Data Scientist dan Cara Menjadi Salah Satunya

Tentunya Anda sudah tidak asing lagi dengan istilah data science, data scientist, data analyst, dan istilah seputar data lainnya.

Data science adalah bagian penting dari berbagai industri saat ini, mengingat hal ini merupakan salah satu topik yang paling diperdebatkan di kalangan teknologi.

Popularitasnya telah berkembang selama bertahun-tahun, dan perusahaan telah mulai menerapkan teknik data science untuk mengembangkan bisnis mereka serta meningkatkan kepuasan pelanggan.

Namun, apakah Anda mengetahui letak perbedaan, pilihan pendidikan, serta bagaimana prospek kerja dari profesi tersebut?

Simak artikel berikut ini untuk tahu lebih lanjut seputar data science!

Mengenal Data Science

Data science adalah domain pendidikan yang berhubungan dengan jumlah data yang tergolong besar, menggunakan alat dan teknik modern untuk menemukan pola yang tidak terlihat, memperoleh informasi yang bermakna, serta membuat keputusan bisnis.

Data science menggunakan algoritma machine learning yang kompleks untuk membangun model prediktif.

Machine learning adalah tulang punggung dari data science.

Namun tak hanya itu, statistik juga merupakan inti dari data science.

Pondasi statistik yang kokoh dapat membantu Anda mengekstrak lebih banyak pengetahuan dan mendapatkan hasil yang lebih bermakna.

Kemudian, menguasai beberapa bahasa pemrograman juga diperlukan untuk menjalankan proyek data science.

Bahasa pemrograman yang paling umum digunakan adalah Python, dan R.

Python sangat populer karena mudah dipelajari, dan mendukung banyak library untuk data science dan ML (Machine Learning).

Apa itu Data Scientist?

Data scientist adalah sebutan untuk orang yang berkecimpung di bidang data science.

Seorang data scientist menganalisis data untuk mengekstrak knowledge yang dapat berguna untuk bisnis.

Dengan kata lain, seorang data scientist memecahkan masalah bisnis melalui serangkaian langkah, di antaranya:

Menentukan Latar Belakang Masalah

Sebelum melakukan pengumpulan dan analisis data, data scientist perlu menentukan latar belakang masalah dengan mengajukan pertanyaan yang tepat terkait masalah yang ingin dianalisis.

Menentukan Variabel dan Mengumpulkan Data

Data scientist kemudian menentukan kumpulan variabel dan kumpulan data yang nantinya dibutuhkan.

Data scientist mengumpulkan data terstruktur dan tidak terstruktur dari banyak sumber yang berbeda mulai dari mengumpulkan data perusahaan, data publik, dan lainnya.

Data Wrangling

Setelah data dikumpulkan, data scientist memproses data mentah dan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk kemudian dianalisis.

Ini melibatkan pembersihan dan validasi data untuk menjamin kesamaan, kelengkapan, dan akurasi.

Penggunaan Algoritma Machine Learning

Setelah data diubah menjadi bentuk yang dapat digunakan, data tersebut dimasukkan ke dalam suatu algoritma ML atau model statistik.

Di sinilah para data scientist menganalisis dan mengidentifikasi pola dan menemukan tren dari data tersebut.

Data-Driven Decision Making

Ketika data telah sepenuhnya diolah, data scientist menginterpretasikan data untuk menemukan solusi dari latar belakang yang sebelumnya didiskusikan.

Data scientist menyelesaikan tugas dengan menyiapkan hasil dan wawasan untuk dibagikan kepada para stakeholders dan mengkomunikasikan hasilnya melalui media yang dapat dimengerti dengan mudah.

Di atas merupakan langkah-langkah yang dilalui seorang data scientist dalam melakukan pengolahan data hingga menemukan solusi dari permasalahan yang ada.

Apa Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst?

Pekerjaan data scientist dan data analyst sekilas dapat terlihat serupa–belum lagi role data lain seperti data engineerdan machine learning engineer.

Data Engineer vs Machine Learning Engineer & Ops.

Apa sih bedanya?

Yuk, kita bahas!

A Thread🧵 pic.twitter.com/FmrCt5mr4k

— Probably Approximately Campus (@pacmannai) April 13, 2022

Kedua role tersebut bertanggung jawab dalam menemukan trend atau pola dalam data untuk mengungkapkan cara bagi perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih baik untuk perkembangan bisnis ke depannya.

Tetapi data scientist cenderung memiliki tanggung jawab yang lebih kompleks dan umumnya dianggap lebih senior daripada data analyst.

Data scientist sering diharapkan untuk aktif dalam mencari permasalahan serta keresahan mereka sendiri tentang data dan keputusan bisnis, sementara data analyst cenderung mendukung tim yang sebelumnya telah menetapkan tujuan dan permasalahan.

Seorang data scientist juga menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengembangkan model, menggunakan machine learning, atau menggabungkan pemrograman tingkat lanjut untuk menemukan pola dan menganalisis data.

Sehingga banyak data scientist yang memulai karier mereka sebagai data analyst.

Untuk lebih jelasnya, Anda dapat perhatikan tabel berikut.

DataJobs juga menjabarkan dengan baik tentang apa itu data scientist lewat gambar berikut ini.

Pendidikan Menjadi Seorang Data Scientist

Sebaiknya, Anda memerlukan setidaknya gelar sarjana dalam data science atau bidang yang berhubungan dengan komputer untuk menjadi data scientist tingkat pemula.

Meskipun sebagian besar karier data science akan memerlukan gelar master, namun hal ini dapat dibantu oleh pengalaman magang, jaringan, dan kualifikasi akademik yang diakui pada resume Anda.

Sama seperti role lain di bidang teknologi, Anda bisa saja tidak menempuh pendidikan formal yang linear, namun tidak menutup kemungkinan untuk berkarier menjadi data scientist dan data analyst jika Anda memutuskan untuk berpindah karier.

Hal yang terpenting adalah terus belajar, bangun portfolio, networking, dan paham business acumen.

Lalu apa saja pendidikan yang dapat Anda tempuh untuk menjadi seorang data scientist?

Berikut beberapa di antaranya.

Ilmu Komputer (Computer Science)

Mengambil pendidikan di computer science memberikan dasar yang sangat baik dalam pemecahan masalah, matematika, dan keterampilan pemrograman.

Keterampilan pemrograman sangat penting dalam data science.

Jika Anda sedang menjalani program gelar computer science dan sedang mempertimbangkan bidang data science, pastikan Anda mengambil beberapa kelas matematika seperti kalkulus, aljabar linier, statistik dan probabilitas, serta beberapa kelas pemrograman.

Teknik (Engineering)

Setiap program gelar teknik seperti teknik komputer akan memberi Anda keterampilan analitis yang diperlukan serta penting untuk mempelajari data science.

Jika Anda saat ini berada dalam program gelar teknik dan sedang mempertimbangkan bidang data science, pastikan Anda mengambil beberapa kelas pemrograman dan beberapa kursus dasar dan lanjutan dalam statistik dan probabilitas.

Matematika

Matematika merupakan bidang yang sangat serbaguna, dan latar belakang matematika dapat mengarah ke beberapa disiplin ilmu seperti perbankan dan keuangan, teknik, sektor kesehatan, penelitian dan pengembangan, dan masih banyak lagi.

Latar belakang yang kuat dalam matematika dan statistik adalah keterampilan terpenting dalam data science.

Jika Anda sedang menjalani program gelar matematika dan sedang mempertimbangkan bidang data science, pastikan Anda mengambil beberapa kelas dalam statistik dan probabilitas dasar dan lanjutan.

Pacmann juga pernah membahas tentang seberapa dekatnya matematika dan statistik dengan profesi data scientist di Twitter.

Persepsi orang-orang tentang data science seringkali terkesan sebagai ilmu baru yang rumit dan sophisticated, padahal inti dari data science dan machine learning adalah matematika dan statistik.

Nah, gimana tuh? 🤔

A thread 🧵 pic.twitter.com/seMsLcNPUa

— Probably Approximately Campus (@pacmannai) March 9, 2022

Ekonomi, Akuntansi, atau Bisnis

Gelar di salah satu bidang ini juga bisa berfungsi sebagai jalur menuju data science.

Keterampilan analitis yang diberikan dalam pendidikan ini mungkin tidak terlalu memiliki ketelitian pengolahan matematika yang tinggi jika dibandingkan dengan program seperti fisika dan matematika, tetapi gelar di bidang ekonomi atau akuntansi akan memberikan keterampilan bisnis untuk Anda, yang dapat membantu dalam penerapan data science di dunia nyata.

Jika Anda sedang mengikuti pendidikan dengan gelar ekonomi, akuntatnsi, atau bisnis dan sedang mempertimbangkan bidang data science, pastikan Anda mengambil beberapa kelas matematika seperti kalkulus, aljabar linier, statistik dan probabilitas.

Beberapa kampus di Indonesia saat ini sudah cukup spesifik dengan membangung program studi sains data (data science).

Hal ini dapat Anda manfaatkan jika berencana berkarier sebagai data scientist.

Bagaimana Prospek Kerja Data Scientist?

Data adalah tulang punggung bisnis di seluruh industri, dan beberapa penelitian menunjukkan bahwa jumlah total data yang dibuat, disimpan, dan dikonsumsi kemungkinan akan mencapai 149 zettabytes pada tahun 2024.

Jumlah yang mengejutkan ini tidak hanya membuktikan seberapa besar bidang tersebut akan tumbuh tetapi juga mengapa hal itu terjadi.

Kita dapat melihat peningkatan orang-orang yang mengambil pendidikan dengan latar belakang ekonomi, statistika, dan lainnya yang ingin beralih ke data science.

Hal ini tentunya menjadi berita yang menghibur bagi siapa saja yang mendapat gelar di bidang STEM dan ingin berpindah dalam karier mereka untuk menjadi bagian dari industri yang berkembang pesat ini.

Ini juga kabar baik karena dapat berarti bahwa orang-orang dengan pemahaman yang kuat tentang bagaimana menafsirkan data dengan benar akan mulai berkembang.

Tren ini sejalan dengan kesenjangan yang kita lihat di antara berapa banyak posisi data scientist yang dicari oleh perusahaan-perusahaan kecil hingga besar, dengan berapa banyak kandidat data scientist yang tersedia di lapangan.

Hasil quick search di LinkedIn untuk profesi data scientist di Jakarta saat artikel ini ditulis menghasilkan 820 lowongan pekerjaan.

Belum lagi penulisan role atau posisi pekerjaan berbeda yang pada dasarnya mengerjakan hal yang sama, sama-sama data scientist.

Lalu, ditambah dengan posisi yang bisa dikerjakan secara remote.

Jika permintaan jelas meningkat dan ketersediaan orang yang ingin masuk tidak meningkat cukup banyak, maka cukup jelas bahwa data scientist menjadi profesi yang paling dicari untuk puluhan tahun ke depan dengan peluang yang sangat besar.

Selain itu, Harvard Business Review juga menyatakan bahwa data scientist adalah pekerjaan paling “seksi” di abad ini.

Belajar Data Science

Tertarik belajar tentang data science?

Ingin berkarier atau pindah karier sebagai data scientist?

Kamu bisa join Sekolah Data Pacmann, belajar mendalam dan end-to-end tentang data science sampai kamu bisa berkarier sebagia data scientist.

#SeekMastery bersama Pacmann.

Hubungi Pacmann via Twitter untuk diskusi atau via WhatsApp untuk enroll di program Pacmann.