Kehidupan Seorang Data Scientist: Tugas, Peran, dan Gaji

Data science pada dasarnya berurusan dengan data yang tidak terstruktur dan terstruktur. Data science adalah bidang yang terdiri dari segala sesuatu yang berhubungan dengan pembersihan data, persiapan, dan analisis data. Hal ini tentu merupakan kombinasi dari statistik, pemrograman, dan pengetahuan bisnis yang digunakan untuk menggali wawasan berharga dari data. Artikel ini akan membahas apa yang sebenarnya dilakukan seorang Data Scientist, langkah-langkah dalam proyek data science, peran yang ditawarkan, dan besaran gaji yang bisa diperoleh. Mari kita mulai dengan membahas kehidupan seorang Data Scientist.

Kehidupan Seorang Data Scientist

Seorang Data Scientist adalah seseorang yang bekerja dengan data untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat dan mendukung keputusan yang didasarkan pada data. Mereka menggabungkan keterampilan analisis statistik, pemrograman, dan pengetahuan domain bisnis untuk mengatasi masalah kompleks yang terjadi di dunia industri saat ini. Dalam kesehariannya, mereka dapat melakukan berbagai tugas, termasuk mengumpulkan data, membersihkan data yang kacau, membangun model prediktif, dan mengkomunikasikan temuan mereka kepada pemangku kepentingan perusahaan.

Langkah-langkah dalam Proyek Data Science

Proyek data science adalah perjalanan sistematis untuk mengubah data menjadi wawasan berharga. Langkah-langkah dalam proyek ini memiliki peran penting dalam memastikan bahwa hasil akhirnya memberikan nilai tambah yang signifikan bagi perusahaan. Berikut langkah-langkah yang dilalui dalam menyelesaikan proyek data science:

1. Pemahaman Masalah Bisnis

Langkah pertama dalam sebuah proyek data science adalah pemahaman yang mendalam tentang masalah bisnis yang akan dipecahkan. Disinilah Data Scientist akan berkolaborasi dengan pemangku kepentingan untuk menggali detail masalah, tujuan, dan tantangan yang dihadapi. Dalam pemahaman ini, penentuan metrik keberhasilan proyek menjadi sangat penting dan memahami masalah bisnis dengan baik adalah fondasi yang kuat untuk mengarahkan semua langkah selanjutnya dalam proyek data science.

2. Akuisisi Data

Setelah pemahaman masalah, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data yang diperlukan untuk analisis. Hal ini bisa melibatkan data internal perusahaan, seperti data pelanggan atau transaksi, yang telah terakumulasi dari operasi bisnis sehari-hari. Selain itu, sumber data eksternal seperti data pasar, data pemerintah, atau data media sosial juga dapat menjadi sumber informasi yang berharga.

Proses akuisisi data ini memerlukan keahlian dalam pengambilan data yang akurat dan relevan untuk memastikan bahwa analisis yang akan dilakukan memiliki dasar yang kuat. Sebagai Data Scientist, kemampuan untuk memilih dengan bijak data mana yang akan digunakan dan bagaimana mengintegrasikannya adalah keterampilan yang krusial dalam menyelesaikan proyek data science yang sukses.

3. Persiapan Data

Data sering kali datang dalam bentuk yang tidak terstruktur atau mentah. Data Scientist harus menjalani proses yang disebut sebagai data preprocessing atau data preparation untuk menjadikan data ini siap untuk di analisis. Hal ini tentu melibatkan tahap membersihkan data dengan menghilangkan nilai yang hilang atau tidak valid, menyesuaikan format data, dan mengatasi duplikasi atau inkonsistensi data.

Selanjutnya, data harus diproses untuk menghilangkan noise atau gangguan yang tidak relevan. Setelah data bersih dan terstruktur, Data Scientist dapat melanjutkan dengan tahap selanjutnya dalam proyek data science yaitu exploratory data analysis, di mana mereka dapat menggali lebih dalam ke dalam data untuk mengidentifikasi pola dan wawasan yang berguna.

Dengan mempersiapkan data dengan hati-hati, Data Scientist dapat memastikan bahwa hasil analisis mereka akurat dan dapat diandalkan.

4. Analisis Data Eksploratif

Langkah penting dalam proyek data science adalah Exploratory Data Analysis (EDA). Pada tahap ini, Data Scientist secara cermat menjelajahi dataset yang telah dikumpulkan untuk mengidentifikasi pola, tren, atau anomali yang mungkin memiliki nilai bisnis. EDA membantu dalam pemahaman mendalam tentang data yang digunakan dalam analisis, memastikan keakuratannya, dan menyoroti area-area yang perlu mendapatkan perhatian khusus.

Melalui visualisasi dan analisis statistik, EDA memungkinkan Data Scientist untuk membuat pertanyaan awal yang relevan, yang akan membimbing langkah-langkah selanjutnya dalam proyek. Dengan demikian, EDA menjadi fondasi yang kuat untuk mengembangkan solusi yang tepat dalam pemecahan masalah bisnis yang dihadapi.

5. Pemodelan Data

Setelah data diperoleh dan dibersihkan, langkah berikutnya dalam proyek data science adalah pembuatan model prediktif atau analisis statistik. Di sinilah Data Scientist mengambil langkah kritis untuk menggali lebih dalam ke dalam data. Dengan menggunakan berbagai teknik statistik dan algoritma pemodelan yang sesuai, mereka mengolah data untuk mengidentifikasi pola, trend, dan hubungan yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama.

Berdasarkan analisis ini, mereka dapat membangun model yang dapat memberikan perkiraan atau rekomendasi yang bermanfaat untuk membantu pemangku kepentingan dalam pengambilan keputusan. Pemodelan data adalah salah satu aspek yang paling menarik dan penting dalam ilmu data science, di mana kekuatan prediksi dan pemahaman mendalam tentang data dapat ditemukan.

6. Visualisasi dan Komunikasi

Hasil analisis data yang cermat dan informatif hanya menjadi bermanfaat jika dapat dengan jelas dan efektif dikomunikasikan kepada pemangku kepentingan. Inilah dimana visualisasi data memainkan peran penting dalam proses ini. Visualisasi data melibatkan representasi grafis dari data dalam bentuk grafik, bagan, atau visual lainnya yang mudah dipahami.

Dengan bantuan visualisasi, Data Scientist dapat menggambarkan temuan, trend, atau wawasan secara lebih intuitif. Hal ini tidak hanya memudahkan pemangku kepentingan untuk memahami informasi, tetapi juga memungkinkan mereka membuat keputusan yang didasarkan pada bukti yang kuat dari analisis data.

Sebagai alat komunikasi yang penting, visualisasi data membantu menjembatani kesenjangan antara analisis yang kompleks dan pemahaman yang lebih luas, menjadikannya salah satu komponen kunci dalam proses data science.

7. Implementasi dan Pemeliharaan

Setelah model atau solusi data science dikembangkan dengan cermat, langkah terakhir dalam proyek adalah menerapkannya dalam konteks bisnis yang sesungguhnya. Implementasi ini dapat melibatkan integrasi model ke dalam sistem perusahaan, membuat alat berbasis web untuk memfasilitasi penggunaan model, atau mengambil tindakan berdasarkan temuan dan rekomendasi dari analisis data.

Namun, pekerjaan seorang Data Scientist belum berakhir setelah implementasi. Pemeliharaan yang cermat diperlukan untuk memastikan bahwa model tetap akurat seiring berjalannya waktu dan untuk mengidentifikasi perubahan yang mungkin terjadi dalam data.

Hal ini melibatkan pemantauan kinerja model, pembaruan perangkat lunak, dan penyesuaian strategi analisis jika diperlukan. Dengan pemeliharaan yang tepat, hasil analisis data dapat memberikan manfaat yang berkelanjutan bagi perusahaan dan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Peran yang Ditawarkan kepada Seorang Data Scientist

Bagi seorang Data Scientist, dunia profesional menawarkan berbagai peran yang menarik. Seorang Data Scientist dapat memilih untuk menjadi Data Analyst yang fokus pada pemahaman data, pengembangan laporan, dan analisis dasar. Alternatif lain adalah menjadi Machine Learning Engineer yang bertanggung jawab untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model machine learning yang kompleks.

Selain itu, menjadi Data Engineer adalah opsi yang mengarah pada manajemen infrastruktur data dan pengumpulan data dalam skala besar. Selain itu, Data Scientist juga dapat memilih untuk menjadi spesialis di bidang tertentu seperti kesehatan, keuangan, atau energi di mana pemahaman yang mendalam tentang data di bidang tersebut sangat bernilai. Dengan demikian, karier seorang Data Scientist menawarkan berbagai peluang yang menarik sesuai dengan minat dan keahlian individu.

Gaji Seorang Data Scientist

Gaji seorang Data Scientist bervariasi tergantung pada sejumlah faktor kunci. Pengalaman yang dimiliki oleh seorang Data Scientist dapat memainkan peran penting dalam menentukan gaji mereka. Semakin lama mereka bekerja di bidang ini dan semakin banyak proyek yang mereka selesaikan, semakin besar potensi penghasilannya.

Selain itu, lokasi geografis juga mempengaruhi besaran gaji, dengan kota-kota besar dan pusat teknologi seperti Silicon Valley cenderung membayar lebih tinggi daripada daerah lain. Industri tempat seorang Data Scientist bekerja juga memiliki dampak signifikan, dengan industri seperti teknologi, keuangan, dan kesehatan seringkali menawarkan gaji yang lebih tinggi.

Tidak jarang gaji seorang Data Scientist mencapai angka yang mengesankan, bahkan mencapai rentang 95 ribu hingga 165 ribu dolar per bulan, menjadikan mereka salah satu pekerjaan dengan bayaran tertinggi dalam dunia teknologi saat ini. Namun, perlu diingat bahwa gaji tersebut adalah hasil dari keterampilan yang tinggi dan peran yang penting yang dimainkan oleh Data Scientist dalam menganalisis data untuk mengambil keputusan bisnis yang krusial bagi perusahaan.

Kesimpulan

Data science adalah bidang yang sangat penting dalam dunia saat ini. Seorang Data Scientist bekerja dengan data untuk mengungkap wawasan bisnis yang berharga, dan ini tentu melibatkan sejumlah langkah yang kompleks dalam proyek data science. Terlepas dari tugas yang rumit, banyak peran menarik dan gaji yang menggiurkan yang ditawarkan kepada para ahli data science.

Jika Anda tertarik untuk memulai atau memajukan karir Anda dalam dunia data science, jangan ragu untuk bergabung dengan Algoritma Data Science School. Kami menawarkan kurikulum yang mudah dipelajari, dan dibimbing oleh instruktur yang berpengalaman tentunya. Bergabunglah dengan kami dan mulailah perjalanan Anda untuk menjadi seorang Data Scientist yang sukses dan ikut bersama untuk #JadiTalentaData sekarang!