Pendahuluan
Data scientist adalah profesi yang populer di era digital saat ini. Mereka bertanggung jawab untuk menganalisis data secara mendalam menggunakan berbagai metode dan algoritma. Tugas-tugas data scientist sangat penting dalam pengambilan keputusan bisnis yang berdasarkan data. Dalam artikel ini, kita akan membahas delapan tugas utama yang harus dilakukan oleh seorang data scientist.
1. Pengumpulan Data
Tugas pertama seorang data scientist adalah mengumpulkan data yang relevan dengan permasalahan yang sedang dihadapi. Mereka perlu mencari sumber data yang valid dan terpercaya. Proses pengumpulan data ini bisa melibatkan web scraping, pengambilan data dari database, atau menggunakan API untuk mengakses data dari luar.
2. Pembersihan Data
Data yang dikumpulkan seringkali memiliki kekurangan dan kesalahan. Oleh karena itu, data scientist perlu melakukan pembersihan data untuk memastikan kualitasnya. Mereka harus menghapus data yang tidak lengkap atau tidak relevan, serta melakukan koreksi kesalahan data seperti duplikasi atau format yang tidak sesuai.
3. Eksplorasi Data
Setelah data bersih, data scientist perlu melakukan eksplorasi data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang pola dan hubungan di dalamnya. Mereka menggunakan teknik visualisasi data seperti histogram, scatter plot, atau heat map untuk membantu melihat pola-pola tersebut.
4. Pemodelan Data
Setelah mendapatkan pemahaman tentang data, data scientist perlu membuat model yang dapat memprediksi atau menjelaskan fenomena yang sedang diamati. Mereka menggunakan metode-metode seperti regresi linier, klasifikasi, atau pengelompokan untuk membangun model yang sesuai dengan data yang ada.
5. Evaluasi Model
Setelah model dibuat, data scientist perlu menguji dan mengevaluasi performanya. Mereka menggunakan metrik-metrik seperti akurasi, presisi, atau recall untuk mengukur seberapa baik model tersebut dalam memprediksi atau menjelaskan data. Apabila model tidak memenuhi harapan, data scientist perlu melakukan iterasi untuk meningkatkan performanya.
6. Implementasi Model
Setelah model dievaluasi dengan baik, data scientist perlu mengimplementasikannya dalam lingkungan nyata. Mereka bekerja sama dengan tim pengembang untuk mengintegrasikan model ke dalam aplikasi atau sistem yang digunakan oleh perusahaan. Implementasi model yang sukses memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan efektif.
7. Membuat Laporan
Sebagai seorang data scientist, penting bagi mereka untuk menyampaikan temuan dan hasil analisis dengan jelas dan terstruktur. Mereka perlu membuat laporan yang dapat dipahami oleh orang-orang non-teknis. Laporan ini berisi ringkasan hasil analisis, interpretasi, dan rekomendasi berdasarkan temuan mereka.
8. Mempertahankan dan Memperbarui Model
Pekerjaan seorang data scientist tidak berakhir setelah model diimplementasikan. Mereka perlu memantau performa model secara berkala dan memperbarui model apabila diperlukan. Dunia data terus berubah, dan data scientist harus tetap mengikuti perkembangan terbaru dalam teknik analisis data.
Kesimpulan
Delapan tugas utama seorang data scientist termasuk pengumpulan data, pembersihan data, eksplorasi data, pemodelan data, evaluasi model, implementasi model, membuat laporan, dan mempertahankan serta memperbarui model. Semua tugas ini memiliki peran penting dalam menghasilkan wawasan berharga dari data dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Seorang data scientist harus memiliki keterampilan analitis yang kuat dan pengetahuan yang mendalam tentang teknik analisis data. Dengan menguasai tugas-tugas ini, seorang data scientist dapat menjadi aset berharga bagi perusahaan dalam menghadapi era data-driven saat ini.
