Fakta Tersembunyi di Balik Profesi Data Scientist yang Jarang Dibicarakan

Profesi data scientist sering digambarkan sebagai profesi yang glamor dan menjanjikan gaji tinggi. Di media sosial maupun artikel yang membahas tentang karir, banyak sisi positif yang bisa dibagi seperti berhasil merancang visualisasi data yang keren, mampu merakit model AI yang canggih, dan segudang cerita sukses tentang machine learning yang mampu memprediksi segala hal. Sebetulnya, banyak aspek pekerjaan yang jarang dibahas, tetapi sangat menentukan kesuksesan seorang data scientist.

Sisi tersembunyi atau yang kerap disebut sebagai “iceberg” data science mencakup tantangan teknis, soft skill, dan realitas kerja sehari-hari yang tidak tampak. Memahami sisi ini tentunya penting. Apalagi bagi pemula yang sedang terjun ke bidang ini. Artikel ini akan membahas tentang beberapa fakta tersembunyi di balik profesi data scientist yang jarang diketahui orang banyak. Simak penjelasan berikut yuk sahabat DQLab!

1. 80 persen waktu hanya untuk Data Cleaning

Banyak orang berpikir bahwa data scientist hanya menulis kode dan membuat model AI. Faktanya, sekitar 70–80 persen waktu kerja digunakan untuk membersihkan dan mempersiapkan data yang tidak rapi atau tidak lengkap. Melansir datasciencedojo, proses ini sangat krusial karena kualitas data menentukan keberhasilan analisis dan model yang dibangun.

Pekerjaan yang tersembunyi ini sering membuat pemula kaget karena ekspektasi awal biasanya berbeda. Membersihkan data bisa melibatkan penghapusan duplikasi, pengisian data yang hilang, hingga transformasi data agar bisa dianalisis. Tanpa proses ini, model AI yang terlihat canggih pun tidak akan memberikan hasil yang akurat.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Gelar PhD Bukan Segalanya

Ada anggapan bahwa hanya mereka yang bergelar doktor yang bisa sukses sebagai data scientist. Kenyataannya, banyak profesional yang berhasil tanpa PhD, termasuk beberapa tokoh terkenal di bidang data seperi Nate Silver dan Jeff Hammerbacher. Keberhasilan lebih ditentukan oleh kemampuan praktik, problem solving, dan pengalaman nyata di proyek data.

Gelar akademik memang membantu membuka pintu, tetapi tidak menjamin kesuksesan. Pengalaman mengerjakan proyek nyata, kemampuan mengomunikasikan insight, dan pemahaman domain sering kali lebih menentukan. Jadi, fokus pada pengembangan skill praktis sangat penting dibanding terlalu memikirkan gelar.

3. Bukan Sekadar Pemrogram, Tapi Juga Komunikator

Melansir TalentGarden, data scientist memang membutuhkan kemampuan coding dan analisis statistik. Namun, keterampilan komunikasi juga tak kalah penting. Mereka harus bisa menjelaskan hasil analisis kepada tim non-teknis, membuat presentasi, dan menyusun storytelling data yang mudah dipahami.

Kemampuan ini seringkali menentukan apakah insight yang mereka temukan bisa diterapkan di dunia nyata. Data scientist yang pintar secara teknis tetapi tidak mampu berkomunikasi bisa saja menghasilkan analisis yang bernilai rendah. Oleh karena itu, kombinasi antara hard skill dan soft skill menjadi kunci keberhasilan.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Domain Expertise Sama Pentingnya dengan Skill Teknis

Data scientist tidak hanya bekerja dengan angka dan algoritma. Pemahaman mendalam tentang domain atau konteks bisnis sangat penting untuk menghasilkan insight yang tepat. Tanpa pengetahuan domain, analisis bisa salah arah atau tidak relevan dengan tujuan organisasi.

Seorang data scientist efektif selalu mempertimbangkan masalah nyata yang dihadapi bisnis atau organisasi. Mereka harus bisa menghubungkan data dan model yang dibangun dengan keputusan strategis yang ingin dicapai. Kombinasi antara pengetahuan domain dan skill teknis membentuk data scientist yang mampu memberikan dampak nyata.

5. AutoML Belum Bisa Menggantikan Manusia

Munculnya AutoML membuat beberapa orang berpikir bahwa pekerjaan data scientist bisa sepenuhnya otomatis. Sebenarnya, AutoML hanya membantu otomatisasi tugas tertentu seperti pemilihan model atau optimasi hyperparameter. Keputusan akhir, deployment, monitoring model, hingga storytelling data tetap membutuhkan campur tangan manusia.

Selain itu, interpretasi hasil dan pemahaman konteks bisnis tidak bisa sepenuhnya diserahkan pada mesin. AutoML lebih tepat dianggap sebagai alat bantu yang mempercepat pekerjaan teknis, bukan pengganti profesi data scientist secara keseluruhan.

Profesi data scientist memang menarik dan terlihat menjanjikan, tetapi banyak sisi yang tidak terlihat oleh orang luar. Dari proses pembersihan data yang memakan waktu, kebutuhan komunikasi, hingga tantangan etis, pekerjaan ini jauh lebih kompleks daripada sekadar membuat model AI. Memahami fakta tersembunyi ini penting agar ekspektasi pemula lebih realistis dan mereka siap menghadapi tantangan di lapangan.

Kesuksesan dalam data science bukan hanya soal kemampuan teknis atau gelar akademik. Kombinasi skill praktis, domain knowledge, komunikasi, dan kesadaran etika juga tak kalah penting. Mereka yang bisa menyeimbangkan semua aspek ini akan mampu memberikan dampak nyata dan bertahan dalam profesi yang terus berkembang ini.

FAQ

1. Apa yang paling banyak dilakukan data scientist sehari-hari?

Meskipun terlihat membuat model AI dan visualisasi keren, sekitar 70–80% waktu mereka digunakan untuk data cleaning atau membersihkan data yang tidak lengkap, duplikat, atau tidak terstruktur. Proses ini krusial agar analisis dan model yang dibangun menghasilkan insight yang akurat.

2. Apakah gelar PhD wajib untuk menjadi data scientist sukses?

Tidak. Banyak profesional sukses di bidang data science hanya memiliki gelar sarjana. Yang lebih penting adalah pengalaman praktis, kemampuan problem solving, dan skill komunikasi untuk menyampaikan insight kepada pemangku kepentingan.

3. Bisakah AutoML menggantikan data scientist?

Belum sepenuhnya. AutoML hanya membantu otomatisasi beberapa tugas teknis seperti pemilihan model atau optimasi hyperparameter. Proses akhir yaitu deployment, monitoring, interpretasi hasil, dan storytelling data masih membutuhkan keterlibatan manusia.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science