
Lewat data, banyak hal bisa diketahui, salah satunya termasuk preferensi atau kesukaan pelanggan. Lewat data pula, perusahaan bisa tahu bagaimana caranya mereka mengekspansi diri mereka ke luar.
Di sinilah peran data scientist dibutuhkan.
Oleh karena itu, dalam artikel ini, Glints akan menjabarkan tentang apa itu data scientist serta apa saja skill yang diperlukan untuk menjadi seorang data scientist yang baik.
Apa itu Data Scientist?
© Pexels.com
Merujuk The Balance Careers, data scientist pada awalnya hanya digunakan di dunia akademik saja. Ia menjadi penganalisis data-data yang bertujuan untuk hasil penelitian atau jurnal ilmiah.
Namun, sekarang ini data scientist sudah beralih menjadi profesi yang menjanjikan.
Data scientist adalah profesi yang menarik, meski memang membutuhkan banyak kemampuan dasar seperti matematika, computer programming, maupun statistika.
Rata-rata gaji fresh graduate di posisi ini bisa mencapai 7,5 juta rupiah per bulan. Sementara dengan pengalaman hingga 2 tahun bisa mencapai 12 sampai 15 juta rupiah per bulan.
Alhasil, profesi ini pun jadi sedikit lebih menjanjikan dibandingkan dengan profesi lain.
Tanggung Jawab dan Deskripsi Pekerjaan
© Pexels.com
Melihat nama profesinya, data scientist tentu bertanggung jawab dengan data. Secara sederhana, posisi ini diisi oleh orang-orang yang senang mengeksplorasi dan melakukan analisis data dari sebuah masalah.
Data yang dianalisis macam-macam bentuknya. Bisa berbentuk data mengenai rentang usia konsumen, bisa juga data mengenai berapa lama konsumen mengakses situs perusahaan. Ada kemungkinan juga data yang dianalisis adalah data yang sulit.
Selain itu, deskripsi pekerjaan dan tanggung jawab dari posisi ini juga adalah mengolah data. Mereka mengombinasikan data dan mencari sebuah pola dari berbagai data yang ada.
Hal itulah yang membedakan data scientist dengan data analyst. Data analyst hanya memiliki tugas di bagian analisis data.
Sementara itu, data scientist mengolah data dan menyajikan sebuah hal baru yang disebut produk data. Produk data inilah yang kelak akan dipakai perusahaan untuk menentukan kebijakan produksi.
Skill yang Dibutuhkan oleh Data Scientist
© Pexels.com
Menurut Edureka, ada beberapa skill yang dibutuhkan bagi mereka yang ingin menjadi data scientist. Apa sajakah itu?
1. Kemampuan statistika
Posisi data scientist membutuhkan kemampuan statistika dalam setiap pekerjaannya. Kenapa? Karena kemampuan statistika ini akan menolong mereka dalam menginterpretasi dan menganalisis data.
Minimal, kemampuan statistika yang harus dimiliki adalah descriptive statistics dan probability theory (teori membaca peluang). Dua kemampuan ini akan menolong dalam memberikan interpretasi dan keputusan bisnis yang baik, dengan basis data.
2. Bahasa pemrograman R/Phyton
Siapa bilang kemampuan bahasa pemrograman tidak penting? Bagi data scientist, kemampuan ini wajib dimiliki, karena ia berkaitan dengan data itu sendiri.
Dengan bahasa pemrograman, sebuah data bisa dimanipulasi menggunakan algoritma tertentu sehingga bisa menghasilkan sebuah insight dari data. Phyton dan R adalah bahasa pemrograman yang jamak dipakai.
Mengapa begitu? Karena Phyton dan R ini menyajikan fitur Numeric dan Scientific di dalamnya. Selain itu, dengan fitur lain berupa Scikitlearn, algoritma bisa dilakukan dengan mudah, tanpa harus menghabiskan banyak waktu.
Dengan begitu, algoritma dari data akan keluar dan hal itu bisa memberikan masukan bisnis yang baik bagi perusahaan.
3. Data extraction, transformation, dan loading
Kemampuan data extraction, lalu mentransformasikannya menjadi sebuah format tertentu, dan me-load atau menyimpannya ke sebuah tempat penyimpanan data, menjadi kemampuan wajib yang dimiliki data scientist.
Misalkan begini, ada sebuah data dari Google Analytics. Nah, orang ini bisa mengambil data dari situ, lalu mengubahnya menjadi format khusus, yang kelak bisa diakses untuk dianalisis ulang.
Lalu, data tersebut diunggah ke tempat penyimpanan data atau data warehouse, di mana data akan dianalisis.
4. Data wrangling
Tidak hanya memasukkan ke tempat penyimpanan data, seorang data scientist juga mesti bisa mengatur agar penyimpanan data menjadi rapi. Di sinilah kemampuan data wrangling diperlukan.
Terkadang, data yang berada di dalam data warehouse tergolong inkonsisten. Oleh karena itu, perlu untuk membersihkan dan menyatukan data yang berantakan dan kompleks agar lebih mudah diakses dan dianalisis.
Proses itu sendiri dinamakan sebagai data wrangling.
Secara umum, data wrangling dapat diartikan sebagai konversi dan pemetaan data dari bentuk “mentah”-nya ke format lain yang lebih bernilai dan tepat untuk pekerjaan lanjutan seperti data analytics dan machine learning.
5. Machine dan advanced machine learning
Machine learning adalah mesin yang diciptakan untuk membantu membuat analisa dan keputusan yang tepat berbasiskan data. Dengan membuat machine learning, perusahaan bisa memanfaatkan data dengan maksimal.
Lalu, ada advanced machine learning, atau biasa disebut deep learning. Di sini, seorang data scientist akan menciptakan semacam otak manusia di dalam komputer, menggunakan Artificial Neurons. Kebanyakan perusahaan sudah menggunakan ini.
Kelak, machine learning dan deep learning ini juga perlu dilatih untuk memahami data. Maka, seorang data scientist juga harus bisa mengajari deep learning ini kemampuan untuk mengakses dan mengelola big data.
Big data ini adalah sebuah set data yang besar, dan harus dipahami dengan saksama karena ia terkadang tidak terstruktur. Di sinilah machine learning harus diajari cara mengelola big data, agar insight yang dihasilkan bagus.
6. Data visualizaton
Data visualization jadi kemampuan terakhir yang mesti dimiliki data scientist. Jadi, data yang sudah dianalisis, diolah, dan dibongkar insight-nya, harus disajikan dalam bentuk yang mudah dimengerti.
Nah, di sinilah kemampuan data visualization diperlukan. Tools–tools seperti Tableau, Power BI, mesti dipahami. Tools–tools tersebut akan membantu seseorang untuk menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami.
Meski demikian, beberapa perusahaan tidak mensyaratkan kemampuan untuk melakukan visualisasi data. Pasalnya di beberapa perusahaan, peran ini dikerjakan oleh data analyst.
Kualifikasi dan Background dari Data Scientist
© Pexels.com
Ada beberapa kualifikasi yang diperlukan agar seseorang bisa menjadi data scientist. Beberapa tahapan pembelajaran perlu dilalui oleh seseorang, baik itu pembelajaran mandiri maupun via kursus atau kuliah.
Secara pribadi, seseorang bisa menjadi data scientist jika ia mau belajar. Ada beberapa kursus online yang bisa diikuti, dengan biaya yang terjangkau. Hal ini bisa dilakukan di mana saja.
Namun, akhirnya cara belajar seperti ini hanya akan membuat seseorang mendapatkan sertifikat saja. Ada cara lain yang bisa ditempuh agar proses pembelajaran menjadi data scientist bisa menguntungkan: ikut kursus terbuka.
Kursus terbuka ini biasanya akan diadakan selama 6 minggu sampai 3 bulan, dengan biaya yang memang terbilang mahal.
Di sana, seseorang juga bisa berinteraksi dengan orang lain, terutama mengenai tempat bekerja setelah mendapatkan sertifikat data scientist.
Tetapi, alangkah baiknya jika seseorang mengambil kuliah di jurusan data scientist. Kuliah ini tersedia di berbagai negara, dengan nama yang berbeda-beda: intinya ada kaitan dengan informatika.
Dengan begini, kualifikasi yang dimiliki jadi lebih apik, karena waktu belajar dan mencari karier yang lebih lapang. Meski begitu, ada biaya besar yang mesti dikeluarkan untuk kuliah ini, karena ia dilakukan dalam jangka waktu yang lama.
Itu dia serba-serbi data scientist yang perlu kamu tahu. Bagaimana, kamu tertarik untuk mencoba tantangan ini? Langsung cari lowongan kerja di bidang engineering di Glints dan wujudkan karier impianmu!
