![[FI] Apa Itu Data Scientist Inilah Pekerjaan, Tugas, dan Skills yang Diperlukan](https://niagaspace.sgp1.digitaloceanspaces.com/blog/wp-content/uploads/2022/01/02081840/FI-Apa-Itu-Data-Scientist-Inilah-Pekerjaan-Tugas-dan-Skills-yang-Diperlukan.jpg)
Data scientist adalah salah satu profesi yang tugas utamanya mengolah data. Biasanya perusahaan membutuhkan seorang data scientist untuk menerjemahkan data secara akurat. Jadi, pengambilan keputusan bisa dilakukan dengan tepat.
Dilansir dari situs California University of Pennsylvania, pertumbuhan karier data scientist tumbuh 650% sejak tahun 2012. Jadi, peluang karier data scientist sangatlah besar. Tidak hanya di Eropa, tapi juga di Indonesia. Bahkan presentase tersebut akan semakin tinggi pada 2026 dengan estimasi 11,5 juta pekerjaan baru di bidang data scientist.
Jadi, untuk Anda yang tertarik dengan profesi data scientist, simak artikel ini sampai akhir, ya! Kami akan menjelaskan pekerjaan data scientist, tugas, dan skills yang wajib dimiliki.
Apa Itu Data Scientist?
Data scientist adalah ahli yang bertugas mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data. Baik yang terstruktur maupun tidak. Dari situ, tugas data scientist adalah mengumpulkan pola dan meneliti data 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.
Baca Juga: Apa Itu Struktur Data dan Kegunaannya dalam Pemrograman?
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. Data scientist 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.
Dari pengertian tersebut, Anda bisa mengetahui perbedaan data engineer, data scientist, dan data analyst dalam tabel berikut.
| Indikator | Data Scientist | Data Engineer | Data Analyst |
| Skills yang Diperlukan | – Keterampilan statistik dan analitis – Menguasai pemrograman, seperti SAS, R, dan Python coding – Analisis berbasis Hadoop – Memahami penggunaan program Spreadsheet dan SQL – Pengambilan keputusan – Memiliki pengetahuan machine learning dan deep learning | – Pemrograman tingkat lanjut – Analisis berbasis Hadoop – Menguasai SQL dan database – Pembuatan skrip dan visualisasi data | – Memahami penggunaan program Excel, Google Analytics, Tableau, dan SQL – Menguasai berbagai istilah bisnis – Membuat laporan data – Menggunakan tools pembuat infografik yang menarik |
| Tugas dan Tanggung Jawab | – Mengembangkan model operasional – Melakukan analisis dan pengoptimalan data – Terlibat dalam perencanaan strategis untuk analitik data – Mengintegrasikan data dan melakukan analisis ad-hoc – Menganalisis dan mengoptimalkan penggunaan machine learning | – Memahami pemrograman dan kompleksitasnya – Mengembangkan dan membuat desain arsitektur manajemen data – Memonitor infrastruktur data perusahaan – Mengevaluasi dan membersihkan data menjadi clean data – Memastikan akurasi dan fleksibilitas data | – Membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data – Representasi data melalui laporan dan visualisasi data – Melakukan analisis statistik dan interpretasi data – Berkolaborasi dengan tim manajemen untuk memahami kebutuhan bisnis |
| Soft Skills | Rasa ingin tahu yang tinggi, komunikasi dan kerja sama tim. | Memecahkan masalah, komunikasi, dan kerja sama tim. | Komunikasi, storytelling, dan kerja sama tim. |
| Tools yang Digunakan | – Jupyter Notebooks – R Studio – Python, R, dan SQLPlotly Dash dan R Shiny – Scikit Learn | – RDBMS, NoSQL, Hadoop, Data Warehouses – SQL, Python/C/Java/Shell – ETL, Pipelines, OS Commands, DB Tools | – Spreadsheets – SAS – SPSS – Jupyter Notebooks – Python, R, dan SQL – Excel, PowerPoint, Power BI atau Cognos |
Nah, itu dia perbedaan data scientist vs data analyst dan data engineer. Jadi, kini Anda sudah tahu apa saja perbedaan ketiganya, bukan?
Baca Juga: Data Warehouse: Pengertian, Kegunaan, dan Contoh
Tugas Data Scientist
Setelah mengetahui apa itu data scientist dan perbedaannya dengan profesi lain, Anda juga perlu mengetahui tugas data scientist. Berikut adalah tugas data scientist 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.
Baca Juga: Apa itu Software Engineer?
Keterampilan yang Wajib Dimiliki oleh Data Scientist
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
Data scientist 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 bagi data scientist 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 oleh data scientist, 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 skill pemrograman layaknya seorang programmer.
Adapun peran pemrograman sebagai data scientist 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.
- Bahasa Python. Mendukung pengumpulan data, analisis, pemodelan, dan visualisasi pada data besar.
- JavaScript adalah bahasa yang 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.
Baca Juga: Inilah Perbedaan Java dan JavaScript yang Perlu Anda Tahu
4. Manajemen Basis Data
Selain matematika, statistik, dan pemrograman, skills manajemen basis data juga penting untuk dimiliki. Karena 80% pekerjaan data scientist berhubungan dengan proses menyiapkan data.
Manajemen basis data adalah perangkat lunak yang dirancang untuk mendefinisikan, memanipulasi, mengambil, dan mengelola data dalam database. Seorang data scientist yang memiliki skills ini dapat mendefinisikan aturan guna memvalidasi dan memanipulasi data.
Nah, berikut adalah berbagai hal yang perlu dilakukan data scientist dengan skills manajemen basis data.
- Mendefinisikan, mengambil, dan mengelola data dalam database.
- Memanipulasi data itu sendiri. Mulai dari format data hingga struktur file.
- Menentukan aturan untuk memvalidasi dan menguji data.
- Mendukung lingkungan multi-pengguna untuk mengakses dan memanipulasi data secara paralel.
Baca Juga: Pengertian MySQL, Fungsi, dan Cara Kerjanya (Lengkap)
5. Visualisasi Data
Setelah menganalisis hasil temuan data, data scientist juga harus dapat memvisualisasikan data. Visualisasi adalah cara yang efektif untuk mengkomunikasikan dan mengeksplorasi hasil data akhir.
Skills visualisasi data akan membuat Anda lebih memahami berbagai kumpulan data yang diberikan. Dengan begitu, proses identifikasi pola dan tren pada data bisa dilakukan lebih efektif.
Lewat visualisasi data juga, data scientist lebih mudah mengambil keputusan berdasarkan data yang ada. Selain itu, Anda juga dapat memahami wawasan bisnis dan menetapkan rencana strategi bisnis yang relevan.
Baca Juga: Apa Itu Big Data? Konsep, Karakteristik, dan Manfaatnya Bagi Bisnis Anda
6. Machine Learning
Skills machine learning dibutuhkan jika Anda bekerja di perusahaan yang mengelola dan mengoperasikan data dalam jumlah besar. Karena proses pengambilan keputusannya akan berpusat pada data yang ada.
Machine learning sendiri adalah metode analisis data yang mengotomatisasi pembuatan model analitik. Skills ini penting untuk dimiliki karena Anda dapat membuat klasifikasi atau prediksi data. Hal tersebut dapat mendorong Anda untuk mengambil keputusan dalam aplikasi dan bisnis.
Dengan skills machine learning, Anda dapat mendeteksi kemungkinan adanya penipuan dan risiko. Selain itu, Anda juga bisa membuat sistem pengenalan wajah dan suara serta penyaringan spam otomatis. Jadi, pengenalan dan terjemahan bahasa dan dokumen bisa dilakukan secara komprehensif.
Baca Juga: Apa Itu Data Mining? Manfaat, Proses, dan Contohnya
7. Cloud Computing
Setiap data yang dianalisis oleh data scientist akan disimpan di Cloud. Hal inilah yang membuat setiap data scientist harus menguasai skills ini dan memahami cara pakai cloud computing.
Tapi, apa itu cloud computing? Jadi, cloud computing adalah konsep komputasi yang berbasis internet. Dengan skills ini, Anda bisa menyimpan, mengakses, serta mengolah data dengan lebih mudah.
Adapun manfaat menggunakan cloud computing bagi data scientist adalah menghemat biaya dan waktu. Karena proses backup data lebih mudah dilakukan dan Anda memiliki akses ke teknologi yang terbaru.
Nah, biasanya seorang data scientist menggunakan platform AWS, Azure, dan Google Cloud untuk melakukan cloud computing. Hal ini karena platform tersebut menyediakan akses ke database, kerangka kerja, bahasa pemrograman, dan alat operasional.
Baca Juga: Cloud Computing: Pengertian, Cara Kerja, dan Fungsinya
8. Microsoft Excel
Dalam mengolah data, terkadang seorang data scientist juga menggunakan Microsoft Excel. Oleh karena itu, Anda harus menguasai skills yang satu ini. Jadi, pekerjaan Anda bisa dilakukan dengan lebih mudah.
Apalagi Microsoft Excel adalah platform yang sering digunakan di berbagai perusahaan untuk analitik data tingkat dasar. Anda juga bisa menyimpan berbagai data dalam banyak versi menggunakan Microsoft Excel.
Bagi orang non-teknis, Microsoft Excel juga berfungsi sebagai pengganti database. Dengan menguasai skills Microsoft Excel, Anda bisa mengurutkan, menggabungkan, dan memangkas data, membuat tabel dan bagan pivot, membersihkan data,hingga mencari data yang dibutuhkan dengan mudah.
Baca Juga: Apa Itu Business Intelligence?
Tertarik untuk Menjadi Data Scientist?
Jadi, bisa dipahami bahwa pekerjaan data scientist adalah ahli yang bertugas mengolah dan menganalisis data. Kehadiran seorang data scientist ini dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan bisnis sesuai hasil akhir data.
Beberapa tahun ini, peluang kerja sebagai data scientist juga terbuka lebar. Khususnya di perusahaan di bidang teknologi dan data. Makanya, tidak heran jika profesi ini sedang banyak diminati. Khususnya bagi lulusan IT.
Dari penjelasan di atas, bisa diketahui bahwa data scientist membutuhkan skills tentang bahasa pemrograman, matematika, dan statistik yang mumpuni. Skills yang perlu dipelajari memang cukup banyak. Hal inilah yang membuat Anda harus terus belajar. Dengan begitu, Anda telah menerapkan cara menjadi data scientist yang andal.
Nah, setelah menerapkan cara menjadi data scientist yang andal, apakah Anda tertarik berkarier di Niagahoster? Jika iya, maka bisa kunjungi halaman karier Niagahoster untuk mencari peluang karir sebagai data scientist. Semoga bermanfaat!
