Tertarik belajar mengenai data science ? Ya ini memang bukan hal asing, karena Data Scientist menjadi sangat populer. Data science merupakan ilmu yang menggabungkan ilmu matematika, statistika, dan ilmu komputer dengan tujuan untuk menganalisis suatu data, baik dengan skala kecil maupun besar.
Tak heran jika profesi ini mengandalkan kemampuan analisis data seperti menggabungkan data dari berbagai sumber dan memastikan konsistensi dataset (data preparation), memilih faktor atau algoritma yang mempengaruhi hasil prediksi (data exploration), serta membuat infografis untuk memudahkan para pengambil keputusan dalam memahami data (data visualisation).
Baca Juga : Kenali Profesi Product Manager dan Tanggung Jawabnya
Mengingat beratnya beban pekerjaan yang harus ditanggung seorang data scientist, tentu bukan tanpa alasan profesi ini mendadak booming terutama dikalangan gen Z, dengan iming-imingi gaji yang cukup besar.
Untuk mengenal data scientist lebih lanjut, berikut 9 fakta menarik ulasan tentang profesi data scientist yang berhasil dirangkum dari beberapa sumber:
1. Profesi idaman nomor 1 di Indonesia
Data scientist merupakan profesi paling populer selama 3 tahun terakhir ini. Sebab, profesi ini merupakan salah satu pekerjaan yang paling banyak diminati terutama di era digital.
2. Data scientist dapat mempengaruhi keputusan bisnis
Menjadi seorang data scientist tentunya harus siap mengemban banyak tugas-tugas berat yang berkaitan langsung dengan kemajuan perusahaan. Seorang data scientist menjadi sangat berharga bagi perusahaan karena hasil analisa yang dihasilkan sangat mempengaruhi keputusan bisnis yang akan diambil oleh pimpinan.
3. Kebutuhan yang tidak seimbang dengan ketersediaan
Dalan sebuah artikel Harvard Business Review disebutkan, bahwa meskipun profesi data scientist menjadi profesi paling hot dalam 10 tahun terakhir, namun ironisnya jumlah kebutuhan akan data scientist masih belum bisa tercukupi karena jumlah ketersediaan talent yang sangat terbatas.
4. Pekerjaan data scientist tidak sepenuhnya ‘otomatis’
Dalam kehidupan nyata, data yang akan dijumpai tidak benar-benar dalam keadaan yang “bersih”. Bahkan ketika data telah dikumpulkan dan dibersihkan dengan seteliti mungkin, beberapa ketidaksesuaian atau error masih mungkin untuk menyelinap pada beberapa titik. Seorang data scientist dituntut harus tahu cara bekerja menggunakan data walaupun terdapat beberapa noise dan bertanggung jawab untuk membersihkan noise-noise tersebut.
5. Data scientist belajar beberapa bahasa pemrograman
Selain mempelajari ilmu statistika dan matematika, data scientist juga harus mempelajari berbagai bahasa pemrograman. Sebagai contoh, bahasa pemrograman.
Data Scientist akan sering menggunakan bahasa ini saat bekerja. Jangan mengatakan dirimu seorang data scientist jika tidak tahu bagaimana cara mengoperasikan bahasa pemrograman tersebut.
6. Semakin banyak data tidak menjamin hasil yang semakin akurat
Memiliki suatu dataset dengan jumlah minimun data yang pas untuk membuat analisis yang tepat. Maka, dataset ini dapat disebut dengan dataset yang ideal. Misalkan, ingin menambah suatu data baru ke dalam dataset ideal, dengan penambahan keseluruhan dataset, maka perlu untuk direkonstruksi kembali dengan mempertimbangkan data-data yang baru.
Saat merekonstruksi ulang dataset, harus melakukan cleaning data dan melalui berbagai proses sebelum melakukan sebuah analisis.
7. Data science dalam kompetisi dan kasus nyata itu berbeda
