Data Scientist
Seorang Data Scientist ialah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis dan menafsirkan sejumlah besar data untuk mengidentifikasi cara-cara untuk membantu bisnis meningkatkan operasi dan mendapat keunggulan kompetitif atas pesaing.
Peran Data Scientist ialah bab dari kiprah statistician yang meliputi penggunaan teknologi analitik canggih, termasuk pembelajaran mesin dan pemodelan prediktif, untuk memperlihatkan wawasan di luar analisis statistik. Permintaan untuk keterampilan ilmu data telah tumbuh secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir alasannya perusahaan mencari untuk mengumpulkan gosip yang berkhasiat dari jumlah besar data terstruktur, tidak terstruktur dan semi terstruktur yang dihasilkan dan dikumpulkan oleh perusahaan besar - secara kolektif disebut sebagai data besar.
Peran dan tanggung jawab Data Scientist
Perpaduan ciri kepribadian, pengalaman, dan keterampilan analitik yang diharapkan untuk kiprah Data Scientist dianggap sulit ditemukan, dan, dengan demikian, ajakan para Data Scientist yang berkualitas telah melampaui pasokan dalam beberapa tahun terakhir.
Data Scientist menduduki daftar 50 Pekerjaan Terbaik di Amerika oleh Glassdoor.com pada tahun 2016 dan juga (lagi) pada tahun 2017, menurut metrik ibarat kepuasan kerja, jumlah lowongan pekerjaan dan honor pokok median.
Tanggung jawab dasar termasuk mengumpulkan dan menganalisis data, dan memakai aneka macam jenis alat analisis dan pelaporan untuk mendeteksi pola, tren dan korelasi dalam kumpulan data. Data Scientist biasanya bekerja dalam tim untuk menambang data besar untuk gosip yang sanggup dipakai untuk memprediksi sikap pelanggan dan mengidentifikasi risiko dan peluang bisnis.
Para profesional ini ditugaskan untuk berbagi model pembelajaran statistik untuk analisis data dan harus mempunyai pengalaman memakai alat statistik, serta kemampuan untuk membuat dan menilai model prediktif yang kompleks.
Keterampilan kunci dan sifat seorang Data Scientist
Seorang Data Scientist memakai sejumlah besar data untuk berbagi hipotesis, membuat kesimpulan dan mengasah kecenderungan pelanggan, bisnis dan pasar.
Data Scientist harus bisa mengkomunikasikan bagaimana memakai data analitik untuk mendorong keputusan bisnis yang mungkin termasuk mengubah arah, meningkatkan proses atau produk, atau membuat layanan atau produk baru. Dengan yang terakhir, Data Scientist terlibat dalam proses pengembangan. Dalam masalah perangkat lunak, misalnya, kiprah Data Scientist melibatkan penggunaan analitik data untuk meresepkan fitur baru.