Profesi Populer di Data Science dan Skill yang Dibutuhkan

Sahabat DQ pasti sudah tidak asing lagi dengan adanya pergeseran yang besar di dunia kerja akibat perkembangan teknologi, dan salah satu bidang yang paling banyak dibicarakan adalah data science. Dalam era digital, data menjadi salah satu aset paling berharga, dan perusahaan di berbagai sektor berlomba-lomba untuk mengolah serta menganalisis data guna mengambil keputusan yang lebih akurat.
Hal ini membuat profesi di bidang data science semakin populer dan diminati, baik oleh para pencari kerja maupun profesional yang ingin mengembangkan karier mereka. Lantas, apa saja judul pekerjaan yang paling populer di bidang ini, dan skill apa sih yang dibutuhkan untuk menempatinya? Mari kita bahas lebih dalam!
1. Data Scientist
Salah satu pekerjaan yang paling ikonik di dunia data adalah Data Scientist. Profesi ini sering kali disebut sebagai "pekerjaan terseksi di abad ke-21" karena perannya yang sangat penting dalam membantu perusahaan memahami pola dalam data serta membuat prediksi berdasarkan analisis yang mendalam.
Seorang Data Scientist perlu menguasai berbagai disiplin ilmu, mulai dari statistik, pemrograman, hingga machine learning. Python dan R menjadi bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan, sementara pemahaman mendalam tentang algoritma machine learning dan deep learning menjadi nilai tambah yang sangat besar.
Selain itu, skill komunikasi juga sangat dibutuhkan karena seorang Data Scientist harus mampu menjelaskan temuan mereka kepada tim manajemen atau pihak non-teknis.
2. Data Analyst
Bagi mereka yang baru terjun ke dunia data science, posisi Data Analyst sering kali menjadi batu loncatan yang ideal. Peran seorang Data Analyst lebih berfokus pada pembersihan, analisis, serta visualisasi data untuk memberikan wawasan bagi bisnis.
Tools seperti SQL, Excel, dan Tableau sangat penting dalam pekerjaan ini, sementara kemampuan untuk memahami business intelligence dan storytelling melalui data juga menjadi keunggulan yang dapat membedakan seorang Data Analyst yang baik dari yang biasa saja. Banyak perusahaan membutuhkan Data Analyst untuk membantu mereka memahami tren pasar, mengidentifikasi peluang, dan meningkatkan efisiensi operasional mereka.
3. Machine Learning Engineer
Jika seorang Data Scientist berfokus pada eksplorasi dan analisis data, seorang Machine Learning Engineer bertugas membangun dan mengimplementasikan model machine learning ke dalam sistem produksi. Profesi ini membutuhkan pemahaman yang lebih dalam mengenai algoritma machine learning, pemrograman tingkat lanjut, serta keahlian dalam deployment model ke dalam infrastruktur cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure.
Selain itu, Machine Learning Engineer juga harus memahami konsep MLOps, yaitu praktik yang menggabungkan machine learning dengan prinsip DevOps agar model dapat berjalan secara efisien dan berkelanjutan dalam skala besar.
Baca juga: Keterampilan Baru yang Dibutuhkan Data Scientist di Era AI
4. Data Engineer
Di balik setiap analisis data yang dilakukan oleh Data Scientist atau Data Analyst, ada peran Data Engineer yang memastikan bahwa data tersedia dalam format yang dapat digunakan. Tugas utama seorang Data Engineer adalah membangun pipeline data, membersihkan data, serta mengelola infrastruktur data agar dapat diakses dengan mudah oleh tim lainnya.
Keahlian dalam big data tools seperti Apache Spark, Hadoop, dan database seperti PostgreSQL atau MongoDB menjadi sangat penting di bidang ini. Selain itu, pemahaman tentang sistem cloud computing juga menjadi nilai tambah yang signifikan, mengingat banyak perusahaan saat ini mengandalkan cloud untuk menyimpan dan mengelola data mereka.
5. Business Intelligence (BI) Analyst
Bagi mereka yang memiliki ketertarikan pada pengambilan keputusan berbasis data dalam dunia bisnis, peran Business Intelligence (BI) Analyst bisa menjadi pilihan yang menarik. Seorang BI Analyst bertanggung jawab dalam mengubah data menjadi wawasan bisnis yang dapat diterapkan secara langsung oleh manajemen perusahaan.
Mereka perlu menguasai berbagai alat visualisasi data seperti Power BI, Tableau, atau Looker, serta memiliki pemahaman mendalam tentang strategi bisnis dan KPI yang relevan. Kemampuan analitis dan berpikir strategis menjadi kunci utama dalam profesi ini, karena tugas utama mereka adalah menjembatani antara dunia data dan kebutuhan bisnis.
6. Data Architect
Seiring dengan meningkatnya jumlah data yang harus dikelola oleh perusahaan, peran Data Architect semakin krusial. Profesi ini bertanggung jawab dalam merancang struktur dan sistem penyimpanan data yang optimal agar dapat digunakan secara efisien oleh seluruh organisasi.
Seorang Data Architect perlu memiliki pemahaman mendalam tentang database management, sistem cloud computing, serta keamanan data. Selain itu, mereka juga sering kali bekerja sama dengan Data Engineers untuk memastikan bahwa sistem yang dibangun dapat memenuhi kebutuhan analisis dan operasional perusahaan.
Baca juga: Ragam Manfaat Data Science dan Mengapa Ini Penting
7. AI Research Scientist
Di tingkat yang lebih tinggi dalam bidang data science, ada profesi AI Research Scientist yang berfokus pada penelitian dan pengembangan algoritma kecerdasan buatan. Mereka bekerja dengan model deep learning yang kompleks, mengembangkan metode baru untuk pemrosesan data, serta mengeksplorasi cara baru dalam membangun sistem AI yang lebih cerdas dan efisien.
Pekerjaan ini membutuhkan pemahaman mendalam tentang matematika, statistik, serta algoritma kecerdasan buatan. Selain itu, AI Research Scientist juga sering kali bekerja di lingkungan akademis atau laboratorium penelitian perusahaan teknologi besar.
Gimana? Kamu tertarik untuk menjadi profesional dalam bidang data science di era yang serba canggih ini, serta mengembangkan portofolio data outstanding untuk meraih karier yang 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