Mengenal profesi superstar seorang Data Scientist

Terdapat kata Data pada Data Scientist merupakan kata kunci dari profesi ini. Seorang Data Scientist dapat disebut juga sebagai Ilmuwan Data. Sesuai dengan kata kuncinya, seorang ilmuwan ini akan sangat memahami data dengan berbagai metode atau sederhananya statistik. Mengenai ini, Data Scientist itu seseorang yang paham mengenai programming lebih baik dari ahli statistik, dan memahami statistik lebih baik dari programmer.

Sebagai seorang ilmuwan data, ada setidaknya tiga cabang ilmu yang harus dikuasai dan nantinya akan dikerjakan, yaitu:

  1. Programming. Ilmuwan Data harus memahami dan menguasai penulisan, membaca, menguji, serta memperbaiki juga memelihara kode-kode komputer, seperti Pyton dan SQL.
  2. Statistika. Ini merupakan cabang dari ilmu matematika dan bersangkutan dengan suatu data, seperti ilmu peluang, probabilitas, kalkulus, dan aljabar. Ilmu ini mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, yang kemudian diakhiri dengan mepresentasikan data. Statistika menjadi landasan dasar bagaimana algoritma bekerja.
  3. Pengetahuan Bisnis. Sesuai dengan ilmu ini, para ilmuwan data mampu menjadi pengambil keputusan secara tepat dengan melakukan riset terlebih dahulu berdasarkan informasi-informasi yang telah diperoleh dari hasil analisis.

Secara umum, pekerjaan ini selalu berkaitan dengan programming, mengolah data, dan machine learning atau artificial intelligence. Namun Data Scientist atau ilmuwan data ini bergerak dibidang bisnis. Banyak sekali perusahaan-perusahaan yang membutuhkan Data Scientist ini, tetapi sangat disayangkan dengan minat perusahaan yang tinggi justru tidak sebanding dengan ketersediaan sumber daya manusia.

Namun, para ilmuwan atau saintis juga dituntut untuk membuat model yang jauh lebih optimal dalam kecepatan dan efisiensi proses dari data mentah menjadi siap diterapkan melalui metode yang sudah ada. Biasanya, Data Scientist akan ditempatkan pada bagian R&D, misalnya di startup besar atau bisa juga startup baru yang fokus pada riset, misalnya OpenAI.

Menurut sumber yang terpercaya, seperti Qerja. Gaji seorang Data Scientist kiranya Rp. 8.000.000,- sampai Rp. 10.000.000,- untuk fresh graduate. Dengan angka yang cukup besar tersebut, seorang Data Scientist memiliki tanggungjawab yang sama besar dengan gajinya. Selain itu, harus mampu bekerja dalam tim dan memiliki komunikasi yang baik. Ternyata menjadi seorang ilmuwan data dibutuhkan hard skill dan soft skill. Namun, tidak hanya itu, ada beberapa yang harus diketahui mengenai Data Scientist:

  • Komponen Dasar. Setiap pekerjaan memiliki komponen dasarnya masing-masing, salah satunya menjadi Data Scientist. Untuk pekerjaan ini dibutuhkan ketersediaan data, riset, insight, serta rekomendasi. Advisor Data Science KoinWorks Rifan Kurnia mengatakan riset, insight, dan rekomendasi merupakan produk akhir yang dihasilkan sebagai value, antara lain dari data. Kemudian, data yang sudah dikumpulkan akan digunakan untuk membangun machine learning.
  • Keahlian. Seperti yang sudah dijelaskan diatas, ada 3 keahlian yang harus dikuasai, yaitu programming, statistika, dan pengetahuan bisnis. Data Scientist pun harus memiliki skill tinggi pada bidang computer science, software engineering, serta systems development. Karena seorang ilmuwan data dibutuhkan oleh perusahaan, maka harus memiliki kemampuan dibidang bisnis yang mencakup ekonomi, finansial, pemasaran, operasional, hingga manajemen.
  • Cakupan Kerja. Pekerjaan yang rumit ini ternyata dibutuhkan seseorang yaang tetap mau belajar, karena dalam bekerja menganalisis data, harus dengan keadaan sadar dan kemauan diri sendiri untuk melakukan eksperimen dan pembuktian.
  • Bisnis Perusahaan. Karena pekerjaan ini dicari oleh perusahaan-perusahaan, maka sudah jelas berkaitan dengan bisnis. Untuk bisa memberikan strategi dan menyampaikannya kepada perusahaan berdasarkan analisis data yang telah dibuat. Bahkan seorang ilmuwan data pun dicari oleh sektor perbankan, media, kesehatan, pendidikan, hingga olah raga.
  • Riset Independen. Perekrut biasanya mencari kandidat data scientist yang memiliki pengalaman dalam melakukan riset secara independen. Salah satunya dengan melihat gelar akademis kandidat. Selain itu, perekrut akan mempertimbangkan pengalaman riset kandidat dalam dunia pekerjaan, misalnya rekam jejak sebagai research scientist.

Untuk mengawali karir menjadi seorang Data Scientist, silahkan mencoba pembelajaran daring mengenai Data Scientist. Disamping itu, rajinlah untuk mencari tahu dan sering-sering membaca. Seperti kata pepatah, “Malu bertanya, sesat dijalan”. Maka coba melakukan berbagai macam analisis data, sampai kamu mengerti ide dasar data science, buatlah akun melalui Kaggle untuk mendapatkan sense apa itu data science. Membuat portofolio project tidak akan merugikan sama sekali. Tak lupa untuk memahami workflow dari pekerjaan tersebut.

Baca Juga:  Stimulator Haptik Lebih Dari Sekadar Cybersex

Menurut Fajar Kurniawan, Klaten. Lulusan Universitas Gadjah Mada. Seorang quoran, membagikan jawabannya pada pertanyaan: Apa tahapan untuk menjadi Data Scientist dalam waktu maksimal dua tahun secara otodidak?

  1. Pelajari mathematics and statistics. Sebagai dasar, pastikan matematika di SMA dan kuliah dimengerti sebaik-baiknya. Kemudian lebih spesifik lagi yang berikut ini. Kuasai sampai kamu bisa mengerjakan setidaknya 80% soal di textbooks.
  • Linear Algebra. The best free course on the planet: Linear Algebra by Professor Gilbert Strang of MIT: MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005 . Tonton dari awal sampai akhir, dapatkan bukunya, kerjakan semua soal-soal di buku itu. Pastikan kamu mengerti vector space, column space of a matrix, eigenspace, dll.
  • Calculus. Pastikan kamu mengerti gagasan dari limit, differential, integral. Misal: diberikan suatu kurva, kamu bisa mengira-ngira bentuk kurva turunannya hanya dengan melihat. Single variable calculus: MIT 18.01 Single Variable Calculus, Fall 2006. Pelajari juga multivariate calculus, tapi ini cukup tahu dasar-dasarnya saja: MIT 18.02 Multivariable Calculus, Fall 2007
  • Probability and Statistics. Sangat penting bagi data analyst. Pastikan kamu mengerti dasar-dasarnya, regresi linear dan kawan-kawannya, Bayesian, dsb.
  • Numerical Analysis. Metode-metode dasar sampai time series analysis, dsb.
  • Convex Optimization. Ini tambahan, tapi kalau bisa mempunyai ini akan sangat bagus. Pelajari ini kalau semua yang di atas sudah dikuasai. Topik tidak sukar dan relatif straightforward. Lecture Collection | Convex Optimization
Baca Juga:  Kisah Cinta Revolusi Industri 4.0 Dipengaruhi Oleh Perkembangan Pesat Dari Internet of Things (IoT)

2. Pelajari Pemrograman dan Database. Pelajari database dan SQL-nya menggunakan engine apapun. Kalau pemrogramannya pakai Python, ambil Postgre SQL. Untuk pemrograman, pelajari Python. Atau pilihan lebih lengkapnya:

  • Python. Ini yang paling mudah dan selalu berguna. Saya sarankan pilih yang ini.
  • Julia. Semakin naik daun dan kabarnya eksekusinya cepat.
  • R. Ini sangat handal di statistik
  • Matlab. Klasik dan berbayar. Tapi mudah dipelajari.

3. Pelajari Machine Learning. Clustering, neural network, decision trees, dsb. Sebuah buku gratis yang bagus: Deep Learning

4. Pelajari Microsoft Excel sampai ke fitur-fitur lanjut (filter, pivot table, grafik yang bagus, dsb.).

5. Pelajari Visualisasi Data. Misal cs109

Agar bisa memasarkan diri kepada perusahaan yang akan menarik dan meminta bergabung pada perusahaannya dengan menawarkan peluang dibidang IT. Dapat dilakukan dengan cara registrasi di talent marketplace EKRUT #1 tect talent recruitment platform in Indonesia.

Related Articles

One Comment

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button