Apa Itu Data Scientist

Data scientist adalah ahli yang bertugas mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data. Baik yang terstruktur maupun tidak. Dari situ, tugasnya adalah mengumpulkan pola dan meneliti secara menyeluruh. 

Tujuannya untuk mengambil kesimpulan dari hasil analisis data tersebut. Jadi, nantinya kesimpulan itu digunakan untuk menentukan keputusan bisnis yang diperlukan oleh perusahaan. Dengan begitu, perusahaan bisa menindaklanjuti informasi data yang dibuat oleh data scientist.

Untuk bisa mendapatkan insight yang bermanfaat dari data, ada serangkaian proses yang dilakukan data scientist. Mulai dari mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, mengumpulkan data dari berbagai sumber, analisis, menemukan tren, mengelola data dari tren tersebut, sampai membuat visualisasi data.  

Nah, untuk melakukan semua hal itu, dalam kesehariannya seorang data scientist banyak menggunakan ilmu komputer, matematika, dan statistik. Makanya, Anda harus memiliki pemahaman tentang ketiga ilmu tersebut.

Perbedaan Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst

Secara umum, pekerjaan data scientist berhubungan dengan teknologi dan data. Lalu, apa bedanya dengan profesi data lainnya? Misal, data engineer dan data analyst. Tentu meski terlihat sama, ketiganya memiliki tugas dan tanggung jawab yang berbeda, lho.  

Nah, untuk Anda yang belum tahu perbedaan data engineer dan data scientist serta data analyst, berikut penjelasannya.

• Data Scientist: Menganalisis, mengatur, dan menafsirkan data. Bekerja mengolah data yang didapat dari data engineer. Kemudian, mencari adanya peluang baru yang bisa diwujudkan dari data tersebut.
• Data Engineer: Mengembangkan data, membuat desain arsitektur manajemen data, dan memelihara infrastruktur data perusahaan. Data engineer harus bisa mengelola dan menangani data dalam jumlah besar.
• Data Analyst: Mengolah dan menguji data, mengambil kesimpulan, serta melakukan visualisasi data. Seorang data analyst harus bisa mencari insight baru yang berkaitan dengan kemajuan bisnis.

Tugas Data Scientist

Setelah mengetahui apa itu data scientist dan perbedaannya dengan profesi lain, Anda juga perlu mengetahui tugasnya. Berikut adalah tugas-tugasnya yang sudah dikelompokkan dalam kategori tertentu.

Tugas Pengumpulan Data:

• Meningkatkan efisiensi dari proses pengumpulan data.
• Menyiapkan infrastruktur data.
• Menilai kualitas data dan membersihkan data.
• Menilai efektivitas dan akurasi sumber data baru serta teknik pengumpulan data.

Tugas Analisis Data:

• Menghasilkan informasi valid dari kumpulan data yang tersedia.
• Mengembangkan proses dan alat untuk memantau dan menganalisis kinerja serta akurasi data.
• Mengembangkan model dan algoritma data khusus.
• Mengidentifikasi sumber daya yang relevan untuk keperluan bisnis.
• Mengatur data ke dalam format yang bisa digunakan.
• Mengembangkan, mengimplementasikan, dan memelihara database.

Tugas Visualisasi Data:

• Mengidentifikasi peluang dengan memanfaatkan data perusahaan untuk mendorong solusi bisnis.
• Menganalisis data untuk melihat tren dan menemukan jawaban atas pertanyaan spesifik.
• Membuat visualisasi data.
• Meningkatkan dan mengoptimalkan pengembangan produk, teknik pemasaran, dan strategi bisnis.

Keterampilan yang Wajib Dimiliki

Agar dapat mengerjakan data science job di atas, seorang data scientist Indonesia perlu memiliki keterampilan tertentu. Berikut keterampilan yang wajib dimiliki oleh data scientist.

1. Probabilitas dan Statistik

Skills yang pertama adalah probabilitas dan statistik. Dalam data science, probabilitas adalah ukuran besaran kemungkinan terjadinya suatu hal. Jadi, data scientist bisa mengidentifikasi kemungkinan adanya ketergantungan antara dua variabel.

Sedangkan statistik adalah algoritma yang digunakan untuk menerjemahkan pola data untuk ditindaklanjuti. Adapun kegunaan statistik adalah untuk mengumpulkan, meninjau, dan menganalisis data. Selain itu, statistik juga berfungsi menerapkan model matematika ke variabel yang sesuai.

Dengan memiliki kedua skills ini, tentunya Anda akan memahami semua informasi data yang tersedia dan mengungkap anomali pada data. Bukan cuma itu, Anda juga bisa memprediksi tren di masa depan berdasarkan data dari tren sebelumnya.  

2. Kalkulus Multivariat dan Aljabar Linier

Sebagian besar data real adalah multivariat, yaitu berbagai variabel yang berperan memprediksi sesuatu. Hal ini membuat seorang data scientist harus memiliki skills kalkulus multivariat dan aljabar linier. 

Kalkulus multivariat juga digunakan dalam mengoptimalkan beberapa algoritma dalam machine learning. Jadi sebagai data scientist, Anda perlu memiliki pengetahuan dasar tentang kedua skills ini. Dengan begitu, Anda bisa melihat bagaimana variabel yang berbeda memainkan perannya dalam memprediksi output.

Nah, beberapa topik kalkulus multivariat dan aljabar linier yang wajib dikuasai, yaitu:

• Turunan dan gradien.
• Fungsi langkah, fungsi Sigmoid, fungsi Logit, dan fungsi Rectified Linear Unit.
• Fungsi biaya.
• Plotting fungsi.
• Nilai minimum dan maksimum suatu fungsi.
• Fungsi skalar, vektor, matriks, dan tensor.

3. Pemrograman

Sebagai data scientist, tentu Anda wajib memiliki skills pemrograman. Adapun peran pemrograman adalah untuk ekstraksi data, membersihkan data, dan visualisasi data.   Jadi, keterampilan ini dibutuhkan untuk mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang bisa ditindaklanjuti. 

Meski ada banyak bahasa pemrograman yang bisa dipelajari. Namun, Anda bisa mulai dengan mempelajari bahasa pemrograman berikut.

• Python. Mendukung pengumpulan data, analisis, pemodelan, dan visualisasi pada data besar.
• JavaScript. Digunakan untuk pengembangan web yang interaktif dan visualisasi pada data besar.
• Java. Cocok untuk membuat aplikasi seluler atau desktop yang lengkap.
• R. Pilihan yang ideal untuk data science, data besar, dan machine learning karena digunakan saat operasi statistik. 
• SQL. Memberi akses ke data dan statistik secara terstruktur untuk data science.