Prospek Karir Data Science Tahun 2022, Freshgrad Wajib Tahu
Data science disebut-sebut sebagai bidang ilmu yang diproyeksikan eksis hingga tahun 2026. Laporan ini dilansir dari US Bureau of Statistics, Amerika Serikat yang mana data science masih memiliki demand yang tinggi hingga sekarang ini.
Alasan tersebut juga diperkuat dengan adanya fenomena yang menyatakan bahwa kebutuhan perusahaan kali ini membutuhkan tenaga data scientist untuk menghasilkan sebuah kebijakan yang berlandaskan dengan data (data-driven decision making).
Wajar jika banyak perusahaan yang mulai memprioritaskan pengolahan data untuk menghasilkan insight yang bermutu dengan jalan penggunaan data science. Itulah mengapa jika ilmu data science mulai diminati saat ini.
Banyak universitas di Indonesia yang sudah mulai perlahan-lahan membuka program studi sains data/data science akhir-akhir ini. Seiring dengan banyaknya data yang dihasilkan perharinya melalui aktivitas manusia, sudah banyak perusahaan yang mengerti pentingnya pengolahan data untuk perkembangan bisnis kedepannya.
Kebutuhan akan peran talenta data science pun tentunya turut meningkat pula. Bahkan, menurut sebuah survei oleh Institute for Business Management for Business Value (IBM), kebutuhan akan lulusan program studi data science dari 364 ribu menjadi 2,7 juta di seluruh dunia.
Lonjakan signifikan ini diprediksi akan terus bertambah di masa depan. Maka dari itu, data science bisa dibilang sangat menjanjikan karir masa depan bagi kamu yang mempelajarinya dari sekarang. Kira-kira proyeksi apa yang terjadi dalam bidang data science di masa depan? Kita simak prospeknya bersama yuk!
1. Analogi Data Science
Bagi orang awam yang bingung sebenarnya data science itu apa sih. Coba kalian pikirkan analoginya kalau data science diibaratkan seperti koki di dapur. Mereka bertugas untuk mengolah bahan-bahan menjadi makanan yang kaya akan nilai gizi yang terkandung didalamnya.
Nah, disini bahan-bahan atau ingredients diibaratkan data. Sedangkan makanan yang disajikan adalah keluaran atau produk analisis data yang mana telah melewati proses pengolahan. Kemudian harapannya ketika koki sudah memasak maka setidaknya memiliki nutrisi yang baik, dalam hal ini disebut juga dengan nilai informasi.
Biasanya koki kan sudah tahu bakalan masak apa nantinya? Apakah masak mie goreng? Bakso? Rendang? Apa semur? Misalnya kalau mau masak rawon nih, berarti perlu beli daging, kluwek, rempah-rempah, cabai merah dan lain-lain. Pastikan kamu beli bahannya cukup agar tidak overbudget ya.
Dalam dunia data science, kurang lebih juga sama. Ketika seorang data scientist sudah tahu apa permasalahan yang ingin dipecahkan maka dia sudah tahu data apa yang sekiranya dikumpulkan. Untuk masalah pengumpulan data sebenarnya ada bagian khusus nih. Kenalin ini dia Data Engineer yang bertugas untuk menyimpan data, melakukan pengumpulan data dan managing data.
Kalau dalam dunia cooking ibaratnya ada helper yang ngurus penyimpanan bahan, pengaturan suhu tempat penyimpanan dan lain-lain. Kurang lebih singkatnya seperti itu untuk analogi data science. Semoga bisa lebih paham untuk kalian orang awam yang bingung mau belajar apa melalui data science.
Baca juga: Algoritma Data Science & Contohnya Dalam Kehidupan Sehari-hari
2. Perbedaan Data Science dan Business Intelligence
Selain data science, ada juga profesi yang berkutat dengan pemrosesan data untuk dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan. Meskipun demikian, baik data science maupun business intelligence memiliki perbedaan yang tipis. Seorang Business Intelligence berfokus pada pengerjaan laporan bisnis, KPI atau tren yang terjadi.
Dengan kata lain, BI akan berfokus pada analisis deskriptif dan summary laporan bisnis. Sedangkan Data Science berfokus pada pencarian pola, korelasi serta model dari data.
3. Permintaan Data Scientist
Kebutuhan data scientist semakin meningkat di setiap tahunnya. Dilansir dari IBM, kebutuhan posisi ini melonjak hingga 28 persen. Disusul dengan profesi turunan data science yaitu data scientist yang masuk dalam daftar 50 pekerjaan terbaik di Amerika pada tahun 2021 versi Glassdoor, portal lowongan kerja tersohor di Amerika Serikat.
Selama tahun 2021, Glassdoor meluncurkan 8.806 lowongan pekerjaan untuk Data Scientist. Melihat demand yang semakin besar maka inilah saatnya talenta data untuk menyiapkan diri dan bersaing sesuai dengan kriteria yang perusahaan inginkan.
Maka dari itu, melalui DQLab kamu juga bisa nih asah skill baru dalam belajar data science. Mengutip dari Harvard Business Review, Brynjolfsson dan McAfee, co-director dari MIT Initiative on the Digital Economy, mengatakan œSepertiga perusahaan yang kini berada di puncak industri, berhasil karena mengambil keputusan berbasis data, mereka menjadi 5% lebih produktif dan 6% lebih menguntungkan dibanding kompetitornya
4. Trend Data Science
Dalam perkembangannya, setiap tahun data science mengalami kemajuan dan tren yang selalu up-to-date. Kira-kira apa saja tren data science yang terjadi pada tahun 2022 seputar data science. Simak lebih lengkapnya berikut ini:
AutoML
AutoML atau Automated Machine Learning adalah trend pertama yang sangat diminati oleh kalangan praktisi data. Para developer merancang autoML bertujuan untuk membuat alat dan platform yang dapat digunakan oleh siapapun.
Apalagi data scientist seringkali banyak menghabiskan waktu untuk membersihkan data. Maka dengan adanya AutoML tentunya dapat meringankan kinerja data scientist menjadi lebih efisien. Pada dasarnya AutoML dapat membuat tugas-tugas selesai otomatis
Small Data
Kalau kita sering mengenal istilah big data maka ada juga yang dimaksud dengan small data. Small data adalah sekumpulan data dalam volume dan format yang lebih kecil, namun tetap mudah diakses dan diproses.
Sehingga tetap bisa memberikan informasi untuk menjawab permasalahan tertentu.Istilah small data memang terdengar kontras dengan big data, big data seringkali dicirikan dengan volume data yang besar dan tipe data yang bervariasi.
Semua itu akan digabungkan sehingga terbentuklah big data yang bagi kebanyakan orang terasa sulit untuk dikelola. Small data, sebaliknya, terdiri dari potongan data yang lebih kecil sehingga lebih mudah digunakan. Semenjak Pandemi Covid-19, setiap perusahaan dituntut untuk menggunakan data apa pun yang tersedia, baik big data maupun small data
Smart City
Smart City juga merupakan salah satu penerapan dalam bidang data science. Melalui pengembangan konsep smart city tersebut, akan banyak perubahan yang terjadi dalam beberapa layanan seperti smart parking, smart lighthing, smart electricity, waste management, hingga connected manhole.
Dengan semua layanan tersebut, masyarakat pun akan terbantu karena dapat menggunakan fasilitas dengan mudah dan bisa meningkatkan kualitas hidup masyarakat.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Ingin menjadi seorang praktisi data yang keren dan jago bahasa pemrograman R? Pinter coding nggak harus pinter bahasa pemrograman R aja loh. Paling tidak kamu perlu kuasai bahasa pemrograman yang lainnya juga. Biar makin keren pastinya. Mau pelatihan data science yang murah dan gratisan? Yuk ikuti pelatihan data science bersama DQLab! Caranya gimana? Gampang banget loh sahabat DQLab.
Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru seputar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor.
Penulis: Reyvan Maulid