Keterampilan Baru yang Dibutuhkan Data Scientist di Era AI

Setelah tren #KaburAjaDulu yang sempat menjadi kontroversi di X dan sempat ditentang berbagai kalangan dari pihak pemerintah beberapa waktu lalu, kini muncul lagi kontroversi baru yang kontradiktif. Dimana Menteri Perlindungan Pekerja Migran Indonesia justru meminta warga Indonesia untuk mencari pekerjaan ke luar negeri karena terbatasnya lapangan pekerjaan di dalam negeri. Hal ini membuat semakin banyak gen Z dan millennials tertarik untuk berkarir ke luar negeri karena menawarkan berbagai benefit yang lebih menggiurkan.

Nah, di tengah banyaknya kontroversi yang muncul terkait masalah lapangan pekerjaan di era AI ini, profesi data scientist juga menjadi salah satu pilihan karir yang menarik karena semakin banyak perusahaan di luar negeri yang menawarkan sistem full remote work dengan gaji yang fantastis. Ini karena posisi data scientist masih memiliki prospek yang luas dan sangat strategis bagi sebuah perusahaan dalam proses pengambilan keputusan berbasis data, pengembangan AI, hingga implementasinya. Namun, banyak yang bertanya-tanya “Apa sih sebenarnya keterampilan yang harus dimiliki seorang data scientist?” Kalau Sahabat DQ sedang mencari jawaban dari pertanyaan itu, selamat! Kali ini Min Q akan ajakin kamu untuk membedah satu per satu skill yang wajib kamu kuasai untuk bisa sukses di dunia data! Langsung saja kita bahas bersama, yuk!

1. Kritis Memahami Data dengan Kemampuan Analisis

Sebelum berpikir tentang machine learning atau deep learning, hal pertama yang harus dikuasai seorang data scientist adalah kemampuan berpikir analitis, karena ini tidak bisa digantikan oleh mesin. Ini bukan sekadar membaca tabel atau membuat grafik, tapi bagaimana seseorang bisa menggali makna di balik data mentah.

Kemampuan ini penting karena data tidak selalu bicara secara eksplisit. Dalam banyak kasus, seorang data scientist harus bisa menginterpretasikan pola tersembunyi, mencari anomali, hingga menyusun narasi dari data yang kompleks. Cara melatihnya adalah dengan rutin membaca data report, mencoba analisis kasus-kasus bisnis, atau aktif mengikuti kompetisi seperti Kaggle. Tantang diri untuk menjawab pertanyaan “so what?” dari setiap data yang kamu temui.

Perlu diperhatikan adalah bahwa berpikir analitis itu tidak bisa instan. Ia dibentuk dari pengalaman, latihan, dan keingintahuan yang terus diasah. Jangan takut gagal memahami, karena setiap proses analisis yang salah sekalipun bisa jadi pelajaran penting. Menguasai

2. Tools dan Bahasa Pemrograman: Bukan Sekadar Bisa, Tapi Mahir

Di era AI, data scientist tidak hanya dituntut untuk mengenal tools, tapi benar-benar menguasainya secara efisien. Python, R, SQL, dan sekarang bahkan Julia, adalah senjata utama dalam proses eksplorasi dan analisis data. Selain itu, tools seperti Jupyter Notebook, Tableau, Power BI, hingga Google BigQuery jadi pelengkap yang mempercepat proses kerja.

Mengapa hal ini penting? Karena kecepatan dan akurasi dalam menyusun pipeline data sangat menentukan outcome proyek. Perusahaan tidak hanya mencari orang yang bisa menjalankan script, tapi yang paham kenapa script itu dijalankan, dan bisa memodifikasinya sesuai kebutuhan.

Untuk melatih keterampilan ini, kamu bisa mulai dari mini-project. Buat dashboard sederhana dari dataset publik, atau bangun model prediksi harga rumah. Jangan tunggu dapat kerja dulu untuk belajar tools. Mulailah dari sekarang, karena skill ini akan selalu relevan.

Satu hal yang perlu diperhatikan, jangan terlalu banyak belajar tools secara bersamaan. Fokus pada satu dulu hingga mahir, baru lanjut ke yang lain. Belajar terlalu banyak secara sekaligus justru membuat bingung dan tidak fokus.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Komunikasi Data: Bercerita Lewat Visualisasi dan Insight

Apa gunanya data yang hebat kalau tidak bisa dikomunikasikan dengan baik? Inilah kenapa data storytelling dan visualisasi menjadi keterampilan penting berikutnya. Kemampuan untuk menjelaskan hasil analisis kepada orang non-teknis, terutama stakeholder, menentukan seberapa efektif solusi yang kamu tawarkan akan diterima.

Data scientist tidak hidup di ruang kosong. Mereka bekerja di tengah tim produk, manajemen, dan customer. Maka, kemampuan menyesuaikan cara komunikasi dengan audiens sangat penting. Apakah insight ini perlu disampaikan dalam bentuk heatmap, grafik batang, atau cukup dengan kalimat sederhana?

Cara melatihnya adalah dengan rajin membuat laporan dari data analisismu, lalu minta feedback dari orang lain. Bisa juga dengan mempelajari cara kerja dashboard interaktif yang dipakai di dunia industri. Pelajari prinsip-prinsip desain visual: warna, hierarki informasi, dan layout. Perlu dicatat bahwa terlalu banyak visualisasi juga bisa membingungkan. Fokuslah pada “apa pesan utama yang ingin disampaikan?” karena dalam komunikasi data, “clarity is king.”

4. Machine Learning dan AI: Menguasai Otak dari Data Modern

Data scientist di era AI tak bisa lepas dari pemahaman terhadap algoritma machine learning. Meskipun tidak semua harus jadi deep learning engineer, namun pemahaman mendasar tentang supervised, unsupervised, hingga reinforcement learning sangatlah penting.

Pentingnya skill ini bukan hanya karena AI sedang tren, tetapi karena banyak perusahaan mulai mengadopsi model prediktif dan otomasi. Dengan menguasai machine learning, kamu bisa membuka pintu ke berbagai solusi canggih seperti deteksi fraud, personalisasi konten, hingga chatbot pintar.

Mulailah dari algoritma klasik seperti linear regression, decision tree, atau K-Means. Pelajari juga bagaimana cara melakukan evaluasi model, overfitting, hingga teknik feature engineering. Ada banyak kursus dan bootcamp yang bisa membantumu belajar secara terstruktur.

Aspek penting yang perlu diperhatikan adalah, jangan terlalu cepat melompat ke deep learning jika belum memahami dasarnya. Ingat, model paling kompleks sekalipun tidak akan berguna jika kamu tidak memahami cara kerja dan interpretasinya.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

5. Kolaborasi dan Problem Solving: Skill Sosial yang Jadi Pembeda

Meski terdengar teknikal, tapi nyatanya soft skill seperti kolaborasi, komunikasi tim, dan pemecahan masalah justru jadi pembeda utama antara data scientist yang biasa dan luar biasa. AI tidak bekerja sendiri, ia butuh manusia yang bisa bekerja sama lintas tim, memahami masalah bisnis, dan menyusun solusi dari sudut pandang holistik.

Keterampilan ini penting karena pada akhirnya, data bukan hanya soal sains tapi juga soal solusi nyata. Seorang data scientist harus bisa mendengarkan kebutuhan pengguna, memformulasikan masalah yang tepat, lalu menyusun pendekatan data-driven yang solutif. Cara melatihnya adalah dengan aktif dalam komunitas, magang, atau proyek kolaboratif.

Belajar memimpin diskusi, menyampaikan ide dengan jelas, dan menjadi pendengar yang baik. Problem solving bukan hanya soal menjawab soal, tapi mengurai kekusutan nyata dalam bisnis atau organisasi. Satu hal yang perlu diperhatikan adalah “jangan terjebak dalam ego teknis!”. Terbukalah terhadap setiap ide orang lain, karena sering tidak kita sadari bahwa solusi terbaik kadang hanya bisa lahir dari kolaborasi yang kuat.

FAQ

Q: Apakah semua data scientist harus bisa deep learning?
A: Tidak harus. Deep learning diperlukan untuk area khusus seperti NLP atau computer vision. Namun, pemahaman dasar tentang machine learning tetap penting.

Q: Apakah lulusan non-IT bisa menjadi data scientist?
A: Bisa banget! Banyak data scientist berasal dari latar belakang statistika, ekonomi, bahkan psikologi. Kuncinya adalah kemauan belajar dan latihan yang konsisten.

Q: Lebih penting mana, hard skill atau soft skill?
A: Keduanya penting. Hard skill membuatmu masuk industri, tapi soft skill membuatmu bertahan dan berkembang di dalamnya.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak 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? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari