Data Science Prospek Pekerjaan yang Paling Diincar di 2021? Yuk Simak Alasannya!

Data Science merupakan ilmu yang sedang naik pamor di tahun 2021 ini. Perkembangan teknologi yang terus semakin canggih yang membuat penggiat Data Science banyak dicari oleh perusahaan-perusahaan. Bukan hanya untuk mengolah data, ilmu ini juga dapat memberikan dasar yang bagus untuk menciptakan strategi-strategi bisnis yang sesuai dengan keadaan yang ada di lapangan.

Data Science merupakan sumber ilmu dari berkembangnya era Revolusi Industri 4.0. Seorang ilmuwan data memiliki andil besar dalam meningkatkan inovasi yang ada, namun masih banyak orang yang belum terjun ke dalam profesi yang dianggap primadona bagi kebanyakan perusahaan. Maraknya  perusahaan yang menggunakan konsep industri 4.0 dengan memanfaatkan Big Data dan Data Science untuk melakukan analisis data ataupun memprediksi perkembangan bisnis di masa depan.

Untuk menjadi belajar Data Science Kamu tak diharuskan mengambil pendidikan formal, kamu dapat mulai belajar otodidak namun tentunya kamu membutuhkan semangat belajar yang tinggi dan juga pantang menyerah untuk memahami Data Science. Data Science juga erat dengan matematika dan statistik ini diperlukan untuk melatih logika Kamu dan juga analisis kamu dalam suatu data.

1. Data Scientist

Data bisa menjadi elemen yang paling penting untuk mengembangkan suatu perusahaan, jika digunakan secara tepat. Dengan mengolah data yang tepat  Kamu mendapat berbagai keuntungan seperti mengetahui strategi apa yang cocok dengan suatu perusahaan, perkembangan perusahaan, meningkatkan brand awareness, dan masih banyak lagi. Adanya pengolahan data yang baik dan tepat akan meningkatkan performa dari perusahaan itu sendiri, oleh karna itu profesi Data Scientist merupakan profesi yang sangat dicari oleh banyak perusahaan. Data Scientist bertugas untuk memproses data menggunakan berbagai cara dan mengolah data tersebut.

Data Scientist mengandalkan kemampuan analisis data seperti menggabungkan data dari berbagai sumber dan memastikan konsistensi dataset, memilih algoritma yang mempengaruhi hasil prediksi, serta membuat infografis untuk mempermudah pengambilan keputusan dalam membaca data. Data Scientist pun memiliki jenjang karir yang baik, jenjang karirnya dibagi menjadi tiga sesuai dengan skill yaitu :

• Entry Level Data Scientist, dalam level ini Kamu dituntut untuk mengembangkan skill kamu dalam SQL dan juga bahasa pemrograman yang terdiri dari Python, R, dll. Pada umumnya untuk masuk ke dalam jenjang yang lebih tinggi membutuhkan dua tahun, baru setelah itu bisa masuk ke dalam jenjang berikutnya.

• Mid-Level Data Scientist, di level ini Kamu telah diberikan tanggung jawab yang lebih besar. Di jenjang ini Kamu diizinkan mengambil project yang lebih besar. Seorang Data Scientist yang telah melewati tahap entry level tidak memerlukan banyak check-in dan biasanya dapat mengerjakan permasalahan tanpa dibantu oleh senior. Selain itu, dari perspektif produk, Data Scientist Mid-level memiliki tingkat pemahaman yang lebih tinggi tentang masalah bisnis dan cara menggunakan ilmu data untuk memecahkan masalah tersebut.

• Senior Data Scientist, tahap terakhir ini Kamu telah menjadi senior dalam bidang data. Kamu telah berbagai pengalaman, di tahap ini kamu akan menilai generasi baru membimbing mereka agar bekerja dengan baik.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Data Analyst

Jika kamu memutuskan untuk terjun kedalam dunia Data Analyst kamu tidak perlu khawatir dengan prospek kerja kamu. Data merupakan aset yang paling berharga di dunia ini. Dengan adanya data kamu bisa sebuah perusahaan dapat menyiapkan strategi yang diperlukan untuk  meningkatkan kinerja sebuah perusahaan berdasarkan data yang diperoleh.

Data Analyst juga termasuk pekerjaan yang paling banyak dicari oleh perusahaan, namun belum banyak orang yang terjun kedalamanya yang menjadikan seorang Data Analyst diperebutkan di berbagai perusahaan. Pada umumnya, Data Analyst bertanggung jawab untuk menerjemahkan data-data menjadi laporan yang dapat dimengerti oleh manajemen.

Data Analyst memiliki jenjang karir yang ditentukan dari awal, berbeda dengan banyak profesi yang jenjang karirnya disamaratakan tapi ini kembali lagi dengan kebijakan di setiap perusahaan. Berikut penjelasan level-level dari seorang Data Analyst.

• Data Analyst Entry Level, di level ini adalah Kamu yang baru saja lulus dari universitas dan belum mempunyai banyak pengalaman di dunia kerja. Di tahap kemampuan dari Data Analyst Entry Level masih dasar, namun tetap harus dapat berpikir kritis dan analitis, dapat bekerja di dalam tim, dan memiliki kemampuan matematis yang baik. Di level ini seorang Data Analyst Entry level akan membantu supervisor dan tim seniornya dan tidak lupa belajar dari para senior bagaimana cara menganalisis data.

• Data Analyst Junior, naik satu level dari tahap Entry Level, di tahap ini sudah mulai memiliki pengalaman cukup terkait dengan analisis data, dan sudah beradaptasi dengan suasana dan juga tantangan yang ada di lapangan. Di tahap ini Data Analyst Junior bertugas untuk melakukan interpretasi dan translasi data dengan berbagai metode analisis, Kamu juga mengumpulkan data, membuat segmentasi, dan mempresentasikan hasil riset ke atasan.

• Data Analyst Senior, di tahap ini Kamu sudah menjadi veteran dan sudah paling berpengalaman di bidang analisis data. Seorang Data Analyst Senior akan diberikan tugas yang paling sulit dan juga mempersiapkan regenerasi Data Analyst muda yang baru masuk kedalam dunia Data Analyst

3. Tugas Data Scientist dan Data Analyst

Sering kali tugas Data Scientist akan mengambil data dari database menggunakan query SQL, tabel pivot dengan microsoft excel atau menggunakan software serupa seperti SPSS. Data Scientist juga harus menguasai bahasa pemrograman karna bahasa pemrograman dapat membantu dalam membuat visualisasi data dalam bentuk grafik.

Dari analisis data perusahaan Data Scientist juga diharapkan mampu ,menguji dan juga memberikan saran atau solusi berdasarkan hasil temuan yang telah diuji. Sehingga, dapat meningkatkan kepuasaan dan layanan kepada para pelanggan. Analisis ini juga bisa bertujuan untuk menjadi tindakan preventif perusahaan agar dapat membuat rangkaian data 

Tugas dari Data Analyst seringkali lebih berkutat kepada menafsirkan data, menganalisa hasil menggunakan teknik statistik dan memberikan laporan yang sedang berjalan, mengidentifikasi, menganalisa, dan menafsirkan trend atau pola dalam jutaan data yang ada.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

4. Tertarik dengan Data Science?

DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.

Yuk bergabung di DQLab! Kamu bisa belajar data science dari nol hingga bisa bergabung di perusahaan besar. Dengan bergabung sekarang kamu bisa mendapat module GRATIS œIntroduction to Data Science loh! Kamu juga bisa mendapat banyak benefits lainya jika belajar di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

• Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

• Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

• Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

• Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.