.jpg)
Berikut adalah beberapa tugas yang biasanya dilakukan oleh seorang data scientist:
1. Pemahaman Bisnis dan Perumusan Pertanyaan: Data scientist bekerja sama dengan pemangku kepentingan bisnis untuk memahami tantangan dan tujuan organisasi. Mereka membantu merumuskan pertanyaan yang dapat dijawab melalui analisis data.
2. Pengumpulan dan Pembersihan Data: Data scientist mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, dan melakukan proses pembersihan data untuk memastikan kualitas dan integritasnya sebelum analisis dilakukan.
3. Analisis Data dan Visualisasi: Data scientist menggunakan teknik analisis statistik dan eksplorasi data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi dalam data. Mereka juga menggunakan visualisasi data, seperti grafik dan dashboard interaktif, untuk menyajikan wawasan yang mudah dipahami.
4. Pengembangan Model Prediktif: Data scientist mengembangkan model prediktif dengan menggunakan teknik seperti machine learning, data mining, atau analisis statistik. Model ini digunakan untuk membuat prediksi atau mengidentifikasi pola yang membantu dalam pengambilan keputusan.
5. Evaluasi dan Pemantauan Model: Data scientist melakukan evaluasi kinerja model prediktif dan memantau performanya secara teratur. Mereka juga melakukan pengujian dan validasi model untuk memastikan keakuratannya.
6. Komunikasi dan Pelaporan: Data scientist berperan penting dalam mengkomunikasikan temuan dan wawasan mereka kepada pemangku kepentingan bisnis. Mereka menyajikan hasil analisis dan rekomendasi dalam bentuk laporan atau presentasi yang mudah dipahami.
Pendidikan dan pelatihan yang diperlukan untuk menjadi seorang data scientist dapat bervariasi, tetapi beberapa langkah yang umumnya direkomendasikan adalah:
1. Gelar Sarjana dalam Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, atau bidang terkait: Sebuah gelar sarjana di bidang ilmu komputer, matematika, atau statistik adalah fondasi yang kuat untuk memahami konsep-konsep yang penting dalam analisis data. Pendidikan formal ini memberikan pemahaman yang mendalam tentang dasar-dasar pemrograman, statistik, dan teori matematika yang relevan.
2. Pendidikan Lanjutan dalam Analisis Data dan Kecerdasan Buatan: Sebagai lanjutan dari gelar sarjana, pendidikan lanjutan seperti gelar master atau sertifikasi dalam analisis data, kecerdas
an buatan (AI), atau ilmu data dapat memberikan pengetahuan dan keterampilan yang lebih mendalam dalam domain ini. Program pendidikan ini sering kali melibatkan pembelajaran tentang teknik dan algoritma analisis data, pengembangan model prediktif, dan penggunaan alat dan teknologi terkait.
3. Keterampilan Pemrograman dan Alat Analisis Data: Data scientist perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang pemrograman dan alat analisis data. Bahasa pemrograman seperti Python dan R sering digunakan dalam analisis data, sementara alat analisis data seperti SQL, TensorFlow, atau scikit-learn juga digunakan secara luas. Menguasai keterampilan ini memungkinkan data scientist untuk memproses, menganalisis, dan memodelkan data dengan efisien.
4. Pemahaman Statistik dan Matematika: Data scientist harus memiliki pengetahuan yang solid tentang statistik dan matematika. Pemahaman konsep statistik seperti probabilitas, regresi, pengambilan sampel, dan uji hipotesis sangat penting dalam menganalisis data dan mengembangkan model prediktif. Selain itu, pemahaman matematika seperti kalkulus, linear algebra, dan teori probabilitas juga sangat berharga.
5. Pengalaman Praktis dan Proyek: Selain pendidikan formal, penting bagi seorang calon data scientist untuk mendapatkan pengalaman praktis dalam analisis data. Melakukan proyek-proyek data independen atau bekerja dalam tim yang terlibat dalam analisis data dapat membantu dalam memperoleh keterampilan praktis dan membangun portofolio yang menarik.
Selain pendidikan dan pelatihan, menjadi data scientist juga melibatkan kemampuan pemecahan masalah, keterampilan komunikasi yang baik, dan kemampuan untuk bekerja secara kolaboratif dalam tim. Kemampuan untuk terus belajar dan mengikuti perkembangan terbaru dalam bidang analisis data juga penting untuk tetap relevan.
Harap diingat bahwa persyaratan dan peluang kerja sebagai data scientist dapat bervariasi tergantung pada industri dan perusahaan. Adalah baik untuk melakukan penelitian tambahan tentang persyaratan dan tren industri yang spesifik untuk mempersiapkan diri secara optimal.
