Di era transformasi digital ini, profesi Data Scientist menjadi salah satu pekerjaan paling diminati. Data Scientist adalah seseorang yang bertanggung jawab dalam mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan strategis.
Dengan pertumbuhan industri teknologi, kebutuhan akan profesional ini terus meningkat, terutama di perusahaan berbasis teknologi dan layanan IT.
Data Scientist tidak hanya bekerja dengan angka dan data, tetapi juga dengan algoritma, model statistik, serta teknik machine learning untuk membuat prediksi dan rekomendasi yang akurat.
Hal itulah yang membuat profesi ini sangat dibutuhkan di berbagai industri, mulai dari keuangan, e-commerce, kesehatan, hingga transportasi dan manufaktur.
Cara Menjadi Data Scientist
Namun, bagaimana caranya untuk menjadi Data Scientist? Menjadi seorang Data Scientist memerlukan kombinasi keterampilan teknis, pemahaman bisnis, dan kemampuan analisis data yang kuat. Berikut langkah-langkah yang bisa diambil untuk berkarir sebagai Data Scientist:
1. Pendidikan dan Latar Belakang
Memiliki gelar di bidang yang relevan seperti Matematika, Statistik, Ilmu Komputer, atau Teknik Informatika adalah langkah awal yang baik. Sebab, profesi ini membutuhkan kemampuan analisis data dan statistik yang baik.
Namun, jangan khawatir jika Anda tidak memiliki latar belakang pendidikan yang relevan, karena sekarang sudah banyak webinar atau seminar pelatihan.
2. Menguasai Bahasa Pemrograman
Bahasa pemrograman seperti Python adalah alat utama yang digunakan dalam analisis data dan machine learning. Kuasailah bahasa pemrograman untuk langkah awal menjadi seorang Data Scientist yang andal!
3. Memahami Konsep Statistik dan Machine Learning
Profesi ini memerlukan pengetahuan dasar tentang machine learning. Jadi, statistik sangat penting dalam pengolahan data dan pengambilan keputusan berbasis data.
4. Memahami Database dan Big Data
Selanjutnya adalah memahami database dan big data. Sebab, SQL dan NoSQL digunakan untuk mengelola serta mengekstrak data dari berbagai sumber.
Baca Juga: Tantangan Big Data Specialist dalam Dunia Kerja
5. Membangun Portofolio Proyek Data Science
Langkah berikutnya adalah langkah yang paling esensial bagi Anda yang ingin menjadi Data Scientist. Dengan mengerjakan proyek nyata dan berkontribusi dalam komunitas open-source, Anda bisa meningkatkan kredibilitas mereka.
Skill yang Wajib Dimiliki Data Scientist
Untuk sukses dalam bidang ini, berikut adalah keterampilan utama yang harus dimiliki seorang Data Scientist:
1. Keterampilan Analitik
Kemampuan untuk memahami pola dalam data dan mengidentifikasi insight yang dapat memberikan nilai tambah bagi perusahaan sangat penting. Seorang Data Scientist harus bisa menerjemahkan data mentah menjadi informasi yang berguna.
2. Pemahaman Statistik dan Peluang
Statistik dan probabilitas adalah inti dari Data Science. Profesi ini perlu memahami distribusi data, uji hipotesis, dan berbagai model statistik yang digunakan dalam analisis data.
3. Pemahaman Bahasa Pemrograman
Menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, SQL, atau Scala sangat penting untuk analisis data dan machine learning. Selain itu, memahami framework seperti TensorFlow dan PyTorch akan sangat membantu dalam implementasi model AI.
4. Pemahaman Manajemen Data
Seorang Data Scientist harus mampu mengolah, membersihkan, dan menyusun data dari berbagai sumber agar bisa digunakan secara efektif.
Data wrangling menjadi keahlian yang sangat penting untuk memastikan kualitas data sebelum analisis dilakukan.
5. Visualisasi Data (Storytelling dengan Data & Data Wrangling)
Kemampuan untuk menyajikan data dalam bentuk visual yang menarik seperti dashboard interaktif dan grafik yang mudah dipahami menjadi nilai tambah yang besar. Tools seperti Tableau, Power BI, dan Matplotlib sering digunakan untuk tujuan ini.
Serupa Tapi Tak Sama, Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
Banyak yang menganggap Data Analyst dan Data Scientist adalah profesi yang sama, padahal ada beberapa perbedaan yang paling mencolok. Lantas, apa saja perbedaannya? Berikut penjelasannya!
Tanggung Jawab dan Ruang Lingkup Kerja
Data Analyst:
- Menginterpretasikan kebutuhan data berdasarkan permintaan atau permasalahan spesifik yang diajukan oleh pemangku kepentingan.
- Menghimpun dan menyusun data mentah dari berbagai sumber yang relevan.
- Memvisualisasikan data dalam bentuk grafik atau dashboard agar lebih mudah dipahami.
- Menarik kesimpulan berbasis data yang digunakan untuk mendukung keputusan bisnis.
Data Scientist:
- Merancang serta mengembangkan algoritma machine learning guna membuat prediksi atau rekomendasi berbasis data.
- Mengembangkan serta mengelola infrastruktur big data.
- Membangun model analitik yang dapat diintegrasikan dengan sistem bisnis.
- Menggunakan bahasa pemrograman untuk mengotomasi proses pengolahan data dan analisis lanjutan.
Keahlian yang Dibutuhkan
Data Analyst:
- Pemahaman mendalam terhadap statistik dan logika analitis.
- Keahlian dalam mengolah serta menyajikan data menggunakan Excel dan alat visualisasi lainnya.
- Kemampuan analitis yang tajam untuk menggali wawasan dari data.
- Keterampilan problem solving yang kuat serta pemikiran kritis.
Data Scientist:
- Penguasaan teori statistik yang lebih mendalam untuk analisis tingkat lanjut.
- Kemampuan menggunakan alat analitik seperti SQL, Python, Hadoop, serta Cognos Analytics.
- Keahlian dalam berbagai bahasa pemrograman seperti SQL, Python, PHP, Perl, Ruby, C, C++, dan JavaScript.
- Pemahaman mendalam tentang data mining serta teknik machine learning.
Jenjang Pendidikan yang Dibutuhkan
Data Analyst:
- Latar belakang bidang Matematika, Statistika, Teknik Informatika, dan Ekonomi atau bidang relevan.
Data Scientist:
- Latar belakang bidang, Ilmu Data, Teknologi Informasi, Matematika, Statistika.
Sebarapa Jauh Level Pemahaman Pengolahan Data sebagai Data Scientist?
1. Level 1-3 (Beginner)
- Menerapkan teknik dasar data science dengan bimbingan.
- Menganalisis dan melaporkan temuan sederhana dengan algoritma yang telah tersedia.
- Menggunakan software analisis data standar.
2. Level 4-6 (Intermediate)
- Menggunakan berbagai teknik data science dan bahasa pemrograman khusus.
- Mengembangkan hipotesis data, metode, serta mengevaluasi model analitik.
- Memilih dan mengintegrasikan data untuk analisis.
- Berkontribusi dalam pengembangan serta implementasi solusi data science.
3. Level 7 (Expert)
- Memimpin penerapan data science dalam inovasi dan pengambilan keputusan strategis.
- Mengembangkan kebijakan dan standar perusahaan terkait data science.
- Mengarahkan proyek data science kompleks untuk menciptakan nilai dan wawasan bisnis.
Butuh Bantuan mencari Talent Data Science? Hubungi GeekGarden!
Data Scientist adalah profesi yang semakin berkembang di era digital. Dengan keterampilan yang tepat, seseorang bisa berkarir dalam bidang ini dan menjadi aset berharga bagi perusahaan.
Jika bisnis Anda membutuhkan talent di bidang data science, GeekGarden adalah perusahaan layanan IT terbaik untuk menemukan solusi teknologi yang Anda butuhkan.
Mencari talent Data Scientist yang berkualitas bukanlah hal mudah. GeekGarden, perusahaan IT Jogja, siap membantu bisnis Anda dalam analisis dan pengolahan data menggunakan machine learning.
Dengan pengalaman dalam pengembangan sistem berbasis data, kami siap memberikan solusi IT terbaik untuk perusahaan Anda. Kunjungi insight kami untuk mengetahui lebih lanjut tentang dunia IT dan konsultasikan kebutuhan bisnis Anda sekarang!
Penulis: Sari Dewi (Content Writer)
Editor: Helmi Maulidina (SEO Specialist)
