Di dunia teknologi, profesi data scientist sering disebut cukup menjanjikan dan semakin diminati. Selain memiliki daya tarik yang besar, mereka juga mendapatkan nominal gaji yang fantastis!
Sayangnya, di balik angka gaji tersebut, mereka juga dituntut untuk mengerjakan tugas dan memiliki keterampilan teknis yang cukup kompleks. Apakah Anda masih berminat untuk mempertimbangkan karier ini?
Jika iya, mari simak artikel ini! Kita akan membahas tentang profesi data scientist secara lengkap–mulai dari pengertian, tugas utama, dan kisaran gajinya di Indonesia.
Pengertian Data Science
Sebelum mengenal profesi ini, sebaiknya pahami dulu istilah data science. Nah, data science adalah sebuah bidang interdisipliner yang menggabungkan statistik, ilmu komputer, dan domain bisnis untuk mengekstrak wawasan berharga dari data.
Ini membuat seorang data scientist merupakan seorang profesional yang bertugas mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam jumlah besar. Hal ini mereka lakukan untuk membantu pengambilan keputusan dalam bisnis.
Ilmu data science ini sangat penting untuk berbagai sektor bisnis, mulai dari e-commerce, keuangan, kesehatan, hingga transportasi. Dengan data science, mereka dapat bekerja secara lebih efisien dan memprediksi tren serta peluang bisnis!
Baca juga: Perbedaan Data Science dan Data Analyst!
Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist
Banyak yang mengira data scientist hanya bekerja di depan laptop dengan kode. Padahal, peran mereka lebih dari itu. Berikut adalah tujuh tugas utama yang diemban oleh seorang data scientist:
1. Mengumpulkan dan Membersihkan Data Mental
Pertama-tama, seorang data scientist harus mengumpulkan data dari berbagai sumber. Mereka dapat menggunakan database, API, file eksternal sebagai sumber datanya. Akan tetapi, data yang masih mentah ini seringkali tidak terstruktur bahkan tidak lengkap atau mengalami duplikat.
Untuk itu, mereka harus membersihkan data tersebut dengan mengisi nilai yang hilang, menghapus duplikat, dan mengatasi outlier. Ini dilakukan agar hasil analisis data tersebut menjadi akurat dan dapat dipercaya.
2. Membangun Model Prediktif dengan Machine Learning atau Algoritma Statistik
Setelah menyiapkan data, mereka akan mengembangkan model prediktif yang dapat meramalkan kejadian atau perilaku pelanggan di masa depan.
Model ini dibangun dengan teknik machine learning–seperti regresi, klasifikasi, atau clustering. Dengan ini, perusahaan dapat mengambil keputusan berbasis data yang lebih akurat.
3. Menganalisis Tren dan Pola dalam Data
Data scientist akan mengeksplorasi data lebih dalam untuk menemukan pola tersembunyi dan tren yang relevan dengan tujuan bisnis. Dengan mengandalkan hasil analisis tersebut, mereka dapat merancang strategi pemasaran, mengembangkan produk, atau mengoptimasi proses bisnis.
4. Menyampaikan Insight kepada Stakeholder
Selain analisis teknis, mereka harus mampu mengkomunikasikan hasilnya secara jelas dan menarik. Inilah alasan kenapa mereka harus membuat presentasi yang mudah dimengerti dengan grafik, dashboard, atau laporan.
Dengan begitu, para stakeholder dapat lebih memahami dan dapat menggunakan insight tersebut secara efektif.
5. Berkoordinasi dengan Tim Lain untuk Implementasi Solusi Data-Driven
Data scientist harus bekerja sama dengan berbagai departemen lainnya. Hal ini dilakukan untuk memastikan model dan solusi berbasis data dapat diintegrasikan dengan sistem yang ada dan memberikan nilai tambah nyata bagi organisasi.
6. Mengembangkan Eksperimen atau A/B Testing
Untuk menguji hipotesis atau strategi baru, data scientist akan merancang dan menganalisis eksperimen seperti A/B testing. Dengan begitu, perusahaan dapat menentukan mana pilihan terbaik berdasarkan data empiris.
Selain itu, data scientist juga harus memastikan desain eksperimennya valid secara statistik dan menginterpretasikan hasilnya secara objektif.
7. Memperbarui Pengetahuan dan Teknologi Seiring Perkembangan Industri Data
Dunia data science terus berkembang. Untuk itu, mereka harus mempelajari tools dan teknologi terbaru agar tetap relevan dan produktif.
Beberapa hal yang bisa dilakukan adalah mengikuti kursus online, membaca jurnal ilmiah, dan aktif dalam komunitas. Dengan ini, mereka dapat memahami tren terbaru seperti AutoML, natural language processing (NLP), dan penggunaan AI dalam skala besar.
Tools yang Digunakan Data Scientist
Ada beberapa tools dan teknologi yang sering dimanfaatkan oleh data scientist. Berikut adalah beberapa di antaranya:
1. Python
Python merupakan bahasa pemrograman utama dalam dunia data science. Selain sintaksisnya sederhana, mereka juga fleksibel dan bisa digunakan untuk berbagai projek apapun.
Selain bahasa Python, Anda juga dapat menggunakan library seperti Pandas untuk manipulasi data, NumPy untuk komputasi numerik, Scikit-learn untuk model machine learning klasik, dan TensorFlow atau PyTorch untuk deep learning.
2. R
Selanjutnya adalah R, sebuah bahasa pemrograman yang digunakan untuk analisis statistik dan visualisasi data. Bahasa ini banyak digunakan oleh peneliti akademik dan analis data di sektor kesehatan dan sosial. Sementara itu, jenis library yang mereka gunakan antara lain adalah ggplot2 dan dplyr.
3. SQL
SQL atau Standard Query Language adalah bahasa kueri yang digunakan untuk mengambil dan memanipulasi data di database relasional–seperti MySQL, PostgreSQL, dan SQL Server. Hampir semua proyek data akan membutuhkan keterampilan dasar SQL.
4. Tableau atau Power BI
Baik Tableau atau Power BI, keduanya merupakan tools visualisasi data yang membantu Anda dalam membuat dashboard interaktif yang mudah dipahami. Tableau dikenal karena kemudahan drag-and-drop dan visualisasi yang elegan–sementara Power BI terintegrasi kuat dengan ekosistem Microsoft.
5. Jupyter Notebook
Tools yang terakhir adalah Jupyter Notebook, sebuah platform interaktif berbasis web yang digunakan untuk eksperimen data science. Di sini, Anda bisa menulis kode Python, menambahkan penjelasan teks, menampilkan visualisasi, dan menyimpan hasil analisis dalam satu file.
Baca juga: Belajar Data Science Sendiri, Apakah Bisa?
Gaji Data Scientist di Indonesia
Tak bisa dipungkiri, gaji data scientist memang menjadi daya tarik utama. Namun, nominalnya sangat tergantung pada pengalaman, lokasi, hingga skill yang dimiliki. Berikut adalah rata-rata gaji data scientist di Indonesia berdasarkan tingkat pengalamannya:
1. Entry Level (0–2 tahun)
Kisaran gaji untuk data scientist pemula berkisar antara Rp 7–12 juta per bulan dan disesuaikan dengan perusahaan dan lokasi kerja. Posisi entry level ini biasanya ditempati oleh fresh graduate atau orang yang baru melakukan switch career ke bidang data.
2. Mid-Level (2–5 tahun)
Selanjutnya adalah tingkatan mid dengan rata-rata gaji sebesar Rp 12–20 juta per bulan. Di level ini, biasanya seorang data scientist dapat mulai memimpin proyek dan membuat keputusan analitik.
Selain bertanggung jawab atas coding dan model, mereka juga harus ikut serta dalam perancangan solusi bisnis berbasis data.
3. Senior Level (5+ tahun)
Untuk di level tertinggi, data scientist senior dapat menerima gaji sebesar Rp 25–40 juta per bulan–terutama jika mereka bekerja untuk perusahaan besar, startup unicorn, atau sektor finansial.
Seorang data scientist senior umumnya berperan sebagai pemimpin tim atau data strategist yang bertanggung jawab atas arsitektur data, pemilihan teknologi, hingga integrasi dengan sistem bisnis.
4. Freelance atau Konsultan
Terakhir adalah konsultan atau data scientist freelance. Selain lebih fleksibel dan berbasis proyek, mereka bisa memiliki pendapatan yang lebih tinggi dibandingkan karyawan tetap. Profesi ini cocok jika Anda telah membangun reputasi dan jaringan profesional yang luas.
Biasanya, freelancer akan mengerjakan proyek jangka pendek seperti analisis prediktif, dashboard interaktif, atau audit data.
Dari beberapa faktor di atas, nominal gaji mereka juga ditentukan berdasarkan lokasi kerja, jenis industri, kemampuan komunikasi, serta sertifikasi seperti Google Data Analytics, Microsoft Certified: Data Scientist Associate, atau IBM Data Science Professional Certificate.
Siap Menjadi Data Scientist? Ini Langkah Awal yang Tepat!
Itulah pengertian, tugas dan tanggung jawab, serta rata-rata gaji data scientist di Indonesia. Ternyata, data scientist tidak hanya sekedar melakukan coding juga. Mereka dituntut untuk berpikir kritis, memecahkan masalah, dan menyampaikan insight bisnis.
Masih tertarik untuk berkarier sebagai seorang data scientist? Yuk tingkatkan pengetahuan dan keterampilanmu di bidang ini bersama Coding Studio! Sebagai salah satu platform pembelajaran digital, kami menyediakan kelas IT yang dibutuhkan di bidang ini, seperti programming, cloud computing, dan database.
Tak hanya materi yang ter-update, para akademisi dan mentor kami juga menggunakan pendekatan praktis dan studi kasus nyata. Ini membuat Anda paham akan materi dan siap praktik di dunia kerja!
Tunggu apalagi? Mari raih karier impian Anda menjadi seorang data scientist handal bersama Coding Studio!