Dunia bisnis saat ini semakin berkembang. Pada saat yang sama, penggunaan data dalam bisnis juga semakin diperlukan. Data scientist termasuk dalam 10 pekerjaan yang sangat dibutuhkan pada tahun 2022. Dilihat dari namanya, profesi ini tentu saja berkaitan dengan data. Data science adalah kemampuan mengolah data untuk tujuan menciptakan strategi bisnis. Dalam dunia kerja, orang yang memiliki kemampuan tersebut disebut dengan data scientist.

Pengertian Data Scientist

Data scientist adalah pekerjaan yang menggabungkan ilmu komputer (pemrograman), statistik, dan matematika untuk mengumpulkan, menafsirkan, dan menganalisis kumpulan besar data terstruktur dan tidak terstruktur. Seorang data scientist sering kali bekerja dalam tim untuk mengumpulkan berbagai data dan informasi. Data digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan dan mengidentifikasi peluang bisnis baru. Dalam praktiknya, data scientist juga melakukan eksperimen terhadap data yang dikumpulkan dengan tujuan membuktikan dan menghasilkan solusi yang paling sesuai untuk pertumbuhan perusahaan.

Dalam struktur pekerjaan, seorang data scientist biasanya melapor kepada manajer proyek/departemen, chief data officer, atau pimpinan analitik dalam tim analisis data yang lebih besar. Rata-rata gaji seorang data scientist dapat mencapai Rp 7.000.000 hingga Rp 8.000. 000 per bulan. Sementara itu, mereka yang memiliki lebih banyak pengalaman seperti senior atau manajer mungkin memiliki gaji lebih tinggi dari level tersebut.

Alasan perusahaan membutuhkan Data Scientist

Data Scientist adalah tulang punggung perusahaan dengan data yang beragam kompleksitasnya. Tanpa Data Scientist, tidak ada seorang pun yang dapat beroperasi secara profesional khususnya untuk mengekstrak, menganalisis, merancang, dan mengkomunikasikan hasil data yang ditemukan. Tentu saja hal ini tidak mudah dan tidak bisa menjadi pelengkap bagi departemen lain karena data yang dianalisis tidak selalu jelas dan terstruktur. Pada saat yang sama, bisnis memerlukan wawasan yang mudah dibaca dari data ini.

Data yang diproses oleh Data Scientist akan berguna bagi bisnis untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan berkontribusi terhadap pertumbuhannya. Wawasan dari Data Scientist akan memengaruhi strategi dan meningkatkan pengalaman pelanggan serta tujuan lainnya. Pada akhirnya, misi dan fungsi Data Scientist adalah membantu bisnis membuat keputusan berdasarkan data yang lebih baik dan efisien.

Tugas dan tanggung jawab Data Scientist

Tentu saja, Data Scientist harus siap menghadapi tugas-tugas yang berkaitan dengan pertumbuhan perusahaan. Bisnis sangat membutuhkan Data Scientist untuk membuat analisis dan keputusan yang berdampak pada bisnis. Data Scientist bertanggung jawab untuk memproses data dalam jumlah besar, yang dikenal sebagai Big Data, untuk menghasilkan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. Selama pemrosesan data, diperlukan berbagai algoritma, alat, dan pemahaman tentang alur kerja mesin.

Untuk meningkatkan keterampilannya, Data Scientist harus menerapkan konsep data science dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu solusinya adalah dengan melihat tren yang berkembang di masyarakat sehingga Anda bisa mengambil keputusan yang tepat. Seorang Data Scientist bertanggung jawab mencatat data yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk:

Identifikasi sumber pengumpulan data untuk kebutuhan bisnis.
Memproses, membersihkan, dan mengintegrasikan data.
Mengumpulkan dan Mengolah data otomatis.
Analisis data dalam jumlah besar untuk memprediksi tren dan memberikan rekomendasi pelaporan.
Berkolaborasi dengan tim penjualan, teknik, dan produk.
Mengembangkan, menyebarkan, dan memelihara database.
Hasilkan wawasan dan wawasan dari kumpulan data dan identifikasi tren dan pola.
Menyiapkan laporan untuk manajemen dan tim proyek.

Skill yang Harus Dikuasai Data Scientist

Hard Skill Data Scientist

1. Statistika dan peluang

Dalam bisnis, data scientist bertanggung jawab mengolah data menjadi informasi penting. Informasi ini kemudian akan digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Inilah sebabnya mengapa Anda perlu menguasai statistik dan peluang. Data Science keterampilan ini penting untuk merangkum data dan membuat perkiraan.

2. Pemrograman

Skill data scientist selanjutnya berkaitan dengan programming. Beberapa bahasa yang biasa mereka pakai adalah:

a. Phyton

Tak hanya developing, Phyton juga dipakai di dunia data scientist. Anda bisa memakainya untuk:

- data mining
- meng-import data di Microsoft Excel
- menampilkan data menjadi grafik
- dan lain-lain

b. R

Selanjutnya, ada R. R juga biasa dipakai untuk data manipulation sampai pembuatan grafik. Meski lebih sering dijumpai di dunia akademik, bahasa ini tak boleh kamu pandang sebelah mata. R dipakai oleh Google, Firefox, dan raksasa teknologi lainnya.

3. Data wrangling

Data yang rapi dan terorganisir tentu mudah untuk ditangani. Sayangnya, dalam bisnis, banyak kumpulan data yang berantakan. Beberapa informasi tidak lengkap, terduplikasi, atau bahkan tidak akurat. Inilah sebabnya mengapa data scientist harus memiliki keterampilan manajemen data. Keterampilan ini memungkinkan Anda memproses data mentah. Pada akhirnya, informasi berharga dapat diambil darinya.

4. Database management

Jika semuanya baik-baik saja, saatnya membackup data dengan benar. Di sinilah manajemen basis data berperan. Aktivitas ini memfasilitasi pemrosesan dan manipulasi data. Manajemen basis data sering kali mencakup perangkat lunak seperti: MySQL, SQL Server ,Oracle, dan lain-lain

5. Data storytelling

Seorang ahli visualisasi data. Hanya sedikit orang yang percaya bahwa angka-angka ini mengandung pesan penting. Namun, Andalah yang harus menyampaikan pesan tersebut dengan jelas dan meyakinkan. Bercerita dengan data itu sendiri merupakan teknik penyampaian pesan. Ciri khasnya adalah penggunaan visualisasi yang dikaitkan dengan penjelasan singkat. Hal ini membuat informasi lebih mudah untuk dipahami.

Ketika orang lain memahami informasi tersebut, informasi tersebut dapat ditindaklanjuti.Akhirnya, tindakan atau keputusan khusus dibuat. Menganalisis dan mengolah data bukannya sia-sia. Inilah mengapa penting bagi seorang data scientist untuk menguasai keterampilan ini.

6. Bisnis

Data yang Anda proses akan digunakan untuk keputusan bisnis. Oleh karena itu, Anda juga perlu memahami bisnis dengan baik. Anda perlu tahu apa yang menjadi fokus perusahaan. Kemudian cobalah mencari dan mengolah data yang dapat membantu Anda tetap fokus.

7. Tools untuk data scientist

Ada juga banyak tools berbeda yang biasa digunakan oleh data scientist. Mengutip Tech Target, di antaranya: Apache Spark, IBM SPSS, Matlab, PyTorch, SAS.

Soft Skill Data Scientist

1. Mau belajar

Data science adalah bidang yang sedang berkembang. Anda harus terus belajar agar hasil pekerjaan Anda bisa mengikuti perkembangan zaman. Jangan khawatir, Anda dapat mendapatkan ilmu terkini di bidang data melalui Glints ExpertClass.

2. Komunikasi

Data scientist mungkin terampil dalam memproses dan mensintesis data menjadi informasi. Namun, penyampaian informasi juga sama pentingnya. Bahwa data yang tidak dipahami akan diabaikan. Oleh karena itu, data scientist harus mampu mengkomunikasikan temuannya.

3. Kerja sama

Anda juga harus bisa bekerja sama. Karena , data scientist akan berkolaborasi dengan tim dari divisi lainnya di perusahaan. Maka dari itu skill ini dibutuhkan.

Oleh karena itu, setiap bisnis sangat membutuhkan Data Scientist, hal ini menciptakan peluang kerja yang sangat besar bagi industri Data Scientist. Siapa pun, apa pun tingkat pendidikannya, bisa menjadi Data Scientist, namun harus memiliki keterampilan dasar terlebih dahulu.