Prospek Karir Data Science Tahun 2022, Freshgrad Wajib Tahu

Data science disebut-sebut sebagai bidang ilmu yang diproyeksikan eksis hingga tahun 2026. Laporan ini dilansir dari US Bureau of Statistics, Amerika Serikat yang mana data science masih memiliki demand yang tinggi hingga sekarang ini. Alasan tersebut juga diperkuat dengan adanya fenomena yang menyatakan bahwa kebutuhan perusahaan kali ini membutuhkan tenaga data scientist untuk menghasilkan sebuah kebijakan yang berlandaskan dengan data (data-driven decision making).

Wajar jika banyak perusahaan yang mulai memprioritaskan pengolahan data untuk menghasilkan insight yang bermutu dengan jalan penggunaan data science. Itulah mengapa jika ilmu data science mulai diminati saat ini. Banyak universitas di Indonesia yang sudah mulai perlahan-lahan membuka program studi sains data/data science akhir-akhir ini. Seiring dengan banyaknya data yang dihasilkan perharinya melalui aktivitas manusia, sudah banyak perusahaan yang mengerti pentingnya pengolahan data untuk perkembangan bisnis kedepannya.

Kebutuhan akan peran talenta data science pun tentunya turut meningkat pula. Bahkan, menurut sebuah survei oleh Institute for Business Management for Business Value (IBM), kebutuhan akan lulusan program studi data science dari 364 ribu menjadi 2,7 juta di seluruh dunia.

Lonjakan signifikan ini diprediksi akan terus bertambah di masa depan. Maka dari itu, data science bisa dibilang sangat menjanjikan karir masa depan bagi kamu yang mempelajarinya dari sekarang. Kira-kira proyeksi apa yang terjadi dalam bidang data science di masa depan? Kita simak prospeknya bersama yuk!

1. Analogi Data Science

Bagi orang awam yang bingung sebenarnya data science itu apa sih. Coba kalian pikirkan analoginya kalau data science diibaratkan seperti koki di dapur. Mereka bertugas untuk mengolah bahan-bahan menjadi makanan yang kaya akan nilai gizi yang terkandung didalamnya.

Nah, disini bahan-bahan atau ingredients diibaratkan data. Sedangkan makanan yang disajikan adalah keluaran atau produk analisis data yang mana telah melewati proses pengolahan. Kemudian harapannya ketika koki sudah memasak maka setidaknya memiliki nutrisi yang baik, dalam hal ini disebut juga dengan nilai informasi.

Biasanya koki kan sudah tahu bakalan masak apa nantinya? Apakah masak mie goreng? Bakso? Rendang? Apa semur? Misalnya kalau mau masak rawon nih, berarti perlu beli daging, kluwek, rempah-rempah, cabai merah dan lain-lain. Pastikan kamu beli bahannya cukup agar tidak over budget ya.

Dalam dunia data science, kurang lebih juga sama. Ketika seorang data scientist sudah tahu apa permasalahan yang ingin dipecahkan maka dia sudah tahu data apa yang sekiranya dikumpulkan. Untuk masalah pengumpulan data sebenarnya ada bagian khusus nih. Kenalin ini dia Data Engineer yang bertugas untuk menyimpan data, melakukan pengumpulan data dan managing data.

Kalau dalam dunia cooking ibaratnya ada helper yang mengurus penyimpanan bahan, pengaturan suhu tempat penyimpanan dan lain-lain. Kurang lebih singkatnya seperti itu untuk analogi data science. Semoga bisa lebih paham untuk kalian orang awam yang bingung mau belajar apa melalui data science.

Baca Juga: Dari Nol Hingga Mahir, Step Karir Data Scientist Otodidak

2. Perbedaan Data Science dan Business Intelligence

Selain data science, ada juga profesi yang berkutat dengan pemrosesan data untuk dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan. Meskipun demikian, baik data science maupun business intelligence memiliki perbedaan yang tipis. Seorang Business Intelligence berfokus pada pengerjaan laporan bisnis, KPI atau tren yang terjadi. Dengan kata lain, BI akan berfokus pada analisis deskriptif dan summary laporan bisnis. Sedangkan Data Science berfokus pada pencarian pola, korelasi serta model dari data.

3. Permintaan Data Scientist

Kebutuhan data scientist semakin meningkat di setiap tahunnya. Dilansir dari IBM, kebutuhan posisi ini melonjak hingga 28 persen. Disusul dengan profesi turunan data science yaitu data scientist yang masuk dalam daftar 50 pekerjaan terbaik di Amerika pada tahun 2021 versi Glassdoor, portal lowongan kerja tersohor di Amerika Serikat.

Selama tahun 2021, Glassdoor meluncurkan 8.806 lowongan pekerjaan untuk Data Scientist. Melihat demand yang semakin besar maka inilah saatnya talenta data untuk menyiapkan diri dan bersaing sesuai dengan kriteria yang perusahaan inginkan.

Maka dari itu, melalui DQLab kamu juga bisa nih asah skill baru dalam belajar data science. Mengutip dari Harvard Business Review, Brynjolfsson dan McAfee, co-director dari MIT Initiative on the Digital Economy, mengatakan œSepertiga perusahaan yang kini berada di puncak industri, berhasil karena mengambil keputusan berbasis data, mereka menjadi 5% lebih produktif dan 6% lebih menguntungkan dibanding kompetitornya.

Baca Juga: AI in Workplace Automation: Transformasi Besar di Tempat Kerja

4. Tren Data Science

Dalam perkembangannya, setiap tahun data science mengalami kemajuan dan tren yang selalu up-to-date. Kira-kira apa saja tren data science yang terjadi pada tahun 2022 seputar data science. Simak lebih lengkapnya berikut ini:

AutoML

AutoML atau Automated Machine Learning adalah trend pertama yang sangat diminati oleh kalangan praktisi data. Para developer merancang autoML bertujuan untuk membuat alat dan platform yang dapat digunakan oleh siapapun.

Apalagi data scientist seringkali banyak menghabiskan waktu untuk membersihkan data. Maka dengan adanya AutoML tentunya dapat meringankan kinerja data scientist menjadi lebih efisien. Pada dasarnya AutoML dapat membuat tugas-tugas selesai otomatis

Small Data

Kalau kita sering mengenal istilah big data maka ada juga yang dimaksud dengan small data. Small data adalah sekumpulan data dalam volume dan format yang lebih kecil, namun tetap mudah diakses dan diproses.

Sehingga tetap bisa memberikan informasi untuk menjawab permasalahan tertentu.Istilah small data memang terdengar kontras dengan big data, big data seringkali dicirikan dengan volume data yang besar dan tipe data yang bervariasi.

Semua itu akan digabungkan sehingga terbentuklah big data yang bagi kebanyakan orang terasa sulit untuk dikelola. Small data, sebaliknya, terdiri dari potongan data yang lebih kecil sehingga lebih mudah digunakan. Semenjak Pandemi Covid-19, setiap perusahaan dituntut untuk menggunakan data apa pun yang tersedia, baik big data maupun small data.

Smart City

Smart City juga merupakan salah satu penerapan dalam bidang data science. Melalui pengembangan konsep smart city tersebut, akan banyak perubahan yang terjadi dalam beberapa layanan seperti smart parking, smart lighthing, smart electricity, waste management, hingga connected manhole.

Dengan semua layanan tersebut, masyarakat pun akan terbantu karena dapat menggunakan fasilitas dengan mudah dan bisa meningkatkan kualitas hidup masyarakat.

FAQ

1. Apakah prospek karir Data Science masih menjanjikan di tahun 2025?

Ya! Data Science tetap menjadi bidang yang sangat dibutuhkan. Di tahun 2025, hampir semua industri seperti keuangan, kesehatan, e-commerce, hingga pemerintahan mengandalkan data untuk mengambil keputusan. Kebutuhan akan talenta yang mampu mengolah dan menganalisis data terus meningkat.

2. Apa saja posisi entry-level yang cocok untuk fresh graduate di bidang Data Science?

Beberapa posisi yang terbuka untuk fresh graduate antara lain:

• Junior Data Analyst

• Business Intelligence Associate

• Data Engineer Intern

• Machine Learning Assistant

Perusahaan juga mulai membuka program magang dan bootcamp untuk menjembatani skill gap.

3. Skill apa yang paling dicari recruiter untuk posisi Data Science di tahun 2025?

Skill yang wajib dikuasai antara lain:

• Penguasaan Python atau R

• SQL untuk manajemen data

• Statistik dasar dan machine learning

• Kemampuan visualisasi data (menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau Matplotlib)

• Poin plus jika menguasai cloud (AWS, GCP) dan big data tools (Spark, Hadoop)

Jadi gimana? Kamu tertarik untuk mengikuti sertifikasi di bidang data? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk mengolah dan menganalisis data menggunakan berbagai formula Excel 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

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science