Ilmuwan Data

Ilmuwan data adalah generasi baru analis data dengan kemampuan teknis untuk memecahkan masalah yang rumit – serta rasa ingin tahu untuk mencari tahu masalah apa yang perlu dipecahkan.

Mereka adalah campuran dari ahli matematika, ilmuwan komputer, dan pencari tren. Mereka juga sangat diminati dan dibayar dengan baik karena mereka bekerja di dunia bisnis dan TI. Siapa yang tidak ingin menjadi anggota kelompok elit ini?

Mereka juga merupakan cerminan dari era saat ini. Ilmuwan data tidak berada di radar banyak orang satu dekade lalu, tetapi kenaikan mereka menggarisbawahi bagaimana perusahaan mendekati data besar sekarang.

Kumpulan data tidak terstruktur yang tidak dapat dikelola itu tidak dapat lagi diabaikan. Ini adalah tambang emas virtual yang dapat membantu meningkatkan pendapatan – selama seseorang menggali dan mengungkap wawasan bisnis yang belum pernah dipertimbangkan orang lain. Ilmuwan data memasuki gambar.

Untuk membangun hipotesis, membuat kesimpulan, dan menganalisis tren pelanggan dan pasar, seorang ilmuwan data membutuhkan banyak data. Mengumpulkan dan menganalisis data, serta menggunakan berbagai bentuk alat analisis dan pelaporan untuk menemukan pola, tren, dan keterkaitan dalam kumpulan data, semuanya merupakan tugas dasar.

Ilmuwan data di dunia bisnis biasanya bekerja dalam kelompok untuk menambang data besar untuk informasi yang dapat digunakan untuk memperkirakan perilaku pelanggan dan mengungkap prospek pendapatan baru. Di banyak perusahaan, ilmuwan data juga bertanggung jawab untuk menetapkan praktik terbaik untuk pengumpulan, analisis, dan interpretasi data.

Keterampilan ilmu data menjadi lebih diminati karena bisnis berusaha mengekstrak informasi yang bermakna dari data besar, yang mengacu pada sejumlah besar data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur yang dihasilkan dan dikumpulkan oleh perusahaan besar atau internet.

HARUS BACA: Siklus hidup ilmu data: semua tahapan dan fungsinya

Dari mana mereka berasal?

Banyak ilmuwan data memulai sebagai ahli statistik atau analis data. Namun, ketika data besar (dan penyimpanan data besar dan platform pemrosesan seperti Hadoop) tumbuh dan berkembang, begitu pula posisi tersebut.

Manajemen data tidak lagi menjadi renungan untuk TI. Ini adalah informasi penting yang memerlukan studi mendalam, keingintahuan imajinatif, dan bakat untuk mengubah konsep teknologi tinggi menjadi aliran pendapatan baru.

Peran ilmuwan data memiliki akar akademis juga. Universitas mulai memperhatikan beberapa tahun yang lalu bahwa perusahaan mencari programmer dan pemain tim.
Profesor menyesuaikan kurikulum mereka untuk mengakomodasi hal ini, dan program tertentu, seperti Institut Analisis Lanjutan Universitas Negeri Carolina Utara, bersiap untuk menghasilkan ilmuwan data generasi berikutnya. Lebih dari 60 universitas di seluruh negeri saat ini menawarkan program serupa.

Tugas pekerjaan khas untuk ilmuwan data

Ketika datang ke deskripsi pekerjaan ilmuwan data, tidak ada. Namun, ada beberapa hal yang hampir pasti akan Anda lakukan:

• Mengumpulkan dan memproses sejumlah besar data kacau ke dalam format yang lebih berguna.
• Menggunakan strategi berbasis data untuk memecahkan kesulitan bisnis.
• R, dan Python, di antara bahasa pemrograman lainnya
• Mengetahui statistik, termasuk uji statistik dan distribusi, luar dan dalam.
• Tetap di atas teknik analitik seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan analitik teks.
• Berkomunikasi dan berkolaborasi dengan TI dan bisnis.
• Mencari urutan dan pola dalam data, serta melihat tren yang dapat membantu keuntungan bisnis.

BACA JUGA: Topik Ilmu Data yang Perlu Anda Ketahui

Peran dan tanggung jawab Data Scientist

Istilah "ilmuwan data" berasal dari kombinasi sains, matematika, statistik, kemometrik, dan ilmu komputer, untuk menyebutkan beberapa mata pelajaran teknis modern yang paling penting. Karena kombinasi sifat kepribadian, pengalaman, dan kemampuan analitik yang dibutuhkan untuk profesi ini jarang terjadi, kebutuhan akan ilmuwan data yang terampil terus meningkat.

Berdasarkan metrik seperti kepuasan kerja, jumlah peluang kerja, dan gaji pokok rata-rata, ilmuwan data menduduki puncak daftar “50 Pekerjaan Terbaik di Amerika” dari Glassdoor pada tahun 2016, 2017, 2018, dan 2019. Posisi arsitek pembelajaran mesin dapat dicantumkan dengan pekerjaan ilmuwan data.

Menganalisis kumpulan data besar dari data kuantitatif dan kualitatif adalah salah satu pekerjaan paling dasar. Orang-orang ini bertanggung jawab untuk membuat model pembelajaran statistik untuk analisis data dan harus memiliki pengetahuan sebelumnya dengan alat statistik. Mereka juga harus memiliki keterampilan yang diperlukan untuk membangun model prediksi yang rumit.

Ilmuwan komputer, pemrogram basis data dan perangkat lunak, pakar disipliner, kurator, ahli annotator, dan pustakawan adalah beberapa profesional yang mungkin bekerja dalam ilmu data atau menjadi ilmuwan data penuh waktu.

Apa yang ada di kotak peralatan ilmuwan data?

Ilmuwan data sering menggunakan terminologi dan teknologi berikut:

Visualisasi data:

Data disajikan dalam format gambar atau grafik untuk memudahkan pemeriksaan. Representasi grafis dari informasi dan data dikenal sebagai visualisasi data. Alat visualisasi data memudahkan untuk memeriksa dan memahami tren, outlier, dan pola dalam data dengan menggunakan elemen visual seperti bagan, grafik, dan peta.

Alat dan teknologi visualisasi data penting dalam lingkungan Big Data untuk menganalisis volume data yang sangat besar dan membuat keputusan berdasarkan data.

Pembelajaran mesin:

Algoritma matematika dan otomatisasi digunakan dalam cabang kecerdasan buatan ini. Pembelajaran mesin adalah jenis analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitis. Ini adalah bidang kecerdasan buatan yang didasarkan pada premis bahwa komputer dapat belajar dari data, mengenali pola, dan membuat penilaian dengan sedikit atau tanpa masukan manusia.

Pengenalan pola

Teknologi pengenalan pola adalah jenis teknologi yang mengenali pola dalam data (sering digunakan secara bergantian dengan pembelajaran mesin). Proses pengenalan pola menggunakan algoritma pembelajaran mesin dikenal sebagai pengenalan pola. Klasifikasi data berdasarkan pengetahuan sebelumnya atau informasi statistik yang diambil dari pola dan/atau representasinya dikenal sebagai pengenalan pola. Potensi aplikasi pengenalan pola adalah salah satu fitur terpentingnya.

Contoh: Pengenalan ucapan, identifikasi pembicara, pengenalan dokumen multimedia (MDR), diagnosis medis otomatis.

Persiapan data

proses mengubah data mentah menjadi format yang lebih mudah diserap. Proses pembersihan dan pengubahan data mentah sebelum pemrosesan dan analisis dikenal sebagai persiapan data. Ini adalah tahap penting sebelum pemrosesan yang sering kali mencakup pemformatan ulang data, membuat perubahan data, dan mengintegrasikan kumpulan data untuk memperkaya data.

Analisis teks:

Proses menganalisis data tidak terstruktur untuk mendapatkan wawasan bisnis yang penting. Analisis teks adalah tindakan secara otomatis mengubah sejumlah besar teks tidak terstruktur menjadi data numerik untuk mengidentifikasi wawasan, tren, dan pola. Metodologi ini, bila dikombinasikan dengan alat visualisasi data, memungkinkan bisnis untuk memahami cerita di balik angka dan membuat keputusan yang lebih baik.

Bagaimana Anda bisa menjadi ilmuwan data?

Mempersiapkan pekerjaan di bidang ilmu data bisa menjadi keputusan yang bijaksana. Anda akan memiliki banyak kesempatan kerja, serta kesempatan untuk bekerja di industri teknologi, di mana Anda dapat mengeksplorasi dan menjadi kreatif. Jadi, apa rencanamu?

Jika Anda seorang pelajar:

Langkah pertama adalah menemukan universitas yang menawarkan gelar ilmu data — atau paling tidak, kelas dalam ilmu data dan analitik. Universitas yang menyediakan program ilmu data termasuk Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University, dan Texas A&M.

Jika Anda seorang profesional yang ingin mengubah karier

Sementara sebagian besar ilmuwan data telah bekerja sebagai analis data atau ahli statistik, yang lain memiliki latar belakang di bidang non-teknis seperti bisnis atau ekonomi. Bagaimana orang-orang dengan latar belakang yang berbeda akhirnya bekerja di bidang yang sama? Sangat penting untuk mempertimbangkan kesamaan mereka semua: bakat untuk memecahkan masalah, keterampilan komunikasi yang sangat baik, dan rasa ingin tahu yang kuat tentang bagaimana segala sesuatunya bekerja.

Selain kualitas-kualitas itu, Anda perlu memahami hal-hal berikut:

• Statistik dan pembelajaran mesin.
• Bahasa pengkodean seperti SAS, R atau Python.
• Database seperti MySQL dan Postgres.
• Visualisasi data dan teknologi pelaporan.
• Hadoop dan MapReduce.

Kapan bisnis siap mempekerjakan ilmuwan data?

Sebelum Anda menerima posisi ilmuwan data, Anda harus melihat aspek-aspek berikut dari perusahaan:

Apakah itu menangani sejumlah besar data dan memiliki masalah kompleks yang perlu dipecahkan?

Organisasi yang benar-benar membutuhkan ilmuwan data memiliki dua kesamaan: mereka menangani volume data yang besar dan menangani masalah kompleks setiap hari. Mereka biasanya ditemukan di industri seperti keuangan, pemerintahan, dan farmasi.

Apakah itu menghargai data?

Budaya perusahaan memengaruhi apakah perusahaan harus mempekerjakan ilmuwan data atau tidak. Apakah ia memiliki lingkungan yang ramah analitik? Apakah didukung oleh dewan direksi? Jika tidak, mempekerjakan seorang ilmuwan data akan membuang-buang uang.

Apakah sudah siap untuk berubah?

Sebagai ilmuwan data, Anda berharap untuk dianggap serius, dan melihat pekerjaan Anda membuahkan hasil adalah bagian dari itu. Anda mencurahkan waktu Anda untuk mencari tahu bagaimana membuat perusahaan Anda berjalan lebih lancar. Akibatnya, perusahaan harus siap – dan bersedia – untuk mengimplementasikan kesimpulan investigasi Anda.

Untuk beberapa bisnis, mempekerjakan seorang ilmuwan data untuk mengarahkan pilihan bisnis berbasis data adalah langkah yang berisiko. Periksa untuk melihat apakah perusahaan yang Anda pertimbangkan untuk bekerja memiliki pola pikir yang benar – dan bersedia untuk berubah.

Industri yang mengandalkan ilmu data

Spesialis ilmuwan data memiliki dampak signifikan pada industri dan sektor berikut, tetapi mereka tidak terbatas pada mereka:

• Pertanian
• Data besar
• ekonomi digital
• Ekonomi
• Deteksi penipuan
• Kesehatan
• Sumber daya manusia
• DIA
• Analisis pemasaran
• Optimalisasi pemasaran
• Kebijakan publik
• Manajemen risiko
• Robotika
• Mesin penerjemah
• Manufaktur
• Informatika medis
• Ilmu kemasyarakatan
• Pengenalan suara
• Bepergian

Baca: Proyek Ilmu Data