Menggali 4 Peran Data Scientist di Berbagai Level Karir

Di tengah isu perang dunia ketiga yang menyebabkan kondisi ekonomi dunia semakin bergejolak ini, Indonesia ini juga masih terjebak permasalahan terkait tingginya angka pengangguran yang mencapai 5% (IMF, 2025). Ini menyebabkan persaingan kerja khususnya di bidang teknologi juga semakin kompetitif. Oleh karenanya, satu hal yang bisa membedakan talenta yang kompeten dan biasa adalah kemampuannya membaca dan mengolah data.

Tidak peduli apakah kamu fresh graduate, karyawan yang ingin naik level, atau bahkan seseorang yang sedang mempertimbangkan untuk career switch, dan data science kini jadi senjata utama dalam membuka peluang-peluang baru dalam pengembangan karier. Tapi, apa sebenarnya data science itu? Seberapa besar perannya dalam dunia kerja? Dan bagaimana memulai karir di bidang data science? Langsung saja kita kupas tuntas!

1. Mengenal Bidang Data Science

Data science adalah ilmu yang menggabungkan statistik, teknologi, pemrograman, dan pemahaman bisnis untuk mengekstraksi insight dari data mentah. Ilmu ini bukan cuma soal coding atau rumus matematis, tapi lebih kepada bagaimana mengubah angka menjadi narasi yang bisa mendukung pengambilan keputusan. Misalnya, dari data pembelian pelanggan, seorang data scientist bisa mengungkap pola perilaku konsumen dan merekomendasikan strategi marketing paling efektif.

Seiring dengan ledakan data yang terjadi di semua sektor, keahlian ini pun makin dicari. Bahkan, kini banyak perusahaan yang tidak hanya membutuhkan IT engineer atau marketing expert, tapi juga orang yang bisa menjadi penghubung logika bisnis dan kekuatan data. Dan itulah esensi dari data science.

2. Mengapa Data Science Penting untuk Karir?

Bukan rahasia lagi bahwa dunia kerja makin bergeser ke arah yang lebih data-driven. Tanpa skill data, kamu mungkin bisa menyelesaikan tugas. Tapi dengan skill data, kamu bisa menciptakan nilai baru yang langsung berdampak pada bisnis. Inilah yang membuat para pekerja yang memahami data cenderung lebih dihargai dan lebih cepat naik jabatan.

Bayangkan kamu seorang staf pemasaran. Jika kamu bisa membaca tren penjualan, memahami pola perilaku konsumen, dan memprediksi hasil dari suatu kampanye, kamu tidak hanya menjalankan strategi, lebih jauh dari itu kamu bisa berperan untuk mendesain masa depan bisnis. Data science tidak hanya membuatmu terlihat pintar, tapi juga membuatmu tak tergantikan.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Mengenal 4 Level Karir di Bidang Data

Satu hal penting yang sering luput dibahas bahwa “data scientist itu bukan satu jenis pekerjaan yang stagnan”. Seiring berkembangnya pengalaman dan keahlian, peran dan tanggung jawab seorang data scientist pun ikut berubah. Berikut adalah empat level peran yang umum dijumpai dalam jalur karir data science:

1. Junior Data Analyst / Entry-Level Data Scientist

Di level ini, peranmu banyak berfokus pada pembersihan data (data cleaning), membuat visualisasi sederhana, serta menjalankan analisis dasar menggunakan tools seperti Excel, SQL, atau Python. Kamu mungkin belum terlibat dalam pengambilan keputusan besar, tapi pekerjaanmu jadi fondasi penting bagi tim. Kenapa penting? Karena tahap ini melatihmu berpikir sistematis, logis, dan akurat. Kamu juga belajar memahami bagaimana data mentah bisa berubah menjadi insight yang bernilai.

2. Mid-Level Data Analyst / Data Scientist

Setelah menguasai dasar, kamu naik ke level berikutnya untuk merancang model prediktif, membuat dashboard interaktif, dan ikut andil dalam eksperimen berbasis data. Di sinilah kamu mulai menjadi partner strategis bagi tim produk, marketing, atau bahkan direktur bisnis. Kamu akan banyak berkolaborasi, tidak hanya dengan sesama data scientist, tapi juga tim lain lintas departemen. Di tahap ini, keahlian komunikasi dan kemampuan menjembatani teknis dan bisnis sangat dibutuhkan.

3. Senior Data Scientist / Lead Data Analyst

Di level senior, kamu bukan cuma eksekutor, tapi juga pengarah. Kamu mulai memimpin proyek data, mengarahkan junior, dan mengembangkan strategi analitik jangka panjang. Kamu juga dipercaya mengusulkan pendekatan baru, misalnya penggunaan machine learning dalam proses prediksi penjualan atau deteksi fraud. Senior data scientist biasanya juga terlibat dalam evaluasi performa tim, memberikan pelatihan internal, dan memastikan kualitas data serta model yang dibangun bisa dipertanggungjawabkan.

4. Head of Data / Data Science Manager / Chief Data Officer

Ini adalah level strategis, di mana kamu bertanggung jawab membangun data culture di perusahaan. Tugasmu bukan lagi soal coding harian, tapi memastikan seluruh proses bisnis selaras dengan visi berbasis data. Kamu menjadi pemimpin transformasi digital dan bekerja langsung dengan level eksekutif lainnya. Peran ini menuntut kemampuan bisnis yang sangat tajam, kepemimpinan yang kuat, dan pemahaman teknologi yang terus update. Di sinilah ilmu data science benar-benar mengubah arah sebuah perusahaan.

4. Bagaimana Cara Memulai Karier di Dunia Data Science?

Memulai dari dasar adalah kunci. Kamu tidak harus langsung masuk ke machine learning atau deep learning. Mulailah dengan mengenal dasar analisis data, logika statistik, dan cara berpikir kritis. Pelajari tools seperti Excel, SQL, dan Python. Sambil belajar teori, terjunlah ke proyek-proyek kecil seperti menganalisis data penjualan online atau membuat dashboard laporan.

Setelah itu, barulah kamu bisa memperluas ke area seperti machine learning, visualisasi interaktif dengan Power BI atau Tableau, dan bahkan AI. Banyak platform belajar online seperti DQLab, Coursera, dan Kaggle yang bisa kamu jadikan pijakan. Bangun portofolio, ikuti komunitas data, dan jangan ragu ikut bootcamp jika butuh jalur cepat.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

5. Hal-Hal yang Perlu Diperhatikan Saat Memulai Berkarir di Bidang Data

Satu hal yang sering membuat pemula frustasi adalah berpikir bahwa data science hanya soal coding. Padahal, yang paling penting adalah curiosity mindset. Kemampuan untuk terus bertanya “Kenapa ini bisa terjadi? Apa yang bisa ditingkatkan dari data ini?” adalah inti dari seorang data scientist yang sukses.

Selain itu, kemampuan komunikasi tidak kalah penting. Kamu harus bisa menjelaskan hasil analisis kepada orang non-teknis. Sering kali, keberhasilan proyek data justru bergantung pada seberapa baik kamu bisa mengubah angka menjadi narasi yang mudah dipahami manajemen. Terakhir, jangan hanya belajar teori. Bangun case study, cari proyek nyata, dan kumpulkan pengalaman sebanyak mungkin.

FAQ

Q: Apakah saya harus bisa coding untuk jadi data scientist?
A: Iya, coding dasar seperti Python dan SQL sangat penting. Tapi kamu bisa mempelajarinya bertahap, tidak harus jago di awal.

Q: Apa bedanya data analyst dan data scientist?
A: Data analyst fokus pada analisis deskriptif, sedangkan data scientist juga membangun model prediktif dan eksplorasi lebih mendalam dengan machine learning.

Q: Berapa gaji seorang data scientist?
A: Gaji bervariasi, tetapi umumnya mulai dari 8–15 juta untuk entry-level di Indonesia, dan bisa jauh lebih tinggi untuk posisi senior hingga manajerial.

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