Apa itu Data Scientist? Gaji, Tanggung Jawab, dan Peta Jalan untuk Menjadi Salah Satu

Seorang data scientist adalah seseorang yang mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang didasarkan pada data. Data science telah menjadi kata kunci di pasar kerja selama beberapa waktu sekarang, tetapi hari ini, itu adalah salah satu pekerjaan yang tumbuh paling cepat. Selain itu, gaji rata-rata data scientist adalah $125,891 per tahun, menurut Glassdoor.

Tapi apa itu data science? Pengamatan dan eksperimen adalah ilmu pengetahuan. Mengamati pola tersembunyi dalam data dan bereksperimen dengan berbagai teknik machine learning dan statistik untuk membuat strategi yang didasarkan pada data disebut data science.

Dalam blog ini, kita akan mempelajari peran dan tanggung jawab seorang data scientist, peta jalan untuk menjadi salah satu, dan perbedaan antara data scientist dan data analyst.

Tanggung Jawab Data Scientist

Tanggung jawab seorang data scientist dapat bervariasi dari satu organisasi ke organisasi lain tergantung pada tujuan, strategi data, dan ukuran organisasi. Tanggung jawab sehari-hari adalah sebagai berikut:

• Mengumpulkan dan memproses data
• Menganalisis data untuk menemukan pola tersembunyi
• Membangun algoritma dan model data
• Menggunakan machine learning untuk memprediksi tren
• Menyampaikan hasil kepada tim dan pemangku kepentingan
• Bekerja sama dengan insinyur perangkat lunak untuk mengirimkan model ke produksi
• Tetap up-to-date dengan teknologi dan metode terbaru dalam ekosistem data science

Bagaimana Menjadi Data Scientist?

Sarjana

Gelar sarjana dalam Ilmu Komputer adalah awal yang baik untuk menjadi data scientist. Anda dapat familiar dengan prinsip-prinsip pemrograman dan rekayasa perangkat lunak. Gelar sarjana dalam statistik atau fisika juga dapat membentuk fondasi yang baik.

Belajar Keterampilan

Pemrograman

Menurut analisis dari 15.000 lowongan pekerjaan data science, 77% lowongan pekerjaan data science menyebutkan Python, dan 59% menyebutkan SQL sebagai keterampilan yang diperlukan untuk melamar pekerjaan. Oleh karena itu, mempelajari Python dan SQL adalah mutlak harus. Setelah mempelajari pemrograman 101, Anda perlu mendapatkan keahlian dalam perpustakaan dan kerangka kerja Machine Learning, yang adalah sebagai berikut:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Visualisasi Data

Otak kita memproses informasi visual 60.000x lebih cepat daripada informasi tertulis. Menyajikan wawasan yang diperoleh dari analisis data menggunakan dashboard disebut Visualisasi Data. Dalam visualisasi data, data scientist menggunakan grafik yang sesuai untuk menyampaikan informasi kepada pemangku kepentingan dan tim. Kemampuan dalam salah satu alat berikut cukup untuk visualisasi data:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Machine Learning

Langkah ini berjalan sejajar dengan pemrograman. Pemahaman tentang machine learning diperlukan untuk memprediksi tren masa depan pada dataset yang tidak terlihat. Konsep ML dasar yang harus diketahui setiap data scientist adalah sebagai berikut:

• Pembelajaran Terawasi, Pembelajaran Tidak Terawasi, Deteksi Anomali, Pengurangan Dimensi, dan Pengelompokan
• Rekayasa Fitur
• Evaluasi dan Seleksi Model
• Metode Ensemble
• Pembelajaran Dalam

Banyak platform EdTech dan kursus mengajarkan keterampilan teknis yang disebutkan di atas yang diperlukan untuk menjadi data scientist.

Big Data

Big Data, Big Business. 1 dari 5 lowongan pekerjaan mengharapkan pelamar untuk memiliki keterampilan pengolahan big data. Pengetahuan tentang Kerangka Kerja Spark dan Hadoop diperlukan untuk mengolah big data.

Mem bangun Proyek Portofolio

Setelah Anda menyelesaikan kurikulum data scientist, saatnya untuk menerapkan pengetahuan Anda dengan membangun proyek data science. Lakukan proyek yang berorientasi nilai dengan memecahkan masalah. Menemukan data dunia nyata melalui Kaggle atau sumber kredibel lainnya adalah cara terbaik untuk memulai.

Selanjutnya, terapkan seluruh siklus hidup data science, yang meliputi: Pemrosesan, Analisis, Pemodelan, Evaluasi, dan akhirnya, Penerapan ke proyek Anda. Ceritakan kisah tentang proyek Anda dengan menulis blog tentang hasil yang Anda capai. Kegiatan ini dapat menggantikan pengalaman kerja jika Anda baru memulai.

Keterampilan Lunak

Untuk menjadi data scientist, Keterampilan Lunak sama pentingnya dengan keterampilan teknis. Data scientist harus dapat menyampaikan konsep teknis kepada pemangku kepentingan secara efektif. Pemecahan masalah dan kreativitas diperlukan untuk membuat solusi data inovatif. Data scientist bekerja dengan data analyst, data engineer, dan insinyur perangkat lunak; oleh karena itu, kolaborasi dan kerja tim diperlukan.

Pekerjaan Tingkat Pemula

Mendapatkan pekerjaan tingkat pemula di bidang analisis data dapat menjadi langkah yang sangat baik untuk menjadi data scientist. Untuk itu, menyebutkan proyek portofolio dalam resume Anda dapat membantu Anda menonjol di depan pemberi kerja. Anda dapat beralih ke peran data science ketika Anda mendapatkan pengalaman dan keterampilan.

Data Scientist vs. Data Analyst: Apa Perbedaannya?

Data scientist dan data analyst mungkin tampak sama. Namun, ada perbedaan yang signifikan antara kedua peran tersebut, yang adalah sebagai berikut:

Jumlah total data yang dibuat, dikonsumsi, dan ditangkap adalah sekitar 64 zettabytes pada 2020, dan diperkirakan akan mencapai 181 zettabytes pada 2025. Untuk mewujudkan potensi data yang sangat besar, kita memerlukan data scientist. Seorang data scientist menganalisis data dan menyediakan solusi yang didasarkan pada data. Data scientist harus tetap up-to-date dengan metode dan alat penelitian terbaru untuk memberikan nilai terbaik.

Ingin lebih banyak konten yang terkait dengan data science? Kunjungi unite.ai