PROMO 12.12! DISKON 90%
Belajar Data 6 Bulan hanya Rp120K!

0 Hari 1 Jam 0 Menit 5 Detik

Job Description Data Scientist Entry-Level

Belajar Data Science di Rumah 15-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-02-2023-11-15-174652_x_Thumbnail800.jpg

Praktisi data kini semakin beragam dan dibutuhkan tergantung dari tujuan bisnis dan masalah yang ingin diselesaikan. Salah satu posisi yang cukup berperan penting adalah data scientist. Secara umum, mereka bertanggung jawab untuk membuat model prediktif yang nantinya digunakan sebagai acuan bagi perusahaan atau organisasi dalam mengambil keputusan strategis. 


Job description atau tanggung jawab data scientist tentunya juga dibedakan berdasarkan tingkat kemampuan. Misal para data scientist entry-level pasti masih memiliki skill dasar yang belum cukup matang untuk bisa menjalankan tugas sebagai head of data scientist. Oleh karena itu, perlu memiliki pengetahuan untuk memahami tugas di masing-masing level. Apa saja tugas dan tanggung jawab di entry-level? Simak langsung penjelasannya di bawah ini!


1. Mengapa Data Scientist Semakin Dibutuhkan?

Data Scientist


Data Scientist semakin dibutuhkan karena kemajuan teknologi dan pertumbuhan besar dalam volume data yang dihasilkan setiap hari. Perusahaan menyadari pentingnya menganalisis data untuk mendapatkan insight yang mendalam tentang perilaku pelanggan, tren pasar, dan kinerja operasional.


Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, machine learning, dan analisis data, Data Scientist dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cerdas, memperbaiki efisiensi operasional, dan meningkatkan profitabilitas.


Selain itu, meningkatnya kompleksitas masalah bisnis dan tuntutan akan inovasi juga menjadi faktor utama Data Scientist semakin dibutuhkan. Dalam lingkungan yang terus berubah, Data Scientist mampu mengidentifikasi pola yang tidak terlihat dan menghasilkan solusi untuk tantangan yang kompleks.


Kombinasi keterampilan analitis, pemahaman domain bisnis, dan kemampuan komunikasi membuat Data Scientist menjadi profesi yang penting untuk menunjang pengambilan keputusan strategis.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Kualifikasi Data Scientist Entry-Level

Data Scientist


Data Scientist entry-level perlu memiliki kualifikasi dasar dalam bidang ilmu komputer, matematika, dan statistika. Seorang kandidat biasanya memegang gelar sarjana atau magister dalam bidang terkait seperti Ilmu Komputer, Statistika, Ilmu Data, atau Matematika. Selain itu, pemahaman yang kuat tentang pemrograman komputer, terutama dalam bahasa seperti Python atau R, juga sangat penting.


Selain keterampilan teknis, seorang Data Scientist entry-level harus memiliki kemampuan komunikasi yang baik. Mampu menjelaskan temuan analisis secara jelas kepada stakeholder non-teknis dan berkolaborasi dengan tim lintas fungsional menjadi aspek penting.


Keinginan untuk terus belajar dan beradaptasi dengan perkembangan teknologi dan tren industri juga merupakan kualifikasi yang menjadi nilai tambah. Dengan kombinasi kualifikasi ini, seorang Data Scientist entry-level dapat memulai karirnya dalam menghadapi tantangan analisis data yang kompleks.


3. Tanggung Jawab Data Scientist Entry-Level

Data Scientist


Seorang Data Scientist entry-level memiliki tanggung jawab dasar yang mencakup:

a. Pengumpulan dan pemahaman data

Data Scientist entry-level bertanggung jawab untuk mengumpulkan data yang relevan untuk analisis. Proses ini melibatkan pemahaman mendalam tentang sumber data dan kualitasnya. Mereka perlu membersihkan dan merapikan data agar dapat diolah dengan benar.

b. Pemrosesan dan analisis data

Data Scientist bekerja dengan algoritma dan teknik analisis data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu pengambilan keputusan. Proses tersebut melibatkan penggunaan teknik machine learning dan statistik.

c. Pengembangan model

Bagi entry-level Data Scientist, pengembangan model machine learning termasuk tugas seperti pemilihan model yang sesuai, pelatihan model, dan evaluasi kinerjanya. Sebagai entry level kalian akan bekerja dengan model-model yang sudah ada dan terlibat dalam penyesuaian atau peningkatan model-model tersebut.

d. Visualisasi data

Data Scientist entry-level perlu memiliki keterampilan dalam menyajikan hasil analisis secara visual. Ini melibatkan pembuatan grafik, grafik, dan laporan visual lainnya untuk membantu stakeholder memahami insight dengan lebih baik.

e. Kolaborasi tim

Meskipun mungkin berada pada level awal, Data Scientist perlu berkolaborasi dengan anggota tim dan pemangku kepentingan lainnya. Kemampuan berkomunikasi dengan baik, baik secara lisan maupun tertulis, sangat penting agar hasil analisis dapat dipahami dengan mudah oleh tim yang tidak memiliki background teknis seperti data scientist.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Jenjang Karir Data Scientist Entry-Level

Data Scientist


Setelah menjadi data scientist entry level, kalian juga bisa menapaki jenjang karir yang lebih baik selama kalian berusaha meningkatkan skill yang dibutuhkan. Beberapa jenjang karir data scientist entry-level adalah:

  • Data scientist junior: Setelah memperoleh pengalaman yang cukup dan menunjukkan kemampuan dalam melakukan analisis data yang lebih kompleks, seorang entry-level Data Scientist dapat naik ke posisi junior. Pada tingkat ini, mereka memiliki tanggung jawab yang lebih besar dalam pengembangan model, pemilihan teknik analisis yang lebih canggih, dan berkolaborasi secara lebih mandiri dalam proyek-proyek.

  • Data scientist: Pada tingkat ini, seorang Data Scientist telah memiliki pemahaman mendalam tentang berbagai teknik analisis data, dan dapat bekerja secara mandiri dalam proyek-proyek besar. Kalian juga mulai berkolaborasi dengan tim manajemen untuk mengidentifikasi peluang bisnis dan memberikan beberapa rekomendasi strategis berdasarkan data.

  • Data scientist senior: Seorang Data Scientist senior memiliki pengalaman yang substansial dan dapat memimpin proyek-proyek analisis data yang kompleks. Mereka biasanya memiliki peran yang lebih strategis dalam organisasi, berkolaborasi dengan pemangku kepentingan tingkat tinggi, dan membimbing Data Scientist yang lebih junior. Di tingkat ini, seorang Data Scientist juga dapat berperan mengarahkan strategi analisis data secara keseluruhan.

  • Head of data scientist: Di tingkat puncak karir, seorang Data Scientist dapat mencapai posisi kepemimpinan. Pada tingkat ini, tanggung jawabnya lebih pada mengarahkan tim data science, merumuskan strategi analisis data organisasi, dan memberikan kontribusi strategis terhadap tujuan bisnis secara keseluruhan.


Nah, bagi kalian yang tertarik untuk terjun bekerja sebagai data scientist profesional, sebaiknya harus mempersiapkan diri dari sekarang! Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.


Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya


Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :