Ilmuwan data adalah sebuah profesi yang tugas utamanya adalah mengolah data. Biasanya, perusahaan membutuhkan ilmuwan data untuk menerjemahkan data secara akurat. Dengan cara ini keputusan dapat dibuat dengan benar.
Apa itu ilmuwan data? Ini adalah pekerjaan, tugas, dan keterampilan yang dibutuhkan
Pertumbuhan karir ilmuwan data telah meningkat sebesar 650% sejak 2012, menurut situs web California University of Pennsylvania. Jadi, peluang karir bagi para ilmuwan data sangat besar. Tidak hanya di Eropa, tetapi juga di Indonesia. Faktanya, persentase itu akan lebih tinggi lagi pada tahun 2026, dengan perkiraan 11,5 juta pekerjaan ilmuwan data baru.
Nah, buat kamu yang tertarik dengan profesi data scientist, baca artikel ini sampai habis ya! Kami menjelaskan pekerjaan, tugas, dan keterampilan yang dibutuhkan ilmuwan data.
Apa itu ilmuwan data?
Seorang ilmuwan data adalah seorang ahli yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data. Apakah terstruktur atau tidak. Dari sana, tugas seorang ilmuwan data adalah mengumpulkan pola dan meneliti data secara menyeluruh.
Tujuannya adalah untuk menarik kesimpulan dari hasil analisis data. Kemudian, kesimpulan ini digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang dibutuhkan oleh perusahaan. Dengan cara ini, perusahaan dapat mengejar informasi data yang dibuat oleh ilmuwan data.
Untuk memperoleh wawasan yang berguna dari data, ada sejumlah proses yang dilakukan oleh para ilmuwan data. Dimulai dengan mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, mengumpulkan data dari berbagai sumber, menganalisisnya, menemukan tren, mengelola data dari tren tersebut, dan membuat visualisasi data.
Nah, untuk melakukan semua ini, seorang ilmuwan data menggunakan banyak ilmu komputer, matematika, dan statistik dalam kehidupan sehari-hari mereka. Oleh karena itu, Anda harus memahami ketiga ilmu tersebut.
Baca Juga: Apa Itu Struktur Data dan Kegunaannya dalam Pemrograman?
Perbedaan antara ilmuwan data, insinyur data, dan analis data
Secara umum, pekerjaan data scientist berkaitan dengan teknologi dan data. Lalu apa bedanya dengan profesi data lainnya? Misalnya data engineer dan data analyst. Tentu saja, meski terlihat sama, ketiganya memiliki tugas dan tanggung jawab yang berbeda, lho.
Nah, bagi Anda yang belum mengetahui perbedaan antara data engineer dengan data scientist dan data analyst, berikut penjelasannya.
Ilmuwan Data: Menganalisis, mengatur, dan menafsirkan data. Ilmuwan data bekerja pada pemrosesan data yang diperoleh dari insinyur data. Kemudian mencari kemungkinan baru yang dapat diwujudkan dari data tersebut.
Insinyur Data: Mengembangkan data, merancang arsitektur manajemen data, dan memelihara infrastruktur data perusahaan. Insinyur data harus mampu mengelola dan memanipulasi data dalam jumlah besar.
Analis Data: Memproses dan menguji data, menarik kesimpulan, dan memvisualisasikan data. Seorang analis data harus mampu menghasilkan wawasan baru tentang kemajuan bisnis.
Baca Juga: Ingin Menjadi Data Analyst di Niagahoster? Mari bergabung dalam program DQLab Tetris
Dengan pemahaman ini, Anda dapat menggunakan tabel di bawah ini untuk mengidentifikasi perbedaan antara insinyur data, ilmuwan data, dan analis data.
Indikator Data Scientist Data Engineer Data Analyst
Keterampilan yang Diperlukan – Keterampilan statistik dan analitis
– Menguasai pemrograman seperti SAS, R dan Python coding
– Analisis berbasis Hadoop
– Memahami penggunaan program spreadsheet dan SQL
– Membuat sebuah keputusan
– Memiliki pengetahuan tentang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam – Pemrograman lanjutan
– Analisis berbasis Hadoop
– Pengetahuan tentang SQL dan database
– Scripting dan Visualisasi Data – Memahami cara menggunakan program Excel, Google Analytics, Tableau dan SQL
– Penguasaan berbagai syarat dan ketentuan
– Buat laporan data
– Menggunakan alat yang menarik untuk membuat infografis
Tugas dan Tanggung Jawab – Pengembangan model operasi
– Lakukan analisis dan pengoptimalan data
– Berpartisipasi dalam perencanaan strategis untuk analisis data
– Mengintegrasikan data dan melakukan analisis ad hoc
– Menganalisis dan mengoptimalkan penggunaan pembelajaran mesin – memahami pemrograman dan kompleksitasnya
– Mengembangkan dan merancang arsitektur manajemen data
– Pemantauan infrastruktur data perusahaan
– Evaluasi dan bersihkan data untuk membersihkan data
– Memastikan akurasi dan fleksibilitas data – Membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data
– Representasi data melalui laporan dan tanggal
LIHAT JUGA :