IT Forum

Hasil gambar untuk data science

Banyak pemimpin perusahaan mulai menyadari pentingnya menerapkan Data Science untuk menjawab berbagai tantangan di Industri 4.0. Sehingga terjadi diskusi atau workshop di berbagai kalangan yang mengundang para Data Scientist perusahaan besar Indonesia. Kegiatan ini membantu untuk menjelaskan mengapa dan bagaimana model yang mereka ciptakan dapat bekerja. Hal ini bisa membantu orang lain untuk lebih memahami seperti apa sesungguhnya pekerjaan seorang Data Scientist. Lalu, Tahukah kamu bahwa pekerjaan Data Scientist sangat kompleks dan membuat seseorang yang menjabat diposisi ini dapat dibayar mahal. Dengan rata-rata gaji di atas dua digit, Data Scientist menjadi salah satu jenis pekerjaan kekinian yang diminati oleh generasi milenial. 

 

Memangnya seberapa penting Data Science di Indonesia saat ini?

 

Benar,memang tidak semua perusahaan membutuhkan Data Scientist. Beberapa perusahaan memang memiliki permasalahan  tentang data namun biasanya masih bisa diselesaikan dengan menggunakan Microsoft Excel. Itu berarti perusahaan tersebut belum membutuhkan Data Science. Akan tetapi, membutuhkan Data Engineering, dimana yang membantu agar data tersebut menjadi terstruktur.

Data Science di perusahaan bertugas untuk membantu para stakeholders membuat keputusan melalui data yang sudah terstruktur atau data yang sudah siap. Sehingga  dapat meningkatkan efisiensi menggunakan Machine Learning Algoritma melalui data tersebut.

Seorang data scientist setidaknya mempunyai tiga kompetensi di bidang tertentu yang fundamental, yaitu statistika, bahasa pemrograman, dan konteks bisnis variatif. Jadi nantinya akan mengandalkan kemampuan menganalisa data, seperti melakukan data preparation sederhana yaitu menggabungkan sumber data, memastikan konsistensi dataset, data exploration yang artinya memilih faktor atau algoritma berpengaruh terhadap hasil prediksi berdasarkan informasi yang didapat, dan juga data visualisation yaitu yang membuat infografis/visualisasi membantu pengambilan keputusan dalam memahami data. 

Menurut Felius, sebagai penyedia IoT(Internet of Things) untuk industri manufaktur,di Indonesia. Aplikasi Data Science yang paling matang adalah di sektor e-commerce, layanan finansial, dan sektor publik lainnya. Kematangan adaptasi Data Science yang paling rendah justru di Industri Manufaktur. 

“ Di Industri manufaktur, mereka tidak hanya perlu mengedukasi tentang pentingnya pemanfaatan Data Science. Tapi, bagaimana caranya untuk meyakinkan klien bahwa cloud computing dan edge computing yang merupakan bagian dari data science itu aman bagi perusahaan” Ujarnya.

 

Lalu, sebenarnya apa yang dimaksud dengan Data Science itu sendiri?

 

Data Science(menurut DJ Patil, U.S Office Data Analyst) adalah seseorang yang bisa memberikan story. Yaitu yang bisa menceritakan sesuatu dari kumpulan data yang banyak. Atau seorang profesional yang memiliki kemampuan untuk mengumpulkan sejumlah besar data untuk menganalisis informasi ke dalam rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk perusahaan. 

Data Science menggabungkan banyak ilmu, mulai dari ilmu matematika, statistics, engineering, dan bisnis. Menyeimbangkan pengetahuan dalam berbagai bahasa pemrograman komputer dengan pengalaman canggih dalam penambangan data dan visualisasi sehingga dapat membuat keputusan lebih baik. Bagaimana caranya? 

Begini cara Data Scientist bekerja. Pertama-tama, harus mengerti dahulu apa itu Business Problem, jelas disini dibutuhkan skill dalam ilmu bisnis dan problem solving. Dimana Anda harus mengerti masalah apa yang ada dalam perusahaan dan harus diselesaikan. Lalu memahami data yang telah ada, seperti apa data yang dimiliki perusahaan. Selanjutnya ke tahap mendeskripsikan data (Data Analytics) yang membuat Anda dapat berpikir dalam mem-framing data tersebut menuju Machine Learning. Ini merupakan salah satu kesulitan terbesar bagi seorang Data Science, membreakdown masalah agar dapat menetapkan mana yang harus diselesaikan terlebih dahulu. 

Nah, ketika hal tersebut sudah dilakukan, waktunya untuk memberikan prediksi atau keputusan (Predictive Analytics).Hasil dari keputusan itu didiskusikan dengan stakeholders dan jika memang sudah menemukan solusi yang tepat, akan langsung dikerjakan oleh bagian engineering. Disini, kemampuan komunikasi juga sangat dibutuhkan. Selain agar mendapatkan actionable insights, juga agar produk dari data science tersebut dapat dimanfaatkan secara maksimal oleh user atau pengguna.

 

Skill apa saja yang dibutuhkan untuk menjadi Data Science?

 

Mulai dari Hard Skill yang harus dimiliki adalah menguasai kemampuan kuantitatif, matematika, dan statistik. Selain itu kemampuan Fundamental mengenai Machine Learning, juga programming, setidaknya  mengerti hal-hal dasar yang bersangkutan dengan Python, Java, dan lainnya.

Lalu dari segi Soft-Skill, yang paling utama harus dimiliki adalah problem solving. Terkadang, banyak sekali engineer atau yang berkutik di bidangnya mencoba berbagai macam algoritma. Namun, tidak tahu, apa sih yang harus diselesaikan? Apa ya tujuan dari semua percobaan tersebut? Maka pengetahuan mengenai bisnis, rasa ingin tahu, logika dan kemampuan analisis sangat dibutuhkan disini.  

Dari kedua skill tersebut memang tidak semua harus dikuasai, seperti huruf T, semua harus garis lurus. Namun, ada satu yang mendalam, misalkan sangat ahli atau mahir di matematika, atau statistiknya saja. Karena sebagai Data Science biasanya akan bekerja dalam tim, tidak semuanya kok di kerjakan sendiri.

Tapi, sebenarnya orang seperti apa ya yang dicari untuk menjadi Data Science?

1. Mempunyai data analyst yang sangat kuat!

Ya, ini adalah salah satu hal terpenting yang harus dikuasai. Jika ingin menjadi Data Scientist, maka kemampuan menganalisis adalah penting. Setidaknya mengetahui apa yang sedang dibutuhkan user dan mengerti fitur apa yang akan dibuat kedepannya untuk perusahaan.

2. Curious, teliti, dan komunikasi

Sebagai Data Scientist, masalah tidak dapat diselesaikan hanya dengan di belakang meja kerja. Maka kemampuan Anda untuk selalu ingin tahu kebutuhan perusahaan dan user harus terus ditingkatkan dengan mencari tahu. Anda bisa mencari berbagai informasi dari stakeholders hingga user. Lalu, ketelitian juga dibutuhkan agar data yang ada mampu dibuktikan kredibilitasnya. Maka, skill komunikasi sangat dibutuhkan dalam mencari tahu data dan informasi yang kredibel.2

3. Terus mau belajar!

Seperti yang sudah dikatakan sejak awal, bahwa menjadi Data Scientist adalah menggabungkan berbagai ilmu. Maka banyak sekali hal-hal yang harus terus dipelajari. Sekarang, sudah banyak platform online dan berbagai sumber untuk dapat dipelajari. Jadi tidak ada lagi alasan bahwa tidak tahu harus belajar dari mana. 

4. Portofolio

Ya! Ini hal yang akan menjadi kebutuhan atau bekal utama bagi seseorang yang ingin menjadi Data Scientist. Mengapa? Karena disinilah perusahaan dapat melacak sudah sebaik apa  kemampuan Anda. Hal ini bisa diawali dengan mengerjakan proyek-proyek kecil, seperti, menganalisis harga rumah saat ini, atau seberapa banyak penjualan perusahaan e-commerce tiap minggunya. Atau apapun yang dapat dianalisis, lalu dikerjakan menjadi sesuatu yang bermanfaat dan dapat Anda gunakan sebagai portofolio.Hal ini akan menjadi sebuah pertimbangan besar bagi perusahaan untuk merekrut Anda. Terutama jika Anda menganalisis apa yang sedang trending di dunia Data Science. 

Biasanya portofolio juga bisa didapatkan melalui pengalaman dalam berkarir, yaitu berawal dari menjadi Junior Data Analyst atau Engineer (Algoritma), tetapi biasanya jika Anda bergerak di bidang atau posisi Consultant management atau Chief Data Officer itu akan mempermudah Anda menjadi Data Scientist. 

Tahun ini adalah waktunya untuk mematangkan pengetahuan dasar pelaku industri yang memanfaatkan Data Science, tentang ilmu tersebut. Namun lagi-lagi belum banyak perusahaan terutama lembaga pemerintahan yang menyadari betapa berharganya  data science bagi kelangsungan perusahaan. Kabar baiknya, Roadmap Industri 4.0 yang baru-baru ini dicanangkan oleh pemerintah, cukup memberikan angin segar yang menjanjikan bagi masa depan Data Science di Indonesia

Jadi, Bagaimana? Sudah tau kan mengapa gaji data scientist itu besar hingga dua digit?

Maka dari itu, jika Anda ingin mempelajari lebih dalam tentang Data Science, Inixindo menyediakan training khusus mengenai Data Science loh! Mau tahu? Tertarik untuk mengikuti kelasnya?  Langsung saja cek ke https://inixindo.co.id/index.php/certifications/itrain-asia/cdss

You are not authorised to post comments.

Comments powered by CComment

Silahkan Login untuk memberikan komentar.