Data Scientist sering disebut sebagai “seksis pekerjaan abad ke-21.” Peran ini menjembatani kesenjangan antara dunia bisnis dan teknologi, menggunakan data untuk menjawab pertanyaan kompleks, membuat prediksi, dan mendorong pengambilan keputusan strategis.
Seorang Data Scientist adalah kombinasi dari statistikawan, programmer, dan komunikator. Mari kita bedah apa sebenarnya yang dilakukan oleh seorang profesional di bidang ini dan skill apa yang wajib dikuasai.
1. Definisi dan Tujuan Utama
Data Scientist adalah seseorang yang bertugas mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan set data besar dan kompleks (big data). Tujuannya bukan hanya melaporkan apa yang telah terjadi, tetapi memprediksi apa yang akan terjadi dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti (actionable insights) untuk perusahaan.
2. Siklus Tugas Harian Data Scientist (The Data Science Life Cycle)
Pekerjaan seorang Data Scientist jarang monoton. Tugas harian mereka umumnya mengikuti siklus berikut:
A. Pengumpulan dan Pembersihan Data (Data Wrangling)
Ini adalah bagian yang paling memakan waktu, sering kali mencapai 60-80% dari total pekerjaan.
- Akuisisi Data: Mengakses data dari berbagai sumber (database SQL/NoSQL, API, file log).
- Pembersihan Data: Menangani data yang hilang (missing values), menghilangkan outliers (data pencilan), dan mengoreksi format yang tidak konsisten.
B. Eksplorasi dan Analisis Data (EDA)
Setelah data bersih, Data Scientist mulai menganalisis.
- Statistik Deskriptif: Menggunakan statistik dasar (rata-rata, median, standar deviasi) untuk memahami karakteristik data.
- Visualisasi Data: Membuat grafik, chart, dan dashboard untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam data.
C. Pemodelan (Modeling)
Ini adalah inti dari Machine Learning.
- Pemilihan Algoritma: Memilih model Machine Learning yang paling sesuai (misalnya, Regresi, Klasifikasi, Clustering).
- Pelatihan Model: Melatih model menggunakan data historis, kemudian menyempurnakan parameter model agar akurasinya maksimal.
D. Komunikasi dan Implementasi
Wawasan tanpa tindakan adalah sia-sia.
- Komunikasi: Menerjemahkan hasil teknis yang kompleks menjadi cerita yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan (stakeholders) non-teknis (misalnya, CEO atau Manajer Pemasaran).
- Implementasi (Deployment): Bekerja dengan Software Engineers untuk mengintegrasikan model prediktif ke dalam produk atau sistem perusahaan (misalnya, sistem rekomendasi).
3. Keterampilan Wajib (Hard Skills)
Seorang Data Scientist harus memiliki fondasi teknis yang kuat di tiga pilar:
1. Pemrograman
- Python: Bahasa paling populer karena library yang kaya (seperti Pandas untuk manipulasi data, NumPy untuk komputasi numerik, Scikit-learn untuk ML, dan TensorFlow/PyTorch untuk Deep Learning).
- R: Populer di kalangan akademisi dan statistikawan.
2. Matematika & Statistik
- Statistik: Pemahaman mendalam tentang statistik inferensial, uji hipotesis, dan probabilitas.
- Aljabar Linear dan Kalkulus: Penting untuk memahami cara kerja algoritma Machine Learning di baliknya.
3. Database & Tools
- SQL: Kemampuan wajib untuk mengambil data dari database relasional.
- Cloud Computing (AWS/Azure/GCP): Familiaritas dengan layanan cloud untuk menyimpan, memproses, dan menyebarkan model dalam skala besar.
- Visualisasi: Menggunakan tools seperti Tableau atau library Matplotlib/Seaborn.
4. Keterampilan Lunak (Soft Skills) yang Krusial
Keterampilan teknis tidak cukup. Soft skills ini membedakan Data Scientist yang baik dengan yang hebat:
- Keingintahuan (Curiosity): Selalu ingin tahu mengapa suatu pola muncul dalam data.
- Pemecahan Masalah: Mampu membingkai masalah bisnis menjadi pertanyaan data yang dapat dipecahkan.
- Komunikasi Bisnis: Kemampuan untuk menjelaskan temuan, keterbatasan model, dan rekomendasi secara jelas dan meyakinkan kepada audiens yang berbeda.
Kesimpulan
Profesi Data Scientist adalah perpaduan unik antara ilmu pengetahuan, coding, dan bisnis. Jika Anda menyukai pemecahan masalah yang menantang, memiliki pikiran yang analitis, dan tertarik pada bagaimana data dapat memprediksi masa depan, maka karir di bidang Data Science adalah pilihan yang sangat menjanjikan.
