Kita semua hidup di era berbasis data (data-driven), maka dari itu data science penting untuk kita pelajari dan jika kita menguasainya kita juga bisa memiliki karier yang menjanjikan!
Kenapa penting untuk dipelajari dan dikuasai? Yuk cari tahu bareng
Data Science, skill penting yang dibutuhkan perusahaan !
hadirnya data science berperan menjawab permasalahan bisnis dan memberikan insight untuk membuat keputusan bisnis.
Menjawab permasalahan bisnis dan memberikan informasi (insight) tadi didapat dari hasil olahan data soal perilaku konsumen dari bisnis tersebut.
Seperti pencarian sepatu, baju, buku yang dilakukan di google atau website lain.
Sehingga keputusan bisnis yang dihasilkan dapat menguntungkan kedua belah pihak sekaligus.
Hal tersebut tentu menjadikan skill data science mendatangkan keuntungan bisnis bagi perusahaan.
Terus siapa disini yang mau bekerja di perusahaan teknologi ternama dengan skill data science?
Nah berikut ini merupakan perusahaan teknologi ternama dunia seperti FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix Google) dimana mereka banyak memerlukan skill data science untuk terus meningkatkan performa produk hingga membuat produk baru!
Prospek karir yang menarik😍
Pasti kalian penasaran kan, kira-kira berapa sih rata-rata gaji sebagai seorang yang memiliki skill data science?
Ini ada hubungannya dengan permintaan dan penyedia orang-orang yang memiliki skill data science lho!🤭
Bisa dipelajari di mana aja dan kapan aja!
Mau di gunung, di pantai, di hutan sambil tiduran selama ada koneksi yang oke kalian bisa mempelajari skill data science!
Oh ya untuk bisa belajar data science nggak terbatas dari background tertentu lho, asal ada niat dan keinginan belajar~😊
Perkembangan teknologi masa depan
Selain kita sudah memasuki era berbasis data (data-driven) perlahan dunia juga mulai bergerak ke dunia yang teknologinya semakin berkembang sehingga informasi dan data akan semakin banyak.
Hal tersebut yang menyebabkan ilmu data science akan terus dibutuhkan sob~
Peran di data science!
Gimana kalian sudah mengerti kan kenapa berkarier di bidang data science menarik dan menjanjikan?
Tapi nggak cuman sampai situ aja lho! Secara umum data science punya beberapa peran dan fungsinya dalam mengolah data, seperti:
- Data Engineer
- Data Analyst
- Data Scientist
Daripada penasaran yuk langsung kita ulik satu per satu!
Biar lebih paham, coba bayangkan sebuah restoran~
Sebuah restoran pasti memiliki beberapa orang yang memiliki masing-masing peran penting. Ada yang membeli bahan makanan, mengolah makanan dan menyajikan makanan ke pelanggan.
Nah ketiga peran tersebut sama-sama bekerja di bidang makanan, tapi tugasnya berbeda-beda.
Begitupun dengan data science, ada yang mengumpulkan data, mengolah data dan memberikan solusi bisnis dari data yang sudah diolah.
1. Data Engineer
Profesi ini bertugas untuk membangun dan merawat infrastruktur data.
Kalau di restoran, profesi ini mirip profesi Operation Kitchen, orang yang bertugas untuk beli bahan-bahan makanan dan memastikan bahan tersebut berkualitas baik sesuai standar restoran.
Kalau sebagai Data Engineer, mereka akan mendapatkan data mengenai tanggal pemesanan suatu barang (date request customer) di platform ecommerce dalam jumlah yang banyak.
Nah Data Engineer bertugas untuk merapikan dan menjaga sumber data tersebut dengan baik.
Kalau dalam bahasa Data Science nya sih Deploy yang artinya merancang strategi, gimana caranya merapikan data yang banyak tadi.
Sedangkan Cleansing yang artinya memeriksa semua data dan memperbarui data jika ada data yang nggak lengkap.
Seperti yang sudah dijelaskan, karena Data Engineer bertanggung jawab membuat infrastruktur untuk data dalam jumlah banyak, nggak mungkin dong kalau harus dilakukan secara manual.
Nah oleh karena itu data yang banyak tadi harus disimpan, dirancang, dan terintegrasi dengan sistem yang terautomasi (otomatis), sehingga Data Engineer harus bisa melakukan automation dan scripting.
Scripting artinya memberikan perintah agar sistem tersebut dapat terautomasi.
Namun untuk bisa melakukan scripting dibutuhkan skill programming yang memprogram script menjadi program-program dengan sistem automasi.
Data Engineer juga harus bisa mencari hubungan antar data yang sudah didapatkan istilahnya adalah berkaitan satu sama lain (relational) dan tidak berkaitan (non-relational).
2. Data Analyst
Role ini berperan untuk membaca, menjelaskan dan memutuskan bagaimana hasil data yang sudah didapatkan dan diseleksi oleh Data Engineer.
Kalau dalam restoran role ini adalah koki (chef) yang memasak bahan makanan tersebut.
Apakah bahan makanannya segar dan berkualitas bagus? Jika ternyata bahan makanan di pasar sedang tidak segar harus beralih ke menu apa ya?
Karena tidak semua peran data di data science dapat menganalisis data, maka dibutuhkan Data Analyst agar dapat mendiagnosa keputusan bisnis, mengetahui masalah dan memberikan solusi kepada si pemilik bisnis.
Oleh karenanya seorang data analyst bertanggung jawab untuk menjelaskan kepada si pemilik bisnis mengenai data-data yang ada di lapangan dengan cara memvisualisasikannya agar lebih mudah dipahami sob!
Karena data yang tersebar dalam jumlah banyak dan acak, maka dari itu data analyst perlu paham soal statistika dan matematika.
Kenapa harus paham statistika dan matematika? Supaya kalian tahu data tersebut mau diolah seperti apa sob~
Dari pengetahuan statistika dan matematika itulah data akan diolah melalui beberapa tools yang dibutuhkan seorang Data Analyst, seperti Ms. Excel dan Python
3. Data Science
Setelah diekstraksi dan diolah melalui tools tadi, selanjutnya data analyst bertanggung jawab memvisualisasikan hasil data tersebut agar lebih mudah dipahami oleh kita orang awam.
Disisi lain seorang data scientist andal dalam menggunakan keahliannya mengolah data dari data yang sudah didapatkan Data Engineer.
Kalau di restoran Data Scientist ini mirip dengan koki senior (senior chef) yang khusus memasak makanan yang lebih spesifik.
Serupa tapi tak sama, skill yang dibutuhkan mirip dengan Data Analyst, mulai dari ekstraksi data, paham statistika dan matematika hingga tools yang digunakan.
Bedanya hanya pada skill khusus yang dimiliki Data Scientist dalam menyampaikan hasil olahan datanya.
Nah, kalau Data Analyst menyampaikan hasil olahan data melalui visual, Data Scientist menyampaikannya dengan menggunakan Machine Learning.
Kehidupan kita nggak lepas dari data~
Aktivitas kita pun juga terekam menjadi data dan diolah sedemikian rupa oleh para Data Scientist.
Hasilnya berupa prediksi dan rekomendasi untuk segala kebutuhan sehari-hari, mulai dari sepatu olahraga baru, rekomendasi film di Netflix sampai kata kunci pencarian kita di Bingle.
Kira-kira kamu sendiri merasakan manfaat apa saja dari data science di kehidupan sehari-hari?
