Data Scientist: Pengertian, Tugas, dan Kisaran Gajinya

Pengertian Data Scientist

Data Scientist adalah seorang profesional yang menggunakan ilmu komputer, matematika, statistik, dan pengetahuan bisnis untuk mengekstrak wawasan berharga dari data. Mereka bukan hanya mengolah data, tapi juga menafsirkan, memvisualisasikan, dan mengkomunikasikan temuan-temuan tersebut untuk membantu pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Bayangkan mereka sebagai detektif data, yang mampu mengungkap pola tersembunyi dan cerita di balik angka-angka kompleks.

Lebih dari sekadar analis data biasa, Data Scientist memiliki keahlian yang lebih luas, termasuk membangun model prediktif, mengembangkan algoritma, dan menggunakan teknologi canggih untuk menyelesaikan masalah bisnis yang kompleks. Mereka adalah kunci untuk memanfaatkan potensi besar data dalam era digital saat ini.

Untuk menjadi Data Scientist, Anda membutuhkan kombinasi antara pendidikan formal (misalnya, gelar di bidang ilmu komputer, statistik, atau matematika) dan pengalaman praktis. Kemauan untuk belajar terus menerus dan mengasah kemampuan analisis sangatlah penting.

Tugas Data Scientist

Jobdesk seorang Data Scientist sangat beragam, tergantung pada industri dan perusahaan tempat mereka bekerja. Namun, beberapa tugas umum yang sering mereka lakukan meliputi:

1. Mengumpulkan dan membersihkan data dari berbagai sumber (database, file log, sensor, dll.).
2. Menganalisis data menggunakan berbagai teknik statistik dan pemodelan untuk mengidentifikasi tren, pola, dan anomali.
3. Membangun dan mengevaluasi model prediktif untuk membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan, seperti prediksi penjualan, deteksi fraud, atau personalisasi layanan.
4. Memvisualisasikan data menggunakan alat-alat seperti Tableau atau Power BI untuk mengkomunikasikan temuan kepada stakeholder yang tidak memiliki latar belakang teknis.
5. Berkolaborasi dengan tim lain (misalnya, tim pemasaran, produk, atau engineering) untuk menerapkan temuan data dan meningkatkan kinerja bisnis.
6. Mengembangkan dan memelihara infrastruktur data, termasuk database dan pipeline data.
7. Mencari dan mengimplementasikan teknologi dan teknik analisis data terbaru.
8. Menulis dokumentasi dan laporan teknis untuk menjelaskan proses dan hasil analisis data.
9. Mempresentasikan temuan data kepada manajemen dan stakeholder lainnya.
10. Memberikan konsultasi data kepada tim dan departemen lain di dalam perusahaan.

JOBDESK: Staf Pengadaan

Skill yang Harus Dimiliki Data Scientist

Untuk sukses sebagai Data Scientist, Anda membutuhkan kombinasi skill yang kuat. Menguasai skill-skill ini akan menjadi bekal berharga dalam perjalanan karier Anda. Siap untuk mengasah kemampuan Anda?

1. Pemrograman (Python atau R)

Python dan R adalah bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dalam ilmu data. Anda perlu menguasai sintaks, library, dan framework yang relevan, seperti Pandas, NumPy, Scikit-learn (Python) atau dplyr, ggplot2 (R).

Tips: Ikuti kursus online, kerjakan proyek pribadi, dan kontribusikan ke proyek open-source untuk mempertajam skill pemrograman Anda.

2. Statistik dan Probabilitas

Pemahaman yang kuat tentang statistik dan probabilitas sangat penting untuk menganalisis data, membangun model, dan menguji hipotesis. Anda perlu memahami konsep-konsep seperti distribusi probabilitas, uji hipotesis, regresi, dan analisis varian.

Tips: Ikuti kuliah online atau baca buku teks statistik, dan praktikkan konsep-konsep tersebut dengan mengerjakan soal-soal latihan dan proyek analisis data.

3. Machine Learning

Machine learning merupakan jantung dari banyak pekerjaan Data Scientist. Anda perlu menguasai berbagai algoritma machine learning, seperti regresi linear, regresi logistik, pohon keputusan, SVM, dan neural network.

Tips: Ikuti kursus online yang khusus membahas machine learning, dan terapkan algoritma-algoritma tersebut pada dataset nyata untuk meningkatkan pemahaman Anda.

4. Database dan SQL

Kemampuan untuk mengelola dan mengambil data dari database sangat penting. Anda perlu menguasai SQL untuk menulis query yang efisien dan mengambil data yang dibutuhkan untuk analisis.

Tips: Praktikkan penulisan query SQL dengan menggunakan database online atau lokal, dan pelajari berbagai teknik optimasi query.

5. Visualisasi Data

Kemampuan untuk memvisualisasikan data dengan efektif sangat penting untuk mengkomunikasikan temuan kepada stakeholder. Anda perlu menguasai alat-alat visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau Matplotlib dan Seaborn (Python).

Tips: Eksperimen dengan berbagai jenis visualisasi data dan pilih yang paling tepat untuk menyampaikan informasi secara efektif.

6. Big Data Technologies (Spark, Hadoop)

Pengalaman dengan teknologi big data seperti Spark dan Hadoop merupakan nilai tambah yang signifikan, terutama untuk menangani dataset yang sangat besar.

Tips: Ikuti pelatihan dan workshop yang spesifik membahas teknologi Big Data, dan cobalah implementasi pada kasus-kasus nyata.

7. Cloud Computing (AWS, Azure, GCP)

Pengalaman dengan platform cloud computing seperti AWS, Azure, atau GCP sangat membantu dalam mengelola dan memproses data dalam skala besar.

Tips: Manfaatkan layanan free tier yang ditawarkan oleh provider cloud untuk mempelajari dan mempraktikkan teknologi cloud.

8. Komunikasi dan Presentasi

Seorang Data Scientist harus mampu mengkomunikasikan temuannya secara efektif kepada orang-orang yang tidak memiliki latar belakang teknis. Kemampuan presentasi dan komunikasi yang baik sangat penting.

Tips: Latih kemampuan presentasi Anda melalui praktik dan feedback dari orang lain.

Kualifikasi Profesi Data Scientist

Untuk menjadi Data Scientist, kualifikasi umum yang biasanya dibutuhkan meliputi:

• Gelar sarjana atau pascasarjana di bidang ilmu komputer, statistik, matematika, atau bidang terkait.
• Pengalaman kerja dalam analisis data atau bidang terkait (bisa berupa magang atau proyek pribadi).
• Keahlian dalam pemrograman (Python atau R).
• Pemahaman yang kuat tentang statistik dan probabilitas.
• Pengalaman dalam membangun dan mengevaluasi model machine learning.
• Kemampuan komunikasi dan presentasi yang baik.
• (Keuntungan) Sertifikasi dalam bidang data science.
• (Keuntungan) Pengalaman dengan big data technologies (Spark, Hadoop).
• (Keuntungan) Pengalaman dengan cloud computing (AWS, Azure, GCP).

Kisaran Nominal Gaji Data Scientist di Indonesia

Gaji seorang Data Scientist di Indonesia sangat bervariasi, tergantung pada beberapa faktor, termasuk pengalaman kerja, skill, lokasi, dan perusahaan tempat bekerja. Secara umum, estimasi rata-rata gaji seorang Data Scientist pemula berkisar antara Rp 10 juta hingga Rp 20 juta per bulan. Namun, Data Scientist dengan pengalaman dan keahlian yang lebih tinggi bisa mendapatkan gaji jauh lebih besar, bahkan mencapai puluhan juta hingga ratusan juta rupiah per tahun.

Faktor-faktor yang mempengaruhi gaji antara lain tingkat pendidikan, sertifikasi profesional, pengalaman kerja, kemampuan dalam teknologi tertentu (misalnya, big data atau cloud computing), industri tempat bekerja (fintech, e-commerce biasanya menawarkan gaji lebih tinggi), dan ukuran perusahaan (perusahaan besar cenderung memberikan gaji yang lebih tinggi).

Perlu diingat bahwa angka-angka ini hanyalah estimasi. Untuk informasi gaji yang lebih akurat dan terbaru, Anda bisa mencari informasi di situs-situs lowongan kerja, platform pencarian gaji online, atau melakukan riset langsung ke perusahaan yang Anda minati.

Mengenal Profesi Sejenis dari Data Scientist

Selain Data Scientist, beberapa profesi sejenis yang juga membutuhkan keahlian analisis data dan pemrograman adalah:

• Data Analyst: Fokus pada analisis data yang lebih deskriptif, seringkali menggunakan teknik statistik dasar untuk mengidentifikasi tren dan pola. Mereka kurang terlibat dalam pembangunan model prediktif.
• Machine Learning Engineer: Berfokus pada pengembangan, implementasi, dan pengelolaan model machine learning dalam skala besar. Mereka lebih menekankan pada sisi engineering dan infrastruktur.
• Business Intelligence Analyst: Menggunakan data untuk memahami kinerja bisnis dan memberikan wawasan untuk pengambilan keputusan strategis. Mereka sering menggunakan alat BI seperti Tableau atau Power BI.
• Data Engineer: Berfokus pada pembangunan dan pengelolaan infrastruktur data, termasuk database, pipeline data, dan sistem penyimpanan data.
• Statistician: Menerapkan prinsip-prinsip statistik untuk menganalisis data dan menarik kesimpulan yang valid. Mereka sering berfokus pada desain eksperimen dan uji hipotesis.