Data scientist merupakan profesi yang bertanggung jawab untuk menyusun dan menganalisis kumpulan data besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Pekerjaan ini menggabungkan keterampilan matematika, statistika, dan ilmu komputer untuk memahami data agar bisa menghasilkan informasi yang bermanfaat bagi perusahaan.

Data scientist handal mampu mengumpulkan, memproses, memodelkan, dan menafsirkan data untuk membuat rekomendasi strategi bisnis. Seorang data scientist juga harus memastikan data valid, akurat, dan lengkap.

Skill wajib agar jadi data scientist handal

Bagi Anda yang ingin jadi data scientist handal, ada beberapa keterampilan tertentu yang harus Anda kuasai. Berikut beberapa keterampilan tersebut.

1. Statistika dan matematika

Data scientist handal pasti memiliki dasar argumen kuat yang dibangun atas fakta, berupa angka dalam matematika dan statistika. Apa pun bisnisnya pasti membutuhkan kedua skill ini untuk membuat rekomendasi dan keputusan. Dua komponen utama dalam matematika yang berkontribusi pada data science, yaitu aljabar linier dan kalkulus yang berperan penting dalam machine learning untuk mengenali gambar dan analisis teks.

Statistika juga umumnya terbagi menjadi dua, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan data dengan meringkas data kuantitatif melalui grafik atau representasi numerik. Sementara itu, statistik inferensial digunakan untuk menyimpulkan data, misalnya menyimpulkan kumpulan data dari populasi yang besar dengan melakukan beberapa tes dan deduksi dari sampel yang lebih kecil.

2. Data wrangling

Data wrangling adalah suatu proses membersihkan dan menyatukan kumpulan data yang berantakan dan kompleks untuk bisa diakses dan dianalisis lebih mudah. Proses ini biasanya mencakup konversi dan pemetaan data secara manual dari satu bentuk mentah ke format lain agar pengelolaan dan pengaturan data lebih nyaman.

Tujuan utama dari data wrangling adalah menyediakan data yang akurat agar bisa dianalisis lebih lanjut. Poin penting dalam data wrangling mencakup akuisisi data, penggabungan data, dan pembersihan data.

3. Machine learning

Machine learning merupakan cabang yang menarik dari AI (Artificial Intelligence). Teknologi ini digunakan untuk mendeteksi, mempelajari, dan memberikan prediksi secara otomatis dengan mengenali pola-pola aktivitas yang muncul dalam data. Teknologi ini menyaring potongan informasi yang berguna dan menyatukannya berdasarkan pola untuk mendapatkan hasil yang akurat.

Pada tingkat advanced, machine learning akan mampu beradaptasi dengan data baru secara mandiri melalui literasi. YouTube menggunakan machine learning untuk mendeteksi dan mempelajari jenis konten yang Anda sukai untuk kemudian memberikan rekomendasi konten serupa yang mungkin Anda sukai.

4. Storytelling

Data scientist handal tidak hanya mampu menghasilkan visual atau model rumit dengan akurasi tinggi, tapi juga harus mampu mengomunikasikan hasil dari pekerjaannya pada orang lain. Anda tentunya akan bekerja dengan departemen lain dalam perusahaan yang tidak mengerti tentang data. Nah, di sinilah skill storytelling diperlukan untuk menyampaikan temuan dari data yang Anda proses.

Untuk menceritakan hasil temuan Anda, Anda bisa memulai dengan menuliskan ide dan alur. Anda juga perlu untuk membuat tujuan dan alasan mengapa orang lain harus mendengarkan temuan Anda, apakah temuan tersebut sangat penting atau berpotensi mempengaruhi perkembangan perusahaan. Berikan pernyataan yang kuat untuk menarik perhatian dan jangan lupa berikan kesimpulan singkat agar orang lain bisa memahami keseluruhan cerita Anda. 

5. Visualisasi data

Visualisasi data ini berhubungan dengan storytelling karena keduanya merupakan kunci bagi data scientist untuk dapat menerjemahkan data jadi informasi yang mudah dicerna. Anda perlu memahami cara untuk memecah informasi data yang kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil agar mudah dipahami. Anda juga perlu menggunakan berbagai alat bantu visual seperti tabel dan grafik.

Visualisasi data yang baik dapat memudahkan Anda untuk mendistribusikan informasi pada stakeholder dengan benar tanpa adanya kesalahpahaman. Validasi data juga bisa jadi tanda bahwa semua data telah dikumpulkan, diproses, dan dimodelkan, sehingga orang lain bisa menggunakannya untuk menarik kesimpulan. 

Kesimpulan

Data scientist merupakan orang yang bertugas untuk mengumpulkan dan menganalisis data sebelum akhirnya disampaikan pada stakeholder perusahaan. Tentunya, data yang disampaikan ini bisa menjadi sinyal bagi perusahaan untuk membuat keputusan dan kebijakan yang tepat dalam mengembangkan bisnis perusahaan. Seorang data scientist handal bertanggung jawab untuk menjamin data yang disampaikannya valid, akurat, dan lengkap.

Jika Anda ingin mendapatkan skill mumpuni untuk menjadi seorang data scientist handal, Anda bisa cek Algoritma Data Science School yang menyediakan beragam kelas mengenai data science sesuai kebutuhan atau level expertise Anda.