Menggali 4 Peran Data Scientist di Berbagai Level Karir

Dalam era digital yang terus berkembang, profesi data scientist menjadi salah satu profesi yang paling dicari dan menjanjikan. Namun, seperti halnya dalam banyak bidang karir, peran seorang data scientist tidaklah statis dan monoton. Profesi ini terus berubah dan berkembang seiring dengan tingkat pengalaman dan tanggung jawab yang diemban. Pada awalnya, seorang data scientist mungkin terlibat dalam tugas-tugas dasar seperti pengumpulan, pembersihan, dan analisis data. Namun, seiring berjalannya waktu dan akumulasi pengalaman, perannya berkembang menjadi lebih kompleks dan strategis.

Mereka mulai terlibat dalam pengambilan keputusan tingkat tinggi, merumuskan strategi data untuk organisasi, dan memberikan wawasan yang mendalam kepada pemangku kepentingan. Pertumbuhan dan evolusi peran seorang data scientist juga tercermin dalam rentang keterampilan yang dibutuhkan. Selain keterampilan teknis seperti pemrograman dan pemahaman algoritma, data scientist juga perlu mengembangkan kemampuan komunikasi yang kuat untuk menyampaikan temuan mereka kepada berbagai pihak, mulai dari manajemen hingga tim teknis. Dalam artikel ini, kita akan membahas empat peran data scientist di berbagai level karir.

1. Entry-Level Data Scientist

Data scientist di level ini bertugas untuk:

• Membersihkan dan mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut.

• Memperkenalkan diri dengan teknik analisis data dasar seperti regresi linear dan clustering.

• Berpartisipasi dalam proyek-proyek tim untuk membangun pemahaman tentang praktik terbaik dalam data science.

• Mendukung tim senior dalam pengembangan model prediktif sederhana.

Contoh:

Seorang entry-level data scientist di sebuah perusahaan teknologi mungkin bertanggung jawab untuk membersihkan data pengguna dan membantu dalam mengidentifikasi tren pengguna awal.

Baca Juga: Survival Guide: Tips Sukses Menavigasi Karir di Dunia Startup

2. Mid-Level Data Scientist

Pada level beginner menuju medium ini, data scientist bertugas untuk:

• Membangun dan mengevaluasi model prediktif yang lebih kompleks menggunakan machine learning.

• Mendesain dan menjalankan eksperimen A/B untuk menguji efektivitas strategi bisnis.

• Memimpin proyek-proyek analisis data dari awal hingga akhir dengan dukungan tim.

• Berkontribusi pada pengembangan dan dokumentasi praktik terbaik dalam data science di perusahaan.

Contoh:

Seorang mid-level data scientist di sebuah perusahaan e-commerce mungkin bertanggung jawab untuk mengembangkan model prediktif untuk merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan perilaku belanja mereka.

3. Senior-Level Data Scientist

Pada level ini, data scientist dianggap sudah mumpuni dan memiliki lebih banyak pengalaman. Data scientist di level ini bertugas untuk:

• Memimpin inisiatif strategis dalam analisis data dan membuat rekomendasi untuk pemimpin perusahaan.

• Mengelola tim analis data junior dan memberikan bimbingan serta mentorship.

• Menerapkan teknologi dan metodologi terbaru dalam analisis data untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi.

• Berkolaborasi dengan tim manajemen untuk mengidentifikasi peluang bisnis baru berdasarkan wawasan data.

Contoh:

Seorang senior-level data scientist di sebuah perusahaan keuangan mungkin bertanggung jawab untuk memimpin proyek-proyek besar dalam analisis risiko dan mengembangkan model prediktif untuk mengidentifikasi peluang investasi.

Baca Juga: Cara Para Profesional Menembus Karir Internasional: Wajib Baca Insight Ini!

4. Posisi Kepemimpinan Data Scientist

Pada level ini, bisa dikategorikan sebagai lead data scientist yang bertugas:

• Mengarahkan strategi data science secara keseluruhan di perusahaan.

• Berkolaborasi dengan eksekutif senior untuk menetapkan tujuan bisnis dan menciptakan nilai tambah melalui analisis data.

• Membentuk dan mengelola tim data science dengan fokus pada pengembangan keterampilan dan pencapaian tujuan.

• Mengadvokasi dan memperjuangkan penggunaan data science sebagai bagian integral dari strategi perusahaan.

Contoh:

Seorang leader tim data scientist di sebuah perusahaan teknologi besar bertanggung jawab untuk memimpin divisi data science secara keseluruhan, menetapkan arah strategis, dan memastikan inisiatif data science sejalan dengan tujuan perusahaan.

Dengan pemahaman tentang tugas-tugas yang diemban oleh data scientist di berbagai level karir, individu yang tertarik dalam memasuki bidang ini dapat mempersiapkan diri mereka dengan baik untuk naik ke tingkat karir yang lebih tinggi. Yang penting diingat adalah bahwa setiap tingkat membawa tanggung jawab yang unik, dan melalui pengalaman dan pengetahuan yang terus berkembang, seorang data scientist dapat menjadi aset yang tak ternilai bagi perusahaan dan industri mereka.

FAQ

1. Apakah peran data scientist tetap sama sepanjang karirnya?

Tidak. Peran data scientist berkembang seiring dengan pengalaman dan tingkat tanggung jawab yang diemban. Dari tugas-tugas teknis dasar di level pemula, peran ini bisa berkembang menjadi lebih strategis dan berpengaruh di level senior hingga posisi kepemimpinan.

2. Apa perbedaan utama antara data scientist pemula dan senior?

Data scientist pemula umumnya fokus pada pembersihan data, analisis dasar, dan dukungan proyek. Sementara itu, data scientist senior memimpin inisiatif strategis, membimbing tim, dan berkolaborasi langsung dengan manajemen untuk mengarahkan keputusan bisnis berbasis data.

3. Keterampilan apa saja yang harus dimiliki untuk naik level dalam karir data scientist?

Selain keterampilan teknis seperti pemrograman dan machine learning, data scientist perlu mengembangkan kemampuan komunikasi, kepemimpinan, dan pemikiran strategis agar mampu menjelaskan temuan kepada berbagai pihak dan memimpin proyek berskala besar.

Ingin mendapatkan profesi sesuai minat? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk songsong karir impianmu di industri data bersama DQLab! Dimana, DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid