Job Description Data Scientist, Idaman Karir 2025

Tahukah kamu bahwa Data Scientist sampai saat ini masih menjadi salah satu profesi paling diidamkan di era digital? Tidak hanya soal gaji yang bikin mata berbinar, tapi peran strategis mereka juga sangat penting dalam membentuk keputusan bisnis besar. Di tengah derasnya gelombang data yang kita hasilkan setiap hari, mulai dari transaksi belanja online hingga kebiasaan scrolling media sosial, peran Data Scientist menjadi kunci untuk memahami dan memanfaatkan data secara optimal.

Jika kamu penasaran dengan apa sebenarnya yang dilakukan seorang Data Scientist, keahlian apa saja yang harus dimiliki, hingga bagaimana memulai karier di bidang ini, yuk, simak pembahasan berikut!

1. Mengenal Apa itu Profesi Data Scientist?

Data Scientist adalah "detektif" di dunia data. Mereka bertugas mengolah data mentah menjadi informasi berharga yang membantu perusahaan mengambil keputusan. Misalnya, ketika kamu mendapat rekomendasi lagu baru di Spotify atau produk di e-commerce favoritmu, itu adalah hasil kerja Data Scientist yang menganalisis pola kebiasaanmu.

Di era big data, profesi ini semakin penting karena data menjadi "emas baru" yang sangat bernilai bagi bisnis. Dengan kemampuan menganalisis data dalam jumlah besar menggunakan teknologi canggih seperti AI dan machine learning, Data Scientist bisa memberikan insight yang sebelumnya sulit didapat.

Tidak heran, permintaan terhadap profesi ini melonjak drastis dalam beberapa tahun terakhir. Banyak perusahaan dari berbagai sektor teknologi, kesehatan, finansial, hingga pendidikan, semuanya berlomba-lomba mencari talenta Data Scientist terbaik.

2. Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist

Seorang Data Scientist memiliki tanggung jawab yang beragam, mulai dari mengumpulkan hingga menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami. Secara garis besar, inilah tugas-tugas utama mereka:

• Mengumpulkan Data: Data Scientist mengakses data dari berbagai sumber, seperti database internal, survei pelanggan, atau data yang tersedia secara publik.

• Membersihkan Data: Data mentah biasanya penuh dengan error atau ketidakkonsistenan. Oleh karena itu, Data Scientist harus membersihkannya agar dapat dianalisis dengan akurat.

• Menganalisis dan Membuat Model: Dengan bantuan algoritma machine learning, mereka membuat model prediksi yang membantu bisnis memahami tren atau memecahkan masalah spesifik.

• Menyampaikan Insight: Hasil analisis data kemudian diterjemahkan menjadi rekomendasi strategis yang dapat langsung digunakan oleh tim manajemen atau divisi terkait.

Contohnya, seorang Data Scientist di perusahaan e-commerce dapat menggunakan data untuk memprediksi produk mana yang akan menjadi tren berdasarkan pola belanja pengguna. Dari sini, perusahaan bisa merancang promosi yang tepat sasaran.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

3. Keahlian yang Dibutuhkan

Menjadi seorang Data Scientist membutuhkan perpaduan antara keahlian teknis (hard skills) dan non-teknis (soft skills) yang saling melengkapi. Berikut adalah penjelasan keahlian utama yang harus dimiliki seorang Data Scientist:

• Hard Skills

  Keahlian teknis adalah fondasi penting bagi profesi Data Scientist. Pertama, pemrograman menjadi senjata utama, dengan bahasa seperti Python dan R yang digunakan untuk mengolah dan menganalisis data. Selanjutnya, pemahaman mendalam tentang statistik dan matematika sangat diperlukan untuk mengenali pola dan membangun model prediktif yang akurat.

  Selain itu, kemampuan menggunakan tools big data seperti Hadoop atau Spark juga penting untuk menangani data dalam jumlah besar. Terakhir, keahlian dalam machine learning adalah nilai tambah yang sangat berharga, karena algoritma yang mereka buat dapat "belajar" dari data untuk menghasilkan prediksi atau keputusan yang lebih baik.

• Soft Skills

  Selain aspek teknis, seorang Data Scientist juga harus memiliki soft skills yang menunjang. Kemampuan pemecahan masalah, misalnya, sangat penting karena mereka sering dihadapkan pada tantangan kompleks yang membutuhkan solusi kreatif.

  Di sisi lain, komunikasi yang efektif juga menjadi kunci, mengingat hasil analisis data yang rumit harus dijelaskan dengan cara yang sederhana agar dapat dipahami oleh tim non-teknis. Tidak kalah pentingnya, berpikir kritis membantu Data Scientist melihat pola tersembunyi dalam data yang mungkin terlewat oleh orang lain.

Bagi pemula yang ingin memulai, langkah pertama yang bisa diambil adalah belajar dasar-dasar pemrograman dan statistik melalui kursus online. Selain itu, bergabung dengan komunitas data di media sosial atau mencoba proyek-proyek kecil dapat menjadi cara efektif untuk membangun portofolio dan mendapatkan pengalaman langsung.

4. Gaji dan Prospek Karier Data Scientist

Jika membahas tentang Data Scientist, sulit untuk tidak menyinggung salah satu daya tarik terbesar profesi ini: gaji. Di Indonesia, rata-rata gaji Data Scientist berada di kisaran Rp20 juta hingga Rp50 juta per bulan, tergantung pada pengalaman dan perusahaan tempat mereka bekerja.

Di tingkat internasional, angka ini bisa jauh lebih tinggi. Menurut data Glassdoor, gaji rata-rata seorang Data Scientist di Amerika Serikat adalah sekitar $100.000 per tahun. Tidak heran, banyak yang beralih ke profesi ini demi kestabilan finansial dan tantangan intelektual yang ditawarkan.

Selain gaji, prospek karier Data Scientist juga sangat cerah. Dengan kebutuhan data yang terus meningkat, perusahaan dari berbagai sektor mulai dari startup kecil hingga perusahaan multinasional membutuhkan peran ini. Bahkan, World Economic Forum memproyeksikan bahwa Data Scientist akan tetap menjadi salah satu profesi paling dicari dalam satu dekade mendatang.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Gimana? Kamu tertarik untuk menjadi Data Scientist dan menguasai bidang Machine Learning, serta mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk menunjang jenjang karirmu agar lebih cemerlang? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

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? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari