Apa Itu Data Scientist? Simak Selengkapnya

Di era big data dan kecerdasan buatan, profesi Data Scientist semakin banyak dicari oleh perusahaan. Mereka berperan penting dalam mengolah data menjadi wawasan berharga yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Yuk, kita kenali lebih jauh tentang peran dan tanggung jawab seorang Data Scientist!

Pengertian Data Scientist

Data Scientist adalah profesional yang ahli dalam menggali dan menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis.

Mereka menggabungkan keterampilan dalam bidang statistik, matematika, dan ilmu komputer untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data dalam jumlah besar.

Peran Data Scientist

1. Pengumpulan Data

Data Scientist bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk database internal, API, dan sumber data eksternal seperti media sosial dan perangkat IoT.

Proses ini melibatkan pengidentifikasian sumber data yang relevan dan memastikan data yang diperoleh berkualitas tinggi.

2. Pengolahan Data

Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah pengolahan data.

Data Scientist melakukan proses pembersihan data untuk menghilangkan kesalahan dan inkonsistensi, serta transformasi data untuk mempersiapkannya untuk analisis. Teknik seperti data wrangling dan normalisasi digunakan dalam tahap ini.

3. Pembuatan Model Prediktif

Data Scientist membangun model prediktif menggunakan teknik machine learning untuk menganalisis hasil berdasarkan data historis.

Model ini digunakan untuk berbagai aplikasi seperti prediksi penjualan, deteksi penipuan, dan rekomendasi produk, yang memberikan nilai tambah signifikan bagi perusahaan.

4. Eksperimen dan Validasi

Data Scientist melakukan eksperimen untuk menguji hipotesis dan validasi model yang dibangun.

Proses ini melibatkan pembagian data menjadi set pelatihan dan pengujian, serta evaluasi model menggunakan metrik kinerja seperti akurasi, presisi, dan recall.

Keterampilan yang Dibutuhkan Data Scientist

1. Keterampilan Statistik dan Matematika

Pengetahuan yang mendalam tentang statistik dan matematika sangat penting. Data Scientist harus menguasai konsep-konsep seperti distribusi probabilitas, regresi, analisis varians, dan algoritma machine learning.

2. Pemrograman dan Alat Analisis

Menguasai bahasa pemrograman seperti Python dan R, serta alat analisis data seperti SQL, Hadoop, dan Spark adalah hal penting. Keterampilan ini memungkinkan Data Scientist untuk mengakses, memproses, dan menganalisis data dengan cepat dan efisien.

3. Komunikasi Efektif

Kemampuan untuk menyampaikan hasil analisis dan rekomendasi dengan jelas dan efektif kepada pemangku kepentingan non-teknis adalah kunci.

Keterampilan ini mencakup penulisan laporan, presentasi, dan pembuatan visualisasi data yang mudah dipahami.