Sehari dalam Hidup sebagai Ilmuwan Data

Data. Satu kata empat huruf yang membawa begitu banyak bobot; 2,5 triliun byte setiap hari , tepatnya. Jumlah informasi gila yang dihasilkan setiap hari ini adalah bahan bakar bagi organisasi di seluruh dunia – menjalankan penjualan dan pemasaran, akuntansi keuangan, manajemen sumber daya manusia, pengambilan keputusan eksekutif, perencanaan kebijakan sosial, dan banyak lagi. Jika Anda telah melakukan sesuatu yang sederhana seperti menggunakan internet hari ini dan menelusuri ponsel, Anda telah menghasilkan data. Bagaimana organisasi menyaring tumpukan data yang sangat besar ini dengan tindakan terkecil yang mengumpulkan informasi? Ini adalah ilmuwan data yang bekerja. Dan kehidupan sebagai ilmuwan data sama sekali tidak tipikal.

Bukan hari biasa di tempat kerja

Ilmuwan data adalah profesional yang haus data dan cinta data yang dapat mengumpulkan, menyortir, dan menganalisis informasi berharga untuk organisasi mereka. Ia harus ahli di beberapa bidang – statistik, Big Data, pemrograman R, SAS, dan Python – selain ilmu data.

Ketika bidang Anda melibatkan pemecahan masalah yang tidak biasa untuk klien dan bisnis, hari kerja Anda akan menjadi sesuatu yang tidak biasa. Ilmuwan data menangani berbagai masalah yang membutuhkan fleksibilitas, pemikiran kreatif, dan kemampuan beradaptasi sebagai kualitas penting. Jadi, sebenarnya apa yang dilakukan seorang ilmuwan data?

Bekerja dengan Data

Tidak mengherankan, sebagian besar waktu dikhususkan untuk memahami masalah data dan menemukan solusi.

Identifikasi Masalah Ilmu Data

Langkah pertama yang dilakukan seorang ilmuwan data adalah mengidentifikasi masalah bisnis atau masalah ilmu data. Untuk melakukan ini, mereka perlu melihat melalui berbagai perspektif dan mengajukan banyak pertanyaan untuk sampai pada rangkaian pertanyaan yang tepat yang akan membawa wawasan unik. Apa yang dilakukan seorang analis data ? Gunakan wawasan unik ini untuk merencanakan model dan analisis data untuk mengatasi masalah. Masalah bisnis atau data dibingkai dari perspektif bisnis atau pemangku kepentingan dan bukan dari ilmuwan data.

Mengumpulkan Data Mentah

Langkah selanjutnya adalah mencari sumber data dari mana mereka dapat memperoleh semua informasi yang relevan. Mereka mungkin perlu menggali saluran data, melihat beberapa subjek dan topik, dan mengasimilasi semua informasi di satu tempat. Jika informasi yang mereka cari tersedia dengan organisasi, mereka mungkin tidak perlu mengumpulkan data tambahan.

Ilmuwan data juga dapat melakukan wawancara dan survei umpan balik untuk mendapatkan informasi langsung dan membuat kumpulan data baru. Fungsi mengumpulkan, membersihkan, dan mengkategorikan data memakan waktu maksimum, terkadang hingga tujuh puluh persen dari hari mereka.

Pilih Pendekatan untuk memecahkan masalah

Jika Anda bertanya-tanya apa yang dilakukan pengelola data , inilah jawaban Anda. Setelah data dikumpulkan dan diatur, manajer data memilih pendekatan solusi yang sesuai untuk masalah tersebut. Beberapa pendekatan algoritmik, matematika, dan statistik tersedia – klasifikasi dua kelas, klasifikasi multi-kelas, regresi, pengelompokan, algoritma pembelajaran yang diperkuat, dan banyak lagi.

Lakukan analisis mendalam

Fungsi-fungsi di atas mungkin tampak membosankan, tetapi seorang ilmuwan data membuat model dan program komputer untuk melakukan semuanya. Tanggung jawab penting seorang ilmuwan data adalah merancang produk yang disesuaikan dan model pembelajaran mesin otomatis untuk mengumpulkan dan mengatur informasi yang relevan dengan masalah. Digitalisasi dan pembelajaran mesin membantu ilmuwan data untuk menyelesaikan masalah bisnis melalui wawasan berkualitas tinggi dan merangsang pengambilan keputusan yang lebih baik.

Bekerja dengan Orang

Penting untuk dipahami bahwa seorang ilmuwan data bekerja dalam isolasi penuh tanpa waktu. Ilmu data dalam kehidupan nyata melibatkan masalah bisnis yang diselesaikan oleh tim ahli. Segala sesuatu tentang pekerjaan ilmuwan data terkait dengan data, begitu pula pertemuan dengan berbagai tim – internal dan eksternal.

Sementara sebagian besar pekerjaan memerlukan bekerja dengan data, tujuan akhirnya adalah menyelesaikan masalah bisnis. Dan untuk itu, ilmuwan data bekerja sama dengan tim strategi. Seringkali, pemangku kepentingan ini bukan pakar data. Oleh karena itu, seorang ilmuwan data perlu memiliki keterampilan komunikasi yang cukup baik untuk menjelaskan temuannya dalam bahasa non-teknis yang lebih lugas. Presentasi dan diagram alir berfungsi sebagai demonstrasi visual, dan oleh karena itu, ilmuwan data umumnya mahir dalam menciptakannya.

Bekerja dengan Industri

Ingin tahu apakah ada lebih banyak lagi yang dilakukan ilmuwan data ? Ya. Sistem dunia berada dalam keadaan fluks yang konstan. Dan dengan demikian, data yang dikumpulkan juga bervariasi dalam jumlah dan sifatnya. Ilmuwan data harus fleksibel dan mau bekerja dengan perubahan. Informasi baru terus dikumpulkan, dan terkadang, model data baru perlu dibuat untuk memilah-milah data dan mendapatkan masukan yang relevan. Seorang ilmuwan data mengikuti buletin, blog industri, kebijakan pemerintah, forum diskusi, konferensi, sesi jejaring, dan kelompok sebaya untuk mengetahui dan mengukur sejauh mana perubahan.

Bekerja dengan Pertumbuhan

Dengan beberapa perusahaan berbasis teknologi yang mendirikan toko di Timur Tengah, permintaan ilmuwan data telah meningkat pesat. Pandemi Covid-19 juga membuat beberapa bisnis gulung tikar. Tetapi ilmu data telah membantu mengikuti perubahan, terus-menerus berbagi informasi tentang cara mengatasi masalah dan mengembangkan solusi baru. Industri ini sangat populer; diperkirakan akan bernilai USD 64 miliar pada tahun 2021 dan lebih dari USD 100 miliar pada tahun 2027. (Statista)

Inilah cara Anda dapat berkembang sebagai ilmuwan data:

• Ilmuwan Data Junior: Mereka bekerja untuk mengembangkan keterampilan teknis inti seperti SQL dan Python, menggunakan model untuk visualisasi data dan bekerja dengan masalah data spesifik alih-alih yang ambigu. Ilmuwan data junior diberi tugas untuk diselesaikan dan tidak diperlengkapi untuk menemukan yang baru.
• Associate Data Scientist: Di tingkat menengah, mereka menjadi kontributor yang lebih baik dalam menangani proyek yang lebih signifikan dan pemahaman yang lebih baik tentang masalah bisnis. Alih-alih menjalankan kueri, mereka akan merencanakan dan mendesain model baru. Seorang ilmuwan data asosiasi memiliki lebih banyak otonomi dalam memilih tugas.
• Ilmuwan Data Senior: Dengan pengalaman bertahun-tahun, ilmuwan data senior adalah langkah terakhir dalam jalur karier ini. Mereka diharapkan untuk memimpin tim, sangat akurat dengan data dan model, dan sering mengembangkan solusi dari awal hingga akhir. Mereka umumnya adalah orang-orang yang berpartisipasi dalam pertemuan strategis dan memahami sepenuhnya masalah bisnis.

Data Scientist, pilihan karir yang menarik

Menjadi Data Scientist adalah salah satu pekerjaan paling menarik, berpengetahuan, dan glamor di dunia bisnis saat ini. Organisasi menyadari pentingnya data dalam pengambilan keputusan. Tidak tahu pasar mana yang harus dijangkau? Data akan membantu. Tidak memahami perilaku pembelian audiens target Anda? Data akan memberikan wawasan. Tidak tahu cara mengganti ban mobil? Data akan menghemat hari Anda. Dari keputusan terkecil hingga yang paling signifikan, data akan memastikan Anda memiliki solusi. Dan memberikan jawaban itu adalah aspek yang paling memuaskan dari peran ini.

Sebagian besar organisasi mencari ilmuwan data dengan gelar yang lebih tinggi. Anda juga bisa menjadi ilmuwan data, dan Anda tidak perlu pengalaman sebelumnya dalam pengkodean. Program Sertifikat Profesional dalam Ilmu Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis oleh upGrad adalah kursus dasar yang mengajarkan Anda untuk memulai dari awal dan menjadi profesional ilmu data generasi berikutnya. Dengan kurikulum mutakhir yang disampaikan oleh fakultas terkemuka, proyek industri yang berwawasan luas, dan studi kasus pengujian pengetahuan, kursus ini akan membekali Anda dengan semua yang Anda butuhkan untuk mencapai puncak jalur karir ilmu data.

Kemampuan untuk mengumpulkan data, memahaminya, mengambilnya, dan memprosesnya untuk pemahaman yang lebih lugas dan memecahkan masalah bisnis besar akan menjadi keterampilan yang lebih penting lagi di dunia pascapandemi. Cari tahu apa yang dilakukan ilmuwan data dan raih prestasi Anda dengan menjadi profesional ilmu data.