Data Scientist: Peluang dan Skill yang Dibutuhkan 2024

Tidak bisa disangkal lagi di era digital inii “data” telah menjadi aset paling berharga. Mulai dari sektor pemerintahan, pendidikan, UMKM, start-up, hingga perusahaan besar hingga startup berlomba-lomba mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data dengan cara yang paling efektif dan efisien untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan strategis.

Di sinilah peran seorang Data Scientist sangat dibutuhkan. Tapi, bagaimana sebenarnya cara menjadi seorang Data Scientist? Apa saja keterampilan yang harus dimiliki? Jika kamu penasaran dan tertarik untuk terjun ke dunia data, mari kita kupas tuntas keterampilan yang wajib dikuasai!

1. Profesi Data Scientist

Sederhananya, Data Scientist adalah seseorang yang mampu mengolah data dalam jumlah besar, menganalisis pola yang tersembunyi, dan memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Pekerjaan ini menggabungkan keahlian dalam statistik, pemrograman, dan domain bisnis tertentu. Tidak heran jika profesi ini dianggap sebagai salah satu pekerjaan paling menjanjikan di abad ke-21.

2. Manfaat Menguasai Keterampilan Data Scientist

Data Scientist bukan sekadar profesi keren dengan gaji tinggi. Lebih dari itu, keterampilan dalam bidang ini sangat berharga karena:

• Perusahaan semakin bergantung pada data untuk memahami pelanggan, mengoptimalkan strategi, dan meningkatkan efisiensi operasional.

• Kemampuan menganalisis data bisa diterapkan di berbagai industri, mulai dari teknologi, keuangan, kesehatan, hingga olahraga.

• Permintaan terhadap Data Scientist terus meningkat, sementara ketersediaan talenta yang memiliki keterampilan ini masih terbatas.

  
  

Baca juga: Bootcamp Data Scientist: Solusi Praktis Mulai Karir di Era AI

3. Keterampilan Utama untuk Menjadi Data Scientist

Menjadi Data Scientist bukan hal yang instan, tetapi juga bukan hal yang mustahil. Berikut adalah keterampilan utama yang perlu dikuasai:

• Pemahaman Matematika dan Statistik

  Data Scientist harus memiliki dasar yang kuat dalam matematika, terutama dalam probabilitas dan statistik. Ini penting untuk memahami distribusi data, mengukur signifikansi hasil, dan membangun model prediktif. Konsep seperti regresi, clustering, dan distribusi probabilitas adalah bagian yang tidak terpisahkan dari analisis data.

• Kemampuan Pemrograman

  Bahasa pemrograman seperti Python dan R adalah alat utama dalam analisis data. Python sangat populer karena memiliki berbagai library seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn yang mempermudah proses pengolahan data. R juga sering digunakan untuk analisis statistik dan visualisasi data. Selain itu, pemahaman SQL akan sangat membantu dalam mengakses dan mengelola basis data.

• Pengolahan dan Pembersihan Data

  Data yang diperoleh sering kali dalam keadaan berantakan. Oleh karena itu, seorang Data Scientist harus mampu membersihkan dan mempersiapkan data sebelum dianalisis. Proses ini mencakup menangani data yang hilang, menghapus duplikasi, serta mengubah format data agar siap untuk dianalisis.

• Machine Learning dan AI

  Data Scientist sering kali menerapkan algoritma machine learning untuk membuat prediksi dan menemukan pola dalam data. Mulai dari model sederhana seperti regresi linear hingga model kompleks seperti deep learning, pemahaman tentang machine learning sangat diperlukan untuk menganalisis data dengan lebih akurat.

• Data Visualization

  Menyajikan data dalam bentuk visual yang menarik adalah keterampilan penting. Grafik, diagram, dan dashboard interaktif membantu orang lain memahami wawasan yang diperoleh dari data dengan lebih mudah. Tools seperti Tableau, Matplotlib, dan Seaborn banyak digunakan untuk kebutuhan ini.

• Business Understanding

  Seorang Data Scientist tidak hanya bekerja dengan angka, tetapi juga harus memahami konteks bisnis yang mereka hadapi. Memahami industri dan tantangan yang ada membantu dalam menyusun solusi berbasis data yang lebih relevan dan berdampak.

  
  

Menjadi Data Scientist tidak hanya soal menguasai keterampilan teknis, tetapi juga bagaimana mengasah pola pikir analitis, problem-solving, serta kemampuan berkomunikasi. Selain itu, dunia data berkembang dengan cepat, sehingga penting untuk terus belajar dan mengikuti perkembangan teknologi baru.

FAQ

1. Apakah harus memiliki gelar dalam Data Science untuk menjadi Data Scientist?
   Tidak harus. Banyak Data Scientist berasal dari berbagai latar belakang seperti matematika, teknik, ekonomi, dan bahkan sosial. Yang terpenting adalah memiliki keterampilan yang relevan.

2. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist?
   Tergantung dari latar belakangmu. Jika sudah memiliki dasar statistik dan pemrograman, bisa dalam beberapa bulan hingga satu tahun dengan belajar secara intensif.

3. Apakah bisa menjadi Data Scientist tanpa pengalaman kerja?
   Bisa! Mulai dengan mengerjakan proyek pribadi, mengikuti kompetisi data, dan membangun portofolio di platform seperti Kaggle atau GitHub untuk menunjukkan kemampuanmu.

Gimana? Kamu tertarik untuk menjadi profesional Data Scientist, serta mengembangkan portofolio data outstanding untuk meraih karir yang cemerlang? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

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 berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari