Data Scientist : Kiat-kiat Merintis Karir Menjadi Data Scientist Hebat
Di tengah ledakan data yang semakin tak terbendung setiap harinya, profesi Data Scientist bukan lagi sekadar pilihan karir yang keren, melainkan peran strategis yang menentukan arah bisnis dan inovasi di era digital. Mulai dari perusahaan teknologi raksasa, startup kreatif, industri keuangan, hingga layanan kesehatan, semuanya sedang berburu talenta yang mampu “berbicara” dengan data. Tapi pertanyaannya, gimana sih caranya bisa masuk dan berkembang di dunia yang terdengar kompleks ini?
Tenang, kamu nggak harus langsung jago algoritma atau punya gelar PhD untuk memulai. Kali ini Min Q akan membahas tuntas tentang apa itu data scientist, kenapa profesi ini krusial banget ke depannya, dan tentu saja, bagaimana langkah konkret merintis karir yang solid di bidang ini, lengkap dengan insight, sampai tips dari sumber terpercaya. Kalau kamu penasaran dengan karir menjanjikan ini, yuk baca sampai akhir. Bisa jadi, inilah titik awalmu menuju profesi impian!
1. Apa Itu Data Scientist dan Apa yang Mereka Lakukan?
Secara sederhana, data scientist adalah seseorang yang mampu mengolah data dalam jumlah besar, menganalisisnya, dan menerjemahkannya menjadi insight yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan. Profesi ini menggabungkan keahlian di bidang statistik, pemrograman, dan domain bisnis untuk mengekstraksi nilai dari data yang kompleks.
Menurut Harvard Business Review, pekerjaan sebagai data scientist disebut sebagai “The Sexiest Job of the 21st Century” karena permintaan yang tinggi dan kontribusi signifikan pada inovasi digital. Mereka bukan sekadar "tukang data", tapi juga storyteller data yang mampu membangun narasi dari angka.
2. Kenapa Profesi Data Scientist Itu Penting?
Di tengah ledakan data global yang diprediksi mencapai 180 zettabytes pada 2025 (IDC, 2022), perusahaan membutuhkan tenaga ahli untuk menavigasi kompleksitas data tersebut. Inilah peran vital data scientist: menjadi jembatan antara data dan keputusan strategis.
Contohnya, dalam industri ritel, data scientist bisa menganalisis perilaku belanja pelanggan untuk menentukan strategi promosi yang tepat. Di bidang kesehatan, mereka membantu memprediksi pola penyebaran penyakit melalui model machine learning.
Selain itu, laporan World Economic Forum (2023) juga menempatkan data scientist dalam top 10 profesi dengan pertumbuhan tercepat secara global. Maka tak heran, profesi ini tidak hanya penting, tapi juga penuh prospek untuk masa depan.
Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist
3. Bagaimana Cara Merintis Karir Sebagai Data Scientist?
Langkah awal untuk menjadi data scientist bukan sekadar tentang belajar coding atau statistik. Perjalanan ini butuh fondasi yang kuat, pembelajaran berkelanjutan, dan pengalaman praktis. Berikut tahapan yang umum dilakukan oleh para praktisi data yang sukses:
Pertama, kuasai dasar-dasar matematika dan statistik, karena ini adalah bahasa utama dalam analisis data. Pahami konsep probabilitas, regresi, distribusi, hingga inferensi statistik.
Kedua, pelajari bahasa pemrograman seperti Python atau R. Python kini menjadi bahasa favorit para data scientist karena fleksibel, banyak library pendukung seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn, serta komunitas yang sangat aktif.
Ketiga, latih kemampuan eksplorasi dan visualisasi data. Tools seperti Tableau, Power BI, atau Matplotlib di Python bisa digunakan untuk mempercantik presentasi data.
Keempat, ikuti bootcamp atau kursus online yang menawarkan program terstruktur dan studi kasus nyata. Salah satu contohnya adalah DQLab, yang menyediakan career track data scientist dari level pemula hingga lanjutan, dilengkapi dengan fitur seperti Ask AI Chatbot untuk membantu eksplorasi materi secara lebih interaktif.
Terakhir, bangun portofolio dan kontribusi di komunitas. Platform seperti GitHub, Kaggle, dan Medium bisa jadi tempat memamerkan proyek datamu. Ini akan sangat membantu saat melamar pekerjaan karena menunjukkan inisiatif dan kemampuan praktis.
4. Hal-Hal yang Perlu Diperhatikan Saat Meniti Karir di Bidang Ini
Menjadi data scientist bukan hanya tentang teknikal skill. Soft skill seperti komunikasi, critical thinking, dan problem-solving juga sangat dibutuhkan. Banyak kasus di mana seorang data scientist harus menjelaskan hasil analisisnya ke stakeholder non-teknis. Maka, kemampuan menjelaskan data dengan bahasa yang bisa dipahami siapa saja jadi nilai plus yang sangat besar.
Selain itu, penting juga untuk memahami domain bisnis tempat kamu bekerja. Misalnya, data scientist di sektor keuangan akan menghadapi tantangan yang berbeda dibandingkan dengan yang bekerja di sektor logistik atau media digital. Semakin kamu memahami konteks industrinya, semakin akurat dan relevan analisis yang kamu hasilkan.
Kamu juga harus siap menghadapi tantangan seperti data yang tidak lengkap, missing value, atau bahkan bias dalam data. Di sinilah peran penting etika data, karena hasil analisis akan berpengaruh besar terhadap keputusan bisnis atau bahkan kebijakan publik.
Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL
5. Career Insight Berdasarkan Data Terbaru yang Harus Kamu Tahu
Menurut laporan LinkedIn Jobs on the Rise (2024), profesi Data Scientist menempati posisi strategis dalam peta karir global karena pertumbuhan eksponensial kebutuhan perusahaan terhadap analitik. Di Indonesia sendiri, permintaan lowongan pekerjaan data scientist meningkat 37% dibanding tahun sebelumnya (Data dari Glints Insight, 2024).
Sementara itu, survei oleh IBM dan Burning Glass Technologies (2023) menyebutkan bahwa 70% pekerjaan data science akan mensyaratkan pengalaman proyek atau portofolio sebagai salah satu kualifikasi utama. Ini menegaskan pentingnya praktik langsung melalui studi kasus dan proyek nyata.
Dalam wawancara yang dilakukan DQLab dengan beberapa alumni bootcamp mereka, banyak yang menyebutkan bahwa mengikuti pelatihan berbasis proyek dan komunitas seperti DQLab sangat membantu dalam membangun skill dan koneksi profesional.
FAQ
Q: Apakah harus punya latar belakang IT atau matematika untuk jadi data scientist?
A: Tidak harus, tapi sangat membantu. Banyak data scientist sukses yang berasal dari latar belakang non-IT seperti ekonomi, psikologi, bahkan bahasa. Kuncinya adalah kemauan belajar dan konsistensi latihan.
Q: Berapa gaji seorang data scientist pemula di Indonesia?
A: Menurut data Tech in Asia (2024), gaji data scientist pemula berkisar antara Rp8 juta – Rp15 juta, tergantung industri dan lokasi.
Q: Apa perbedaan data analyst dan data scientist?
A: Data analyst fokus pada analisis deskriptif (apa yang terjadi), sedangkan data scientist menyelami analisis prediktif dan preskriptif (apa yang mungkin terjadi dan apa yang harus dilakukan).
Jadi, jangan cuma nunggu. Mulai riset tempat belajar yang tepat terbaik, cari beasiswa, dan rancang langkahmu mulai dari sekarang. Butuh bantuan cari info pendidikan data di dalam dan luar negeri atau jalur karir data analyst? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!
Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarir di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ambil Bundle Bootcamp Data Scientist sekarang juga!
Penulis: Lisya Zuliasyari