Data Scientist adalah seorang profesional yang bekerja dengan data. Mereka menggunakan keterampilan matematika, statistik, dan pemrograman komputer untuk menganalisis data dan menemukan pola serta tren yang bisa memberikan wawasan berharga kepada perusahaan atau organisasi.

Seorang Data Scientist menggunakan perangkat lunak dan algoritma komputer khusus untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti basis data, sensor, atau bahkan media sosial. Mereka kemudian membersihkan data tersebut, memeriksa kualitasnya, dan melakukan transformasi agar bisa diproses lebih lanjut.

Setelah data siap, Data Scientist akan menggunakan metode statistik dan pemodelan matematika untuk mengeksplorasi data, mencari hubungan antara variabel, dan mengidentifikasi pola yang mungkin tidak terlihat oleh orang lain. Mereka juga dapat membuat model prediksi yang membantu memprediksi hasil masa depan berdasarkan data yang ada.

Peran seorang Data Scientist sangat penting karena hasil analisis mereka dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, atau mengoptimalkan strategi pemasaran. Contohnya, mereka dapat membantu memprediksi permintaan pelanggan, mengidentifikasi segmen pasar yang berpotensi, atau mengoptimalkan algoritma pencarian di platform online.

Untuk menjadi seorang Data Scientist, seseorang perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang matematika, statistik, dan pemrograman komputer. Mereka juga harus memiliki kreativitas dan kemampuan untuk melihat pola serta tren dalam data. Selain itu, kemampuan komunikasi yang baik juga penting agar mereka dapat menjelaskan hasil analisis mereka kepada orang lain.

Jadi, jika kamu tertarik dalam matematika, statistik, dan pemrograman komputer, serta senang dengan tantangan menarik dalam menganalisis data, menjadi seorang Data Scientist bisa menjadi pilihan karir yang menarik untukmu di masa depan.

Kerja Data Scientist

Pendidikan yang Sesuai

Pada dasarnya, tidak selalu diperlukan gelar akademik yang spesifik untuk menjadi seorang Data Scientist, tetapi memiliki pendidikan formal dalam bidang terkait dapat memberikan dasar yang kuat untuk memahami konsep-konsep yang dibutuhkan dalam pekerjaan ini. Gelar sarjana atau pascasarjana dalam Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, atau bidang terkait sering menjadi pilihan umum bagi para Data Scientist.

Jika kamu ingin mempersiapkan diri untuk menjadi seorang Data Scientist, berikut adalah beberapa jurusan yang dapat menjadi pertimbangan:

  1. Ilmu Komputer, Teknik Informatika, atau Sistem Informasi: Jurusan ini akan memberikanmu pemahaman yang kuat tentang pemrograman komputer, algoritma, dan teknik pengolahan data yang sangat berguna dalam pekerjaan sebagai Data Scientist.
  2. Matematika: Jurusan Matematika akan membekali kamu dengan pemahaman mendalam tentang statistik, probabilitas, dan pemodelan matematika, yang merupakan aspek penting dalam analisis data.
  3. Statistik: Jurusan Statistik akan memberikanmu landasan yang kuat dalam metode statistik, analisis data, dan pemodelan, yang merupakan inti dari pekerjaan seorang Data Scientist.
  4. Ilmu Data: Beberapa perguruan tinggi juga menawarkan program studi khusus dalam Ilmu Data atau Analitik Bisnis. Program-program ini fokus pada pemahaman tentang pengolahan data, analisis prediktif, dan pemodelan, yang sesuai dengan bidang pekerjaan Data Scientist.

Selain memilih jurusan yang relevan, pastikan untuk mengembangkan keterampilan yang diperlukan dalam analisis data seperti pemrograman (misalnya Python atau R), pengolahan data, statistik, dan pemodelan matematika. Sumber belajar online dan kursus daring juga bisa menjadi tambahan yang baik untuk meningkatkan pemahamanmu dalam bidang ini.

Selain pendidikan formal, penting juga untuk membangun portofolio yang kuat dengan melakukan proyek-proyek data di luar kurikulum akademik. Ini akan membantu kamu mendemonstrasikan keterampilan praktis dalam menganalisis data kepada calon pengusaha atau perekrut.

Ingatlah bahwa menjadi seorang Data Scientist melibatkan pembelajaran terus-menerus dan pengalaman praktis. Pendidikan formal hanyalah salah satu komponen dalam mempersiapkan dirimu, dan penting juga untuk terus mengembangkan keterampilan dan pengetahuanmu seiring dengan perkembangan teknologi dan tren dalam analisis data.

Tanggung Jawab Data Scientist

Seorang Data Scientist memiliki tugas dan tanggung jawab yang beragam tergantung pada perusahaan atau organisasi tempat mereka bekerja. Namun, berikut adalah beberapa tugas umum yang biasanya dilakukan oleh seorang Data Scientist:

  1. Pengumpulan dan pembersihan data: Data Scientist akan mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti basis data, sensor, atau media sosial. Mereka juga akan membersihkan data tersebut, memeriksa kualitasnya, dan melakukan transformasi agar bisa diproses lebih lanjut.
  2. Analisis data: Data Scientist menggunakan metode statistik dan pemodelan matematika untuk menganalisis data. Mereka akan mengeksplorasi data, mencari hubungan antara variabel, dan mengidentifikasi pola atau tren yang bermanfaat bagi perusahaan atau organisasi.
  3. Pembuatan model prediksi: Berdasarkan analisis data, Data Scientist dapat membuat model prediksi yang membantu memprediksi hasil masa depan berdasarkan data yang ada. Ini bisa meliputi prediksi penjualan, prediksi perilaku pelanggan, atau prediksi kejadian tertentu berdasarkan pola yang ditemukan dalam data.
  4. Visualisasi data: Seorang Data Scientist juga bertanggung jawab untuk mengkomunikasikan hasil analisis kepada pemangku kepentingan yang tidak memiliki latar belakang teknis. Mereka menggunakan visualisasi data, seperti grafik atau dashboard interaktif, untuk menggambarkan wawasan yang ditemukan dalam data secara intuitif dan mudah dipahami.
  5. Kerja tim dan kolaborasi: Data Scientist sering bekerja dalam tim yang terdiri dari profesional dengan latar belakang yang berbeda. Mereka perlu berkolaborasi dengan ilmuwan data lainnya, analis bisnis, insinyur perangkat lunak, dan pemangku kepentingan lainnya untuk memahami masalah yang harus dipecahkan dan mengimplementasikan solusi yang tepat.
  6. Pengembangan algoritma dan teknik baru: Data Scientist juga berperan dalam mengembangkan algoritma dan teknik baru yang dapat meningkatkan kualitas analisis data atau memberikan wawasan yang lebih baik. Mereka terus mempelajari perkembangan terbaru dalam bidang ilmu data dan mencoba menerapkannya dalam konteks pekerjaan mereka.
Baca Juga  Devops Engineer: Skill, Tanggung Jawab, dan Gajinya

Tugas dan tanggung jawab seorang Data Scientist dapat bervariasi tergantung pada perusahaan atau organisasi, serta tingkat pengalaman dan spesialisasi individu. Namun, intinya adalah menganalisis data untuk mendapatkan wawasan berharga yang dapat membantu perusahaan atau organisasi membuat keputusan yang lebih baik.

Kemampuan Teknis yang Dibutuhkan

Untuk menjadi seorang Data Scientist yang sukses, terdapat beberapa keterampilan yang sangat diperlukan. Berikut ini beberapa skill penting yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Scientist:

  1. Pemahaman dalam matematika dan statistik: Pemahaman yang kuat tentang konsep matematika seperti aljabar, kalkulus, probabilitas, dan statistik sangat penting dalam menganalisis data dan membangun model prediksi.
  2. Pemrograman: Kemampuan pemrograman adalah keterampilan esensial dalam pekerjaan sebagai Data Scientist. Bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL sangat umum digunakan dalam analisis data. Pemahaman dasar tentang struktur data, pengulangan, pengondisian, dan manipulasi data adalah penting dalam mengelola dataset.
  3. Pengolahan data: Data Scientist perlu menguasai teknik pengolahan data, termasuk ekstraksi data, pembersihan data, transformasi data, dan integrasi data dari berbagai sumber. Mereka juga harus dapat mengelola data yang besar dan kompleks dengan menggunakan alat atau platform seperti Hadoop atau Spark.
  4. Analisis data dan pemodelan: Kemampuan untuk menganalisis data dengan menggunakan teknik statistik, pemodelan matematika, atau metode machine learning adalah keterampilan kunci dalam pekerjaan Data Scientist. Memahami konsep regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan teknik prediksi lainnya sangat penting.
  5. Keahlian dalam alat dan perangkat lunak: Data Scientist harus memiliki pengetahuan mendalam tentang alat-alat dan perangkat lunak yang digunakan dalam analisis data. Ini mungkin termasuk alat seperti Python libraries (NumPy, Pandas, SciPy), R packages (ggplot2, dplyr, caret), SQL, dan alat-alat visualisasi data seperti Tableau atau Power BI.
  6. Pengetahuan domain: Memiliki pemahaman yang baik tentang domain bisnis atau industri tempat Data Scientist bekerja akan membantu mereka dalam mengartikan dan menganalisis data dengan lebih baik. Pengetahuan domain ini memungkinkan Data Scientist untuk mengevaluasi hasil analisis dengan konteks yang sesuai dan menghasilkan wawasan yang relevan.
  7. Kemampuan komunikasi: Data Scientist harus memiliki kemampuan komunikasi yang baik untuk menjelaskan hasil analisis kepada pemangku kepentingan non-teknis. Mereka harus mampu menyampaikan wawasan yang kompleks secara jelas dan mudah dipahami oleh orang yang tidak memiliki latar belakang teknis.

Selain keterampilan teknis, soft skill seperti pemecahan masalah, kreativitas, kemampuan berpikir analitis, kerja tim, dan keinginan untuk terus belajar juga sangat berharga dalam pekerjaan sebagai Data Scientist.

Penting untuk diingat bahwa keterampilan ini dapat dikembangkan seiring waktu dengan pengalaman dan pembelajaran yang berkelanjutan.

Kualitas Data Scientist

Kelebihan Menjadi Data Scientist

Beberapa kelebihan yang dapat kamu nikmati dalam pekerjaan ini:

  1. Permintaan Tinggi: Data Scientist sangat dicari dalam berbagai industri saat ini. Permintaan yang tinggi ini berarti Anda memiliki peluang yang baik untuk mendapatkan pekerjaan yang menarik dan kompensasi yang kompetitif.
  2. Karir yang Beragam: Data Scientist memiliki kesempatan untuk bekerja di berbagai industri dan sektor, seperti teknologi, keuangan, kesehatan, e-commerce, pemasaran, dan banyak lagi. Anda dapat memilih bidang yang paling sesuai dengan minat Anda atau menjelajahi berbagai industri yang berbeda.
  3. Memecahkan Masalah yang Menantang: Sebagai Data Scientist, Anda akan dihadapkan pada tantangan kompleks dan masalah bisnis yang menarik. Anda akan berperan dalam menganalisis data untuk menemukan wawasan berharga, membuat model prediksi, dan memberikan solusi yang dapat membuat dampak positif bagi perusahaan atau organisasi.
  4. Inovasi dan Penemuan: Sebagai Data Scientist, Anda berada di garis depan inovasi dan penemuan baru. Anda dapat mengembangkan algoritma dan teknik baru, mengeksplorasi tren data yang belum diketahui, dan menciptakan wawasan baru yang dapat mengubah cara perusahaan beroperasi.
  5. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Peran seorang Data Scientist adalah memberikan informasi berdasarkan data kepada perusahaan atau organisasi. Dengan menggunakan analisis yang kuat, Anda dapat membantu pemangku kepentingan membuat keputusan yang lebih baik, mempercepat proses pengambilan keputusan, dan mengoptimalkan kinerja bisnis.
  6. Potensi Pengaruh yang Besar: Data Scientist memiliki potensi pengaruh yang besar dalam perusahaan. Dengan memberikan wawasan yang berharga, Anda dapat membantu perusahaan menjadi lebih efisien, meningkatkan pengalaman pelanggan, mengidentifikasi peluang baru, dan mencapai keunggulan kompetitif.

Namun, penting juga untuk diingat bahwa setiap pekerjaan memiliki kekurangan dan tantangan tersendiri.

Tantangan Menjadi Data Scientist

Tantangan yang sangat mungkin kamu hadapi jika kamu bekerja di bidang ini:

  1. Kompleksitas Data: Dalam pekerjaan sebagai Data Scientist, Anda akan berurusan dengan data yang kompleks dan besar. Mengelola data yang besar dan memahami kompleksitasnya bisa menjadi tantangan, terutama dalam hal kecepatan pemrosesan, penyimpanan data, dan keandalan data yang diperlukan untuk analisis yang akurat.
  2. Kurangnya Data Berkualitas: Kadang-kadang sulit untuk menemukan data berkualitas tinggi yang relevan dengan masalah yang sedang dihadapi. Data yang buruk, tidak lengkap, atau tidak terstruktur dapat menyulitkan proses analisis dan menghasilkan wawasan yang dapat diandalkan.
  3. Pembaruan Teknologi: Dunia ilmu data terus berkembang dengan cepat. Anda perlu terus memperbarui pengetahuan dan keterampilan Anda dalam alat dan teknik analisis data terkini. Kekurangan dalam memperbarui diri dengan perkembangan baru dapat membuat Anda tertinggal dan menghambat kemajuan karir.
  4. Komunikasi yang Efektif: Meskipun memiliki keterampilan teknis yang kuat, penting juga untuk dapat berkomunikasi dengan efektif kepada pemangku kepentingan non-teknis. Menjelaskan hasil analisis secara jelas dan menggambarkannya dalam konteks bisnis yang relevan dapat menjadi tantangan tersendiri.
  5. Penyeimbangan Kerja: Sebagai Data Scientist, Anda mungkin dihadapkan pada tekanan waktu yang tinggi dan jadwal yang ketat untuk menyelesaikan proyek. Mengelola pekerjaan yang banyak dan mempertahankan keseimbangan antara kehidupan pribadi dan profesional dapat menjadi tantangan.
  6. Risiko Kesalahan Interpretasi: Dalam analisis data, ada risiko kesalahan interpretasi atau penarikan kesimpulan yang salah. Mengandalkan data dan metode yang tidak tepat, atau mengabaikan konteks bisnis, dapat mengarah pada wawasan yang tidak akurat atau keputusan yang salah.
  7. Keamanan dan Etika: Sebagai seorang Data Scientist, Anda akan bekerja dengan data yang sering kali bersifat sensitif dan pribadi. Mengelola dan melindungi data secara aman serta mematuhi prinsip etika yang ketat dalam penggunaan data menjadi tanggung jawab yang penting.
Baca Juga  Digital Marketer: Skill, Tanggung Jawab, dan Gajinya.

Meskipun terdapat tantangan dan kekurangan tertentu, banyak Data Scientist yang menemukan pekerjaan mereka sangat memuaskan dan bermanfaat. Dengan keterampilan yang tepat, kemauan untuk terus belajar, dan kemampuan untuk menghadapi tantangan, kamu dapat mengatasi kekurangan ini dan menjadi seorang Data Scientist yang sukses.

Standar Gaji

Seperti yang sudah kami jelaskan di artikel-artikel sebelumnya, tidak ada standar baku untuk gaji. Karena gaji itu tergantung pada banyak hal seperti tingkat pendidikan, pengalaman kerja, dan industri tempat bekerja. Tapi berdasarkan data yang kami dapat dari situs Glassdoor, rata-rata gaji Data Scientist di Jakarta itu sekitar 8 jutaan. Bisa kurang atau lebih.

Gaji Data Scientist di Indonesia

Saran untuk Kamu yang Ingin Jadi Data Scientist

Jika kamu sekarang masih kuliah atau bahkan belum kuliah dan ingin menjadi seorang ahli di bidang ini, berikut adalah beberapa saran untuk kamu:

  1. Pilih Jurusan yang Relevan: Ambil jurusan yang relevan dengan analisis data, seperti Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, atau Ilmu Data. Pilih mata kuliah yang menawarkan pemrograman, statistik, pemodelan matematika, dan pengolahan data.
  2. Kuasai Pemrograman dan Alat Analisis Data: Pelajari pemrograman, terutama dalam bahasa seperti Python atau R yang sering digunakan dalam analisis data. Pelajari juga alat dan perangkat lunak yang populer digunakan dalam analisis data, seperti Python libraries (NumPy, Pandas, SciPy), R packages (ggplot2, dplyr, caret), dan SQL.
  3. Ambil Kursus atau Pelatihan Tambahan: Selain kurikulum universitas, ambil kursus online atau pelatihan tambahan dalam analisis data, machine learning, statistik, dan pengolahan data. Platform online seperti Coursera, edX, atau Kaggle menyediakan kursus-kursus yang berkualitas dalam bidang ini.
  4. Praktikum atau Proyek Data: Selama masa kuliah, cari kesempatan untuk melakukan praktikum atau proyek yang melibatkan analisis data. Ini akan memberikan Anda pengalaman praktis dalam menerapkan pengetahuan dan keterampilan yang telah Anda pelajari.
  5. Bangun Portofolio: Selama kuliah, bangun portofolio dengan melakukan proyek data independen. Anda dapat menggunakan dataset publik atau mencari proyek-proyek yang menarik yang relevan dengan minat Anda. Portofolio ini akan membantu Anda memperlihatkan kemampuan dan kreativitas Anda kepada calon perekrut.
  6. Ikuti Komunitas Data Science: Bergabunglah dengan komunitas Data Science baik di kampus maupun secara online. Ikuti forum diskusi, grup LinkedIn, atau komunitas Kaggle untuk terhubung dengan para profesional dan belajar dari mereka. Jaringan ini juga dapat membantu Anda mendapatkan wawasan industri dan peluang karir.
  7. Tingkatkan Keterampilan Komunikasi: Selain keterampilan teknis, tingkatkan kemampuan komunikasi Anda. Pelajari cara menjelaskan konsep-konsep teknis secara sederhana kepada orang non-teknis. Latih kemampuan presentasi dan tulis-menulis agar dapat mengkomunikasikan hasil analisis dengan jelas dan persuasif.
  8. Ikuti Magang atau Kerja Paruh Waktu: Cari kesempatan untuk melakukan magang atau bekerja paruh waktu di perusahaan yang terkait dengan analisis data. Ini akan memberikan Anda pengalaman nyata dan memperluas jaringan profesional Anda.

Terakhir, tetaplah bersemangat dan selalu belajar. Dunia Data Science terus berkembang, jadi pastikan kamu selalu mengikuti perkembangan terbaru dalam bidang ini dan terus meningkatkan keterampilan yang kamu miliki.


Itu tadi sekilas mengenai profesi analis data. Untuk info profesi yang lainnya, silakan cek link berikut ini.

*Sumber gambar: pexels.com

Try Out SNBP

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *