Pekerjaan data scientist memiliki peran penting bagi sebuah perusahaan, terutama perusahaan yang menggunakan data sebagai pengambilan kebijakannya.
Perannya yang cukup penting ini membuat data scientist menjadi salah satu pekerjaan paling cepat pertumbuhannya. Menurut PennWest California, pertumbuhan data scientist mencapai 650% dari tahun 2012. Banyak ya!
Untuk tahu pentingnya peran seorang data scientist, yuk kita lihat apa saja sih pekerjaan data scientist!
1. Mengolah data
Pekerjaan data scientist paling utama adalah mengolah data. Data yang diolah merupakan big data atau data dengan jumlah besar, terkumpul dengan waktu yang sangat singkat.
Pengolahan data terdiri dari proses mengumpulkan data, mengolah data, analisis data, dan memvisualisasikan data. Tujuan mengolah data ini adalah untuk mengumpulkan berbagai informasi dari data yang mentah tersebut.
Data scientist mengambil data dari database menggunakan query SQL. Setelah itu, data akan diolah menggunakan tools, misalnya menggunakan Python atau R, atau menggunakan Tableau dan Power BI.
Tableau dan Power BI juga merupakan tools yang digunakan untuk memvisualisasikan sebuah data. Tujuan dari visualisasi data ini adalah memberikan “gambaran” dengan diagram atau chart, sehingga data akan mudah dipahami oleh audiens.
2. Memberikan insight untuk perusahaan
Memberikan insight yang dibutuhkan oleh management-level adalah salah satu pekerjaan data scientist. Dari mana insight ini di dapat? Dari data yang sudah diolah diatas. Dengan mengolah data yang dengan tepat, insight yang diinginkan juga akan didapatkan.
Contohnya, kita ingin menemukan tentang penjualan para periode tertentu lalu apakah penjualan pada periode tersebut dipengaruhi oleh faktor lain atau tidak, data scientist dapat memberikan insight dari data tersebut.
3. Mempersiapkan infrastuktur data
Pekerjaan data scientist juga mempersiapkan infrastuktur data yang baik untuk perusahaan. Tujuannya untuk memudahkan akses penyimpanan serta akses data untuk kebutuhan tim data.
Sebuah perusahaan tentu harus memiliki penyimpanan data yang besar dan juga lalu lintas datanya tinggi. Suatu perusahaan tentu memiliki penyimpanan data yang besar dan juga lalu lintas datanya tinggi.
Lalu lintas data yang tinggi ini memerlukan sebuah infrastruktur mendukung untuk dapat mendukung lalu lintas tersebut. Bayangkan dengan data yang besar, namun lalu lintasnya tidak lancar dan dapat menyebabkan kemacetan.
4. Eksperimen model data
Kecepatan dan ketepatan adalah salah satu kunci untuk bersaing disebuah industri. Data scientist harus memahami data tersebut kemudian menetapkan model atau metode mana yang tepat untuk kumpulan data yang dimiliki.
Eksperimen ini bertujuan untuk membuktikan bahwa model atau metode yang digunakan oleh data scientist sudah sesuai. Jika penerapan model tidak sesuai dengan data, maka bisa saja hasil yang diinginkan tidak akan tercapai atau hasil analisis yang tidak maksimal.
5. Merancang machine learning
Machine learning merupakan salah satu lingkup data scientist. Dengan melakukan otomatisasi pembuatan model analitik. Skill ini penting untuk dimiliki karena kamu dapat membuat klasifikasi atau prediksi data.
Dengan menggunakan machine learning, kamu dapat mendeteksi kemungkinan adanya penipuan dan resiko. Selain itu, kamu juga bisa membuat sistem pengenalan wajah dan suara serta penyaringan spam otomatis. Jadi pengenalan dan terjemahan bahasa dan dokumen bisa dilakukan secara komprehensif.
