Cara Cerdas Transformasi Karier Jadi Data Scientist di Era Digital

Di tengah derasnya arus digitalisasi dan berkembangnya teknologi AI, dunia kerja ikut bertransformasi. Profesi data scientist menjadi sorotan utama karena dianggap sebagai "the sexiest job of the 21st century" oleh Harvard Business Review. Bahkan menurut World Economic Forum (2023), pekerjaan di bidang data termasuk dalam daftar Top 10 Jobs of the Future.

Maka tak heran jika banyak profesional maupun fresh graduate mulai melirik jalur ini sebagai pintu masuk menuju masa depan karier yang lebih cerah. Namun, pertanyaannya: “apakah semua orang bisa menjadi data scientist?” Jawabannya adalah “ya”, dengan pelatihan yang tepat, siapa pun bisa melakukan transformasi karier menuju peran ini!

1. Mengenal Karier Data Scientist dan Pelatihannya

Data scientist adalah profesional yang menggabungkan kemampuan statistik, pemrograman, dan pemahaman bisnis untuk mengekstrak wawasan berharga dari data. Mereka tidak hanya membaca data, tetapi juga membuat prediksi, automasi, dan pengambilan keputusan berbasis data yang dapat mengubah arah bisnis.

Pelatihan data scientist sendiri merujuk pada program edukatif yang dirancang untuk membekali peserta dengan skill teknis dan analitis seperti Python, SQL, machine learning, visualisasi data, hingga pemahaman tentang big data. Pelatihan ini tersedia dalam berbagai bentuk: kursus online, bootcamp intensif, program sertifikasi, atau bahkan microdegree dari platform seperti DQLab, Coursera, dan lainnya.

2. Mengapa Pelatihan Data Scientist Penting untuk Bantu Transformasi Kerier?

Transformasi karir ke dunia data bukan sekadar tren sesaat, melainkan kebutuhan masa kini. Sebuah laporan dari McKinsey Global Institute memprediksi bahwa pada 2030, akan terjadi kekurangan tenaga kerja dengan keahlian analisis data di berbagai sektor industri. Hal ini sejalan dengan laporan LinkedIn Jobs on the Rise (2024) yang menempatkan data scientist sebagai salah satu profesi dengan pertumbuhan permintaan paling cepat di kawasan Asia Tenggara.

Bagi mereka yang ingin melakukan career switch, baik dari bidang non-IT, sales, finance, hingga HR, pelatihan data scientist menjadi jembatan konkret yang menghubungkan latar belakang lama dengan peluang baru. Karena sifat pekerjaan ini sangat interdisipliner, banyak peserta pelatihan berasal dari jurusan selain komputer, bahkan dari jurusan psikologi, ekonomi, atau komunikasi. Dengan pembelajaran yang adaptif dan praktikal, mereka berhasil bertransformasi.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

3. Bagaimana Cara Memulai Transformasi Karier Ini?

Transformasi tidak instan. Dibutuhkan langkah-langkah strategis yang terstruktur dan komitmen waktu. Berikut ini adalah pendekatan yang bisa diterapkan siapa pun yang ingin menjadi data scientist dari nol:

1. Pertama, mulai dari pemahaman dasar, kenali apa itu data science, peran data scientist, dan tools utama yang digunakan. Platform seperti DQLab menawarkan modul pengenalan data science yang interaktif dan kontekstual, cocok untuk pemula.

2. Kedua, bangun fondasi skill teknikal. Belajar Python dan SQL adalah dua hal yang tidak bisa ditawar. Python menjadi bahasa favorit karena fleksibel, open source, dan kaya pustaka (library) seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-Learn. SQL dibutuhkan untuk mengekstrak dan memanipulasi data dari database.

3. Ketiga, ikut pelatihan praktikal dan berbasis proyek. Ini penting untuk menunjukkan real-world capability. Menurut IBM SkillsBuild, kandidat data science yang memiliki portofolio proyek nyata memiliki peluang 3 kali lipat lebih besar untuk dipanggil wawancara dibandingkan yang tidak memiliki.

4. Keempat, buat portfolio digital dan ikuti sertifikasi. Sertifikat dari lembaga seperti IBM, Google, atau DQLab sangat membantu meningkatkan kepercayaan diri dan kredibilitas di mata rekruter. Platform seperti GitHub dan Kaggle bisa menjadi tempat ideal untuk menampilkan proyek data science.

5. Kelima, bangun jaringan dan komunitas. Terlibat dalam komunitas seperti DQLab Community, DataTalks, atau forum Kaggle membantu membuka peluang kolaborasi dan memperkaya insight dari praktisi nyata.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

4. Perhatian Khusus Saat Menjalani Pelatihan

Meski pelatihan data scientist semakin mudah diakses, penting untuk berhati-hati dalam memilih jalur belajar. Banyak yang tergiur program kilat yang menjanjikan jadi data scientist dalam waktu singkat, tapi tanpa fondasi yang kuat. Menurut survei dari Towards Data Science (2023), salah satu kegagalan umum dalam career switch ke data science adalah tidak memahami dasar statistik dan logika pemrograman.

Selain itu, konsistensi dan mindset belajar sepanjang hayat menjadi kunci penting. Dunia data terus berubah, mulai dari tools, algoritma, dan metode baru kini muncul setiap saat. Oleh karena itu, siapa pun yang ingin sukses harus punya growth mindset dan semangat belajar yang konstan.

Hal lain yang perlu diperhatikan adalah keseimbangan antara hard skill dan soft skill. Banyak profesional yang mahir coding, tapi kurang mampu menjelaskan temuan data dengan baik. Padahal, menurut Deloitte Insights, kemampuan storytelling data menjadi pembeda utama antara data scientist yang baik dan yang luar biasa.

FAQ

Q: Apakah saya bisa menjadi data scientist tanpa latar belakang IT?
A: Bisa! Banyak bootcamp dan program pelatihan seperti DQLab yang menyediakan kurikulum dan roadmap belajar yang berkualitas untuk pemula tanpa background teknis. Nah, yang penting adalah konsistensi dan kemauan belajar.

Q: Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk bertransformasi menjadi data scientist?
A: Tergantung intensitas belajar. Umumnya, dengan pelatihan intensif selama 4–6 bulan dan latihan portofolio yang konsisten, seseorang bisa siap untuk role entry-level di bidang data.

Q: Apa perbedaan antara data analyst dan data scientist?
A: Secara umum, data analyst fokus pada pengolahan dan visualisasi data untuk analisis deskriptif, sedangkan data scientist menciptakan model prediktif dan automasi menggunakan machine learning.

Jadi, jangan cuma nunggu. Mulai riset tempat belajar yang tepat terbaik, cari beasiswa, dan rancang langkahmu mulai dari sekarang. Butuh bantuan cari info pendidikan data di dalam dan luar negeri atau jalur karier data analyst? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

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? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ambil Bundle Bootcamp Data Scientist sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari