Apa yang Dilakukan Data Science? Gaji dan Karir

Daftar Isi & Table Content

Deskripsi Pekerjaan, Gaji dan Karir Seorang Data Scientist

Apa yang Dilakukan Ilmuwan Data? Gaji dan Karir – Jika Anda bertanya kepada sepuluh Data Scientist yang berbeda tentang apa yang mereka lakukan, Anda mungkin mendapatkan sepuluh jawaban berbeda. Itu karena peran dan tanggung jawab seorang Data Scientist dapat sangat bervariasi, tergantung pada sejumlah faktor, termasuk pengalaman, industri, dan ukuran perusahaan tempat mereka bekerja.

Namun, ada beberapa kesamaan di antara semua peran Data Science. Dan jika Anda sedang mempersiapkan wawancara kerja Data Scientist, Anda harus memiliki pemahaman tentang apa yang menyatukan semua Data Scientist. Dalam posting ini, kami sudah merangkum point dari laman springboard membahas semua yang perlu Anda ketahui tentang apa yang dilakukan Data Scientist, termasuk tanggung jawab dasar mereka, bidang Data Science, dan bagaimana Data Scientist berfungsi di berbagai industri.

Apa yang Dilakukan Data Science Gaji dan Karir
Apa yang Dilakukan Data Science Gaji dan Karir

Apa itu Data Science?

Data Science adalah proses menggunakan data untuk mendapatkan wawasan yang berarti. Teknik kuantitatif yang digunakan Data Scientist dipinjam dari bidang business intelligence, artificial intelligence, dan machine learning.

Salah satu cara untuk memahami Data Science adalah dengan memeriksa kumpulan data yang tersedia untuk umum, yang dapat diunduh dari repositori publik dan kemudian dianalisis. Jika Anda melakukan ini, Anda akan melihat bahwa data sering kali datang dalam volume besar dan tidak langsung dapat dimengerti. Jadi Data Scientist menerapkan berbagai teknik analisis untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna.

Apa yang Dilakukan Data Scientist?

Seperti disebutkan sebelumnya, tanggung jawab sehari-hari seorang Data Scientist ditentukan oleh berbagai faktor, beberapa di antaranya meliputi :

Ukuran perusahaan

At Startups

Startup biasanya terdiri dari tim yang lebih kecil yang tidak terlalu hierarkis. Ini bisa berarti beberapa hal berbeda untuk pekerjaan Anda sebagai Data Scientist. Jika Anda seorang Data Scientist di sebuah startup, Anda mungkin satu-satunya Data Scientist organisasi atau bagian dari tim teknologi kecil. Ini berarti bahwa Anda mungkin bekerja secara mandiri, daripada menjadi bagian dari tim Data Science. Seringkali, Data Scientist di perusahaan rintisan bekerja dengan cara yang sangat kolaboratif dengan anggota perusahaan lainnya, dibandingkan dengan bekerja dengan Data Scientist lainnya.

Di Perusahaan Menengah

Perusahaan menengah sering kali memiliki struktur yang lebih hierarkis daripada perusahaan rintisan. Untuk seorang Data Scientist, ini berarti bahwa mereka akan sering menjadi bagian dari tim data yang memiliki posisi entry dan level senior. Seringkali, anggota tim yang lebih senior akan memberikan tugas kepada lebih banyak anggota junior, jadi jika Anda seorang Data Scientist di perusahaan menengah, sangat mungkin Anda akan ditugaskan ke area seperti pemasaran, periklanan, atau penelitian pesaing.

Di Perusahaan Besar

Secara umum, semakin besar perusahaan, para Data Scientistnya akan semakin terspesialisasi. Dengan lebih banyak struktur juga datang lebih banyak peluang untuk pertumbuhan pekerjaan dan spesialisasi.

Berdasarkan Tahap Karir

Data Scientist Tingkat Awal

Data Scientist tingkat pemula biasanya diberi tugas Data Science dasar dan sering menerima bantuan dari Data Scientist senior. Mereka diberi informasi tentang jenis intelijen bisnis apa yang perlu dikumpulkan dan kemudian menyelesaikan tugas-tugas itu dalam jangka waktu tertentu.

Perekrutan tingkat pemula akan memulai proses Data Science dengan mengumpulkan dan membersihkan data. Kemudian, mereka akan melakukan analisis data dasar dan menghasilkan laporan untuk merangkum temuan mereka. Tim sering kali melakukan check-in mingguan dengan Data Scientist junior untuk memastikan mereka berada di jalur yang benar dengan pekerjaan mereka, dan untuk menjawab pertanyaan atau masalah apa pun.

Data Scientist Tingkat Menengah

Data Scientist tingkat menengah memiliki pengalaman tiga hingga lima tahun dan seringkali memiliki tanggung jawab yang lebih khusus. Seringkali, pekerjaan mereka memerlukan teknik Data Science yang lebih maju, termasuk pemodelan prediktif, pemodelan statistik, dan pembelajaran mendalam. Alih-alih diminta untuk memecahkan masalah tertentu, mereka mungkin melakukan analisis data eksplorasi untuk menemukan pola tersembunyi dalam kumpulan data dan menemukan cara di mana wawasan yang dapat ditindaklanjuti ini dapat menginformasikan strategi bisnis perusahaan mereka.

Data Scientist Senior

Data Scientist senior memiliki tingkat keakraban yang tinggi baik dengan teknologi maupun strategi bisnis. Pemahaman mendalam mereka tentang bidang ini digunakan dalam beberapa cara berbeda oleh perusahaan.

Jika Anda ingin tetap dalam peran teknis, maka Anda mungkin ditugaskan sebagai Data Scientist utama. Tugas Anda adalah meletakkan visi untuk fungsi Data Science di perusahaan dan meletakkan kerangka peraturan dan teknis di mana itu akan terjadi.

Anda juga dapat mengambil peran yang lebih manajerial pada tahap ini dalam karir Anda. Data Scientist senior sering memimpin tim besar dan ditugaskan untuk mengawasi pekerjaan mereka. Anda mungkin juga diminta untuk merekrut peran seperti analis intelijen bisnis, analis data, dan sebagainya. Anda membutuhkan keterampilan interpersonal yang baik untuk bekerja dalam kapasitas ini.

Berdasarkan Industri

Pemerintah

Data Scientist pemerintah sering kali menggunakan data yang tersedia untuk umum untuk menggali wawasan tentang masyarakat umum. Mereka mempelajari data ini untuk menggali wawasan yang dapat meningkatkan fungsi layanan publik, mendeteksi aktivitas penipuan atau kriminal, dan merekomendasikan langkah-langkah baru jika memungkinkan.

Entertainment

Bagaimana studio mengetahui apa yang ingin ditonton konsumen selanjutnya? Apa yang digunakan Netflix untuk merekomendasikan acara TV dan film baru?

Data Scientist memainkan peran besar dalam semua keputusan itu. Mereka disewa oleh studio, platform, dan perusahaan produksi untuk menemukan cara mengukur minat konsumen pada properti media yang berbeda, membuat mesin rekomendasi, dan menganalisis bagaimana berbagai metode pemasaran diterjemahkan ke kinerja box office atau penayangan online.

Kesehatan

Data Scientist kesehatan memiliki peran penting dalam menginformasikan keputusan yang dibuat dalam kesehatan masyarakat dan kedokteran. Data Scientist yang bekerja di bidang kedokteran menganalisis kinerja berbagai obat dan bagaimana subjek meresponsnya. Kesehatan masyarakat juga mendapat manfaat dari Data Science, dengan praktisi menggunakannya untuk mempelajari dampak dari berbagai intervensi yang mereka buat.

Finance

Keuangan mungkin adalah tempat para Data Scientist memainkan peran terbesar dalam industri apa pun. Perusahaan di bidang ini mempekerjakan Data Scientist dan analis aktuaria berpengalaman untuk analisis kuantitatif dan fungsi lainnya. Pekerjaan mereka digunakan untuk meningkatkan kemampuan perusahaan keuangan untuk menentukan kelayakan kredit, mengidentifikasi calon mangkir, dan meningkatkan sistem yang mendeteksi berbagai jenis penipuan.

Teknologi

Data Scientist juga dapat menemukan rumah di perusahaan teknologi besar. Seringkali, mereka bekerja dengan model machine learning, yang dapat diterapkan untuk mengotomatisasi analisis data dalam berbagai kasus penggunaan. Data Scientist di perusahaan teknologi juga menggunakan keterampilan pemrograman mereka untuk membantu membangun produk yang lebih baik dan mempelajari perilaku pelanggan.

Kegiatan Sehari-hari yang di lakukan seorang Data Scientist

Perbedaan Antara Data Analyst dan Data Scientist
Kegiatan Sehari-hari yang di lakukan seorang Data Scientist

Sekarang setelah kita mengetahui semua industri berbeda tempat para Data Scientist bekerja, mari kita lihat seperti apa kehidupan seorang Data Scientist.

Discovery

Proses data science dimulai dengan menemukan masalah dan mendefinisikan ruang lingkupnya. Pernyataan masalah itu sendiri mungkin berasal dari pemangku kepentingan non-teknis di perusahaan, tetapi adalah tugas seorang Data Scientist untuk mengubahnya menjadi spesifikasi teknis yang mencakup informasi tentang bagaimana teknik Data Science dapat digunakan untuk memecahkan masalah itu dan jenis masalahnya. sumber daya yang diperlukan untuk mewujudkannya.

Acquiring Data

Data yang Anda butuhkan untuk memecahkan masalah tertentu mungkin tidak selalu tersedia untuk Anda. Itu berarti Anda harus mengidentifikasi sumber data dan sarana untuk mendapatkan data yang tersedia di sana. Terkadang Anda mungkin menemukan bahwa data tersedia di kumpulan data publik dan dalam kasus lain, Anda mungkin harus melakukan proyek pengikisan web untuk membangun kumpulan data itu sendiri.

Data Processing

Data yang Anda peroleh tidak akan selalu dalam bentuk yang dapat langsung Anda gunakan. Banyak kumpulan data sering menyertakan entri yang salah atau hilang. Dalam hal ini, Anda harus bertengkar dan kemudian membersihkan data Anda. Pada akhir proses ini, Anda akan memiliki kumpulan data yang akan memberikan hasil yang akurat saat Anda melakukan analisis.

Data Integration

Integrasi data adalah proses mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menggabungkannya ke dalam database atau gudang. ETL—singkatan dari extract, transform, and load—adalah metode paling umum yang digunakan untuk mengintegrasikan data dalam sebuah proyek.

Data Investigation

Investigasi data adalah studi awal dari data yang telah Anda kumpulkan. Ini dilakukan untuk membiasakan diri dengan tipe data yang sedang Anda kerjakan, melihat jumlah varians dalam nilai data yang berbeda, dan mulai menemukan beberapa asosiasi dalam kumpulan data.

Exploratory Data Analysis (EDA)

Dalam beberapa kasus, Anda mungkin tidak memiliki pertanyaan yang sangat spesifik yang ingin dijawab oleh kumpulan data. Data Scientist melakukan apa yang dikenal sebagai analisis data eksplorasi dalam situasi itu. EDA adalah cara untuk mengidentifikasi pola dasar dalam data dan berpotensi menggali koneksi yang menarik. Ini bisa menjadi cara untuk mendapatkan wawasan yang sebelumnya tidak Anda miliki dan menjadi titik awal untuk penyelidikan baru.

Menerapkan Teknik Dalam Bidang Data Science

Perbedaan Antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning
Menerapkan Teknik Dalam Bidang Data Science

Setelah Anda memutuskan apa yang ingin Anda pelajari dari kumpulan data Anda, maka Anda dapat memilih teknik Data Science yang akan membantu Anda menemukan apa yang Anda cari. Beberapa teknik tersebut antara lain:

Machine Learning

Machine Learning digunakan untuk mengukur upaya pemodelan prediktif dan menjawab pertanyaan bisnis yang mendesak. Insinyur pembelajaran mesin membangun kerangka kerja yang dapat mengotomatiskan banyak proses Data Science utama.

Statistical Modeling

Banyak pekerjaan yang dilakukan Data Scientist melibatkan pembuatan model statistik untuk menganalisis kumpulan data yang berbeda. Anda tidak perlu memiliki gelar dalam statistik untuk melakukan pekerjaan ini, tetapi pengetahuan tentang statistik inferensial, uji statistik, dan analisis statistik umum adalah kuncinya. Ini semua berkontribusi untuk dapat mempelajari data dengan cara yang lebih kuat.

Artificial Intelligence

Kebetulan Ai bisa sangat baik dalam mengidentifikasi pola dalam kumpulan data. Artinya, jika Anda terbiasa membangun sistem kecerdasan buatan, maka Anda dapat menerapkannya pada pekerjaan Anda sebagai Data Scientist. Hal yang hebat tentang AI adalah bahwa hal itu meningkat dari waktu ke waktu dan Anda dapat memperoleh pemahaman yang lebih dalam tentang kumpulan data yang sama dengan semakin banyak waktu yang dimiliki perangkat lunak AI Anda dengannya.

Ukur, Analisis, Tingkatkan Data Scientist

Data Scientist juga harus menganalisis pekerjaan mereka sendiri. Ini memberi mereka pemahaman tentang seberapa baik model statistik, kerangka kerja pembelajaran mesin, dan sistem AI Anda bekerja. Bagian dari pekerjaan Anda akan melibatkan peningkatan metode Anda sendiri dan melihat bagaimana hal itu berkorelasi dengan kemampuan menganalisis data secara lebih efektif.

Prospek Karir Dan Gaji Sebagai Seorang Data Science

Kominfo Memberi Batas Waktu Kepada PSE yang Tak Terdaftar
Prospek Karir Dan Gaji Sebagai Seorang Data Science

Bergantung pada keterampilan dan minat teknis Anda, ada beberapa jalur karier yang dapat Anda ambil sebagai Data Scientist. Ini termasuk :

Karir Dan Gaji Data Analyst

Seorang analis data seseorang adalah yang menganalisis kumpulan data untuk menemukan pola yang berarti yang dapat digunakan untuk informasi keputusan bisnis. Analisis data untuk mengetahui matematika dasar, teknik analisis data, dan juga harus memiliki pengetahuan tentang bahasa pemrograman.

Gaji rata-rata untuk seorang analis data di Amerika Serikat adalah $69.200. Statistik Departemen Tenaga Kerja AS memproyeksikan pertumbuhan 25% dalam pekerjaan di lapangan antara 2019 dan 2029.

Karir Dan Gaji Data Scientist

Data Scientist dan analis data menganalisis data serta membangun kerangka kerja dan model yang menyempurnakan tampilan dan kerja tim Data Science dengan data tersebut. Namun, perbedaan utama antara Data Scientist dan analis data adalah bahwa Data Scientist perlu memiliki pemahaman yang lebih maju tentang pemodelan statistik, analisis prediktif, dan pembelajaran mesin.

Peran Data Scientist diperkirakan akan tumbuh sebesar 22% antara tahun 2020 dan 2030, yang jauh lebih cepat daripada profil pekerjaan lainnya. Gaji rata-rata saat ini di lapangan adalah $ 141.120.

Karir Dan Gaji Data Engineer

Peran lain dalam industri Data Science adalah sebagai Data Engineer. Insinyur data adalah profesional yang membangun infrastruktur di mana proyek Data Science dilakukan. Mereka menyibukkan diri dengan gudang data, database, dan arsitektur penyimpanan lainnya dan membangunnya agar sesuai dengan kebutuhan setiap proyek.

Laporan Pekerjaan Teknologi Dice mencantumkan insinyur data sebagai pekerjaan teknologi dengan pertumbuhan paling tinggi tahun 2019. Gaji rata-rata seorang Data Engineer di Amerika Serikat adalah $131.761.

Karir Dan Gaji Machine Learning Engineer

Seorang Machine Learning Engineer adalah Data Scientist yang membangun perangkat lunak pembelajaran mesin untuk mempelajari data dan mendapatkan jawaban darinya. Para profesional ini akrab dengan algoritme dan teknik pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk mengotomatisasi analisis data.

Gaji rata-rata seorang Machine Learning Engineer di Amerika Serikat adalah $ 119.927. Pekerjaan itu juga masuk dalam daftar teratas daftar pekerjaan terbaik Memang untuk tahun 2019.

Karir Dan Gaji AI Engineer

AI adalah teknologi yang telah banyak digunakan dalam Data Science. Digunakan dengan cara yang benar, ini dapat membantu mempercepat proses analisis data eksplorasi dan memungkinkan Anda bekerja dengan volume data yang besar dengan mudah. Insinyur AI membangun model dan jaringan saraf yang memungkinkannya.

Gaji rata-rata seorang insinyur AI adalah $ 119.300. Menurut satu laporan, peran yang paling diminati oleh para profesional AI adalah dalam Data Science.

Pertanyaan yang Sering Muncul Tentang Data Scientist

Pertanyaan yang Sering Muncul Tentang Data Scientist

Bisakah Anda Menjadi Data Scientist Tanpa Pengalaman?

Dimungkinkan untuk mendapatkan peran Data Science tingkat pemula tanpa pengalaman apa pun. Jika di situlah Anda berada dalam karir Anda, pastikan Anda memiliki portofolio Data Science yang kuat dan bersiaplah untuk beberapa pertanyaan wawancara Data Science umum.

Apakah Anda Membutuhkan Gelar Untuk Menjadi Data Scientist?

Anda bisa mendapatkan pekerjaan Data Science tanpa gelar. Menyelesaikan bootcamp Data Science dan membangun proyek Anda sendiri dapat menjadi cara yang baik untuk menunjukkan kepada perekrut bahwa Anda memiliki keterampilan yang diperlukan meskipun Anda belum menyelesaikan program gelar apa pun dalam Data Science.

Apakah Sulit Menjadi Data Scientist?

Menjadi seorang Data Scientist tidak lebih sulit daripada membobol dunia perangkat lunak. Anda hanya perlu memastikan bahwa Anda memiliki dasar yang kuat dalam statistik dan mengetahui teknik analisis data Anda sebelum Anda dapat mulai melamar peran di industri ini.

Tools Gratis Menggunakan Teknologi Artificial Intelligence

Buat kamu yang masih bingung mencari tools yang mempermudah dalam pembuatan tulisan atau artikel kami menyarankan untuk mencoba tools yang sangan powerfull ini :

Tools Instant Article Using Artificial Intelligence

Buat Artikel (SECEPAT KILAT) Kurang dari 1 menit 100% Unik dan Fresh, Dijamin LOLOS Plagiat/Copyscape Aman untuk Blog Adsense atau konten artikel apapun sesuai kebutuhan anda.

Tools Rewriter / Paraphrasing Using Artificial Intelligence

Dengan AGP Bikin Artikel Pilar 3.000 Kata+ Cuma 5 Menit. Rewrite Artikel Panjang Sekaligus Langsung Fresh dan Unik Lolos Copyscape Aman untuk Blog Adsense Cobain Sekarang.

Leave a Reply

Your email address will not be published.

Facebook
Twitter
LinkedIn
Telegram
WhatsApp
Categories

Free Tools To Use

Instant Article

Create Articles (as quick as lightning) In less than 1 minute 100% Unique and Fresh, Guaranteed to pass Plagiarism / Copyscape Safe for Adsense Blogs or any article content

Rewrite Article

With AGP Make 3,000 Words Pillar Articles + Only 5 Minutes. Rewrite Long Articles Immediately Fresh and Unique Pass Copyscape Safe for Adsense Blog