Karier Data Scientist: Tugas, Gaji, Cara Menjadi Data Scientist!

Melansir dari situs DataCamp, Data Science diidentifikasi sebagai keterampilan dengan skill gaps (kesenjangan keterampilan) terbesar menurut laporan tahun 2021 oleh World Economic Forum. 

Selain itu, pada tahun 2020, jumlah daftar pekerjaan data scientist melampaui jumlah orang yang mencari pekerjaan semacam itu dengan faktor 3 banding 1.

Perusahaan-perusahaan membutuhkan profesi data scientist namun sayangnya terdapat keterbatasan sumber daya karena skill dari pelamar kerja yang tidak memenuhi standar kebutuhan dari perusahaan.

Maka dari itu, yuk, kita pelajari lebih lanjut mengenai prospek kerja data scientist dan caranya. Siapa tau kamu akan menjadi ilmuwan data selanjutnya

Apa itu Data Scientist?

Data scientist (ilmuwan data) adalah seseorang yang mengembangkan model prediktif untuk berteori dan meramalkan sesuatu yang bermanfaat bagi perusahaan. 

Tugas data scientist adalah menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan matematika untuk menganalisis data dalam jumlah banyak, memproses dan memodelkan data sehingga hasilnya dapat diinterpretasikan untuk membuat rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk perusahaan.

Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst

Seorang data scientist memerlukan ketajaman bisnis yang kuat dan keterampilan visualisasi data untuk mendapatkan wawasan yang dapat diceritakan (storytelling) karena mereka akan memprediksi masa depan perusahaan. Sedangkan seorang data analyst (analis data) tidak harus memiliki ketajaman bisnis dan keterampilan visualisasi data tingkat lanjut.

Skill yang dimiliki data analyst dan data scientist tumpang tindih tetapi ada perbedaan yang signifikan diantara keduanya. Kedua pekerjaan tersebut memerlukan beberapa pengetahuan matematika dasar, pemahaman tentang algoritma, dan pengetahuan tentang software engineer. 

Berikut adalah tabel perbedaan data analyst dan data scientist:

Karir data scientist mendapatkan gaji lebih banyak dibanding rekan data analyst.

Jenjang karir dan range gaji data scientist

1. Junior Data Scientist 

Junior data scientist merupakan seorang fresh graduate dengan kurang dari 2 tahun pengalaman kerja. Rata-rata gaji data scientist fresh graduate pada level junior adalah 10-15 juta rupiah.

2. Data Scientist

Data scientist merupakan seseorang dengan 2-3 tahun pengalaman kerja. Rata-rata gaji data scientist pada mid-level adalah 16-20 juta rupiah.

3. Senior Data Scientist

Senior data scientist merupakan seorang data scientist dengan lebih dari 4 tahun pengalaman kerja. Rata-rata gaji data scientist pada level senior adalah 20-25 juta rupiah.

4. Lead Data Scientist

Lead data scientist merupakan seorang data scientist dengan lebih dari 6 tahun pengalaman kerja. Rata-rata gaji data scientist pada level manager adalah diatas 25 juta rupiah

• Melakukan pra-pemrosesan data terstruktur dan tidak terstruktur
• Memproses, membersihkan, dan memvalidasi integritas data yang akan digunakan untuk analisis
• Meningkatkan prosedur pengumpulan data untuk memasukkan semua informasi yang relevan untuk mengembangkan sistem analitik
• Mencari kumpulan Big Data untuk informasi yang dapat digunakan dan valid untuk menemukan pola dan solusi
• Menggunakan alat Machine Learning untuk mengembangkan sistem prediksi dan algoritma, dan mengoptimalkan pengklasifikasi
• Berkolaborasi dengan tim Bisnis dan TI hingga mengusulkan solusi untuk mengatasi tantangan bisnis
• Membuat laporan dan presentasi untuk keperluan bisnis

Keterampilan yang diperoleh dalam bidang data dapat dengan mudah ditransfer ke berbagai sektor sehingga relatif mudah untuk pindah ke perusahaan yang berbeda. Skill yang harus dimiliki data scientist sebagian besar merupakan kemampuan teknis, antara lain:

1. Keterampilan Pemrograman

Data Scientist tentunya memerlukan pengetahuan yang kuat tentang bahasa pemrograman seperti statistical programming, yaitu: 

• R
• Python
• Java
• C/C++ dan 

Serta database query languages seperti SQL, yang umum dan banyak digunakan untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat dianalisis.

2. Data Visualization

Skill data scientist untuk visualisasi data dibutuhkan untuk menerjemahkan data ke dalam format grafik atau bagan yang mudah dimengerti oleh audiens yang dituju. Tools seperti Tableau, SAS, dan R akan mendukung aktivitas tersebut. Berbagai visualisasi dapat digambarkan seperti grafik batang, histogram, plot sebar, dan diagram lingkaran.

3. Statistik

Keterampilan statistik terapan yang baik, termasuk pengetahuan tentang uji statistik, distribusi, dan regresi merupakan skill yang harus dimiliki data scientist. Skill ini berguna dalam melakukan perhitungan untuk mengidentifikasi hubungan yang mendasari antara dua variabel agar dapat menemukan anomali data atau untuk memprediksi tren masa depan berdasarkan tren data masa lalu.

4. Kemampuan Database, Query (SQL), dan Pengolahan Data

Skill yang harus dimiliki data scientist adalah mengolah data yang dibutuhkan untuk memilah, menganalisis, dan mengelola data berjumlah banyak. Query data dalam SQL dilakukan untuk mengambil data dengan cepat dan menggunakannya untuk membangun solusi untuk masalah tertentu atau menjawab pertanyaan tertentu.

5. Machine Learning

Beberapa teknik pembelajaran mesin yang digunakan data scientist adalah: 

• Logistic regression
• Decision trees
• Natural language processing
• Outlier detection
• Clustering, deep learning and classification. 

Dengan menggunakan pembelajaran mesin, data yang dikumpulkan akan terus meningkatkan dalam segi kualitas dan berpotensi dapat memprediksi hasil data di masa depan dengan lebih akurat.

6. Pemahaman Bisnis

Keterampilan yang wajib dimiliki oleh data scientist selanjutnya adalah dapat memahami sektor industri dan bisnis yang relevan untuk memberikan solusi dari masalah kompleks yang selaras dengan tujuan bisnis dalam jangka panjang. Selain itu, data scientist juga harus mampu menerjemahkan temuan teknis dan analitis mereka dengan jelas dan lancar pada business users yang memiliki pengalaman non-teknis.

Data scientist sangat diminati di berbagai industri dan sektor karena bisnis membutuhkan sumber daya dengan kombinasi keterampilan teknis, analitis, dan komunikasi yang tepat.

Untuk mempersiapkan kamu menjadi data scientist yang memenuhi syarat dan kebutuhan perusahaan, berikut adalah hal yang perlu diperhatikan:

1. Latar Belakang Pendidikan Teknik Informatika (TI) atau yang Terkait 

Untuk menjalani job desk data scientist, seorang ilmuwan data memerlukan setidaknya gelar sarjana dalam ilmu komputer/teknik informatika ataupun bidang terkait. Selain itu, pekerjaan data scientist memerlukan pendidikan yang bersifat teknis, maka dari itu penting untuk mengikuti pendidikan untuk mendapatkan pengetahuan dan skill teknis, terlebih lagi yang spesifik ke data.

Namun, tidak perlu khawatir jika kamu tidak mempunyai gelar dalam bidang IT. Banyak kursus spesifik atau kursus online yang ditawarkan pada pelatihan non-formal yang akan mengajari tentang Data Science, Data Management, Statistics, Programming, dll.

2. Pertajam Keterampilan dalam Bidang Data Science

Data Science merupakan profesi yang menantang dan mengasah logika berpikir karena melibatkan keterampilan teknis yang kuat. Keterampilan yang perlu dikuasai dibagi menjadi 3 kelompok utama yaitu:

1. Kemampuan analitis data (SQL, Tableau)
2. Kemampuan bahasa pemrograman (Python, R)
3. Kemampuan matematika dan statistik

3. Bangun Portofolio untuk Memamerkan Keterampilan Data Science 

Dalam perjalanan kamu bereksperimen dengan data, tentunya kamu sudah bisa menghasilkan wawasan dari data mentah yang diambil.

Dalam hal ini, kamu bisa membangun portofolio untuk menceritakan dan mendokumentasi proses-proses yang kamu lakukan dari pengumpulan data, pembersihan data, pembuatan model, membangun algoritma pembelajaran mesin, hingga akhirnya mendapatkan hasil wawasan yang dapat membantu bisnis semakin berkembang.

Dengan mengikuti kursus pelatihan, biasanya kamu juga akan membuat proyek akhir yang bisa dijadikan portfolio kamu saat mencari kerja di kemudian hari.

4. Buat CV yang Menarik

1. Sertakan proyek yang kamu ikuti
2. Tekankan keterampilan kamu pada CV 
3. Cantumkan informasi tambahan: kompetisi, sertifikasi, kursus online, dll.

Berikut adalah contoh CV data scientist yang dapat menyoroti pengalaman kamu:

Sebagai kalimat penutup, waktu yang diperlukan dalam menempuh perjalanan pendidikan dan pelatihan menjadi data scientist tidak dapat dicapai dalam waktu yang singkat. Proses dan kegigihan diperlukan untuk mengasah skil yang diperlukan agar bermanfaat bagi perusahaan atau bisnis.

Itulah serba serbi karier sebagai data scientist yang perlu kamu ketahui! Semoga berhasil dalam perjalanan karirmu :) 

--- Ditulis oleh: Priscilia Octaviani ---