"Data Scientist menggabungkan kemampuan statistika, analisis data, dan ilmu komputer untuk mengekstrak informasi berguna dari data yang besar dan kompleks"

Saat ini peran seorang data analyst sangatlah dibutuhkan. Ini disebabkan perkembangan dunia digital yang sudah melesat pesat. Seorang data analyst sangat dibutuhkan dalam dunia digital karena data merupakan aset penting dalam mengambil keputusan dan meningkatkan kinerja bisnis saat ini. Pada bidang pekerjaan data, tugas seorang data analyst masih disegmentasikan lagi ke dalam beberapa bagian untuk mendapatkan konsentrasi yang lebih fokus, yakni data scientist, data presenter, dan data strategis. Artikel ini akan menjelaskan hal-hal terkait data scientist, mulai dari pengertian, fungsi atau deskripsi pekerjaan hingga alur bekerja seorang data scientist. Untuk kamu yang ingin menjadi seorang data scientist atau sedang menilai kinerja data scientist-mu, kamu wajib simak artikel ini sampai selesai!

Apa itu Data Scientist?

Data Scientist adalah profesi yang menggabungkan kemampuan statistika, analisis data, dan ilmu komputer untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data yang besar dan kompleks. Mereka menggunakan metode statistik, algoritma, dan model matematika untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan mengevaluasi data. Data scientist juga membuat visualisasi data yang menarik untuk membuat data mudah dipahami. Tugas utama dari data scientist adalah untuk mengekstrak wawasan yang berguna dari data yang tersedia dan menyampaikan hasilnya kepada pembuat keputusan di perusahaan. Mereka juga sering bekerja dengan tim dari berbagai disiplin ilmu seperti bisnis, manajemen, dan teknologi untuk mengimplementasikan solusi data.

Baca Juga: Mengenal Big Data 5V Untuk Perusahaan

Apakah Peran Seorang Data Scientist dalam Analisis Data?

Peran seorang Data Scientist dalam analisis data sangat penting dan meliputi beberapa tugas utama, diantaranya:

1. Mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber: Data Scientist harus mampu mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, aplikasi, atau layanan web dan mengintegrasikannya menjadi satu set data yang bisa digunakan untuk analisis.
2. Menganalisis data: Data Scientist harus mampu mengevaluasi data yang dikumpulkan dengan menggunakan metode statistik, algoritma, dan model matematika untuk menemukan pola dan wawasan yang berguna.
3. Membuat visualisasi data: Data Scientist harus mampu membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dipahami untuk membuat data lebih mudah diterima oleh audiens yang tidak berpengalaman dalam analisis data.
4. Membuat model prediksi: Data Scientist harus mampu membuat model prediksi yang digunakan untuk memprediksi perkembangan bisnis, mengidentifikasi risiko, dan mengambil keputusan data-driven.
5. Bekerja sama dengan tim: Data Scientist harus mampu bekerja sama dengan tim dari berbagai disiplin ilmu seperti bisnis, manajemen, dan teknologi untuk mengimplementasikan solusi data.
6. Menyampaikan hasil: Data Scientist harus mampu menyampaikan hasil analisis data kepada pembuat keputusan di perusahaan dan membantu mereka untuk membuat keputusan yang data-driven.

Alur Bekerja Data Scientist

Alur kerja seorang data scientist dapat dibagi menjadi beberapa tahap utama, diantaranya:

1. Identifikasi masalah: Data scientist mulai dengan mengidentifikasi masalah atau pertanyaan yang ingin dijawab melalui analisis data.
2. Pengumpulan data: Data scientist mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber, seperti database, aplikasi, atau layanan web, dan mengintegrasikan data tersebut menjadi satu set data yang bisa digunakan untuk analisis.
3. Pembersihan data: Data scientist membersihkan data dari kesalahan, kekurangan, atau data tidak relevan sebelum melakukan analisis.
4. Analisis data: Data scientist menganalisis data dengan menggunakan metode statistik, algoritma, atau model matematika untuk menemukan pola dan wawasan yang berguna.
5. Visualisasi data: Data scientist membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dipahami untuk membuat data lebih mudah diterima oleh audiens yang tidak berpengalaman dalam analisis data.
6. Model prediksi: Data scientist membuat model prediksi yang digunakan untuk memprediksi perkembangan bisnis, mengidentifikasi risiko, dan mengambil keputusan data-driven.
7. Implementasi solusi: Data scientist bekerja sama dengan tim dari berbagai disiplin ilmu seperti bisnis, manajemen, dan teknologi untuk mengimplementasikan solusi data yang diperoleh.
8. Sosialisasi hasil: Data scientist menyampaikan hasil analisis data kepada pembuat keputusan di perusahaan dan membantu mereka untuk membuat keputusan yang data-driven.

Baca Juga: Seberapa Penting Analisis Big Data Bagi Perusahaan

Dapatkan Aplikasi Digital Monitoring Terbaik di Ivosights!

Saat ini kamu bisa mendapatkan jasa dan layanan data anlisis yang komprehensif untuk data report bisnis dan sosial media. Seperti halnya di Ivosights, kami menyajikan jasa comprehensive analytics untuk data yang mudah dipahami, serta rekomendasi strategi yang tepat demi bisnismu dengan bantuan deep analysis dari data analyst.

Ivosights comprehensive analytics hadir sebagai layanan yang dapat memudahkan kamu mengelola big data sekaligus menganalisisnya. Sebagai platform intelegensi digital, Ripple10 bisa membantu industrimu memenangkan kompetisi secara digital sebab Ripple10 bisa mengetahui sentiment netizen terhadap brand, mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral!

Didukung dengan fitur monitoring yang berguna, serta data strategis yang bisa memberikanmu rekomendasi langkah terbaik untuk mengembangkan bisnismu, Ivosights siap membantu! Segera hubungi Ivosights dan rasakan kemajuan pesat pada bisnismu melalui digital monitoring report terbaik!