Prospektif Data Science dalam Industri 4.0, Profesi Idaman Perusahaan?

Data Science merupakan ilmu yang sedang naik pamor di tahun 2021 ini. Perkembangan teknologi yang terus semakin canggih yang membuat penggiat Data Science banyak dicari oleh perusahaan-perusahaan. Bukan hanya untuk mengolah data, ilmu ini juga dapat memberikan dasar yang bagus untuk menciptakan strategi-strategi bisnis yang sesuai dengan keadaan yang ada di lapangan.

Untuk menjadi belajar Data Science Kamu tak diharuskan mengambil pendidikan formal, kamu dapat mulai belajar otodidak namun tentunya kamu membutuhkan semangat belajar yang tinggi dan juga pantang menyerah untuk memahami Data Science. Data Science juga erat dengan matematika dan statistik ini diperlukan untuk melatih logika Kamu dan juga analisis kamu dalam suatu data.

Terdapat berbagai macam cabang pekerjaan yang berfokus kepada Data Science yaitu Data Scientist, Data Analyst, Data Engineering, Data Architect, Database Administrator, dan Database Manager. Namun profesi yang sedang dibutuhkan oleh banyak perusahaan yaitu Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineering.

Berikut prospek pekerjaan yang dapat kamu dalami saat mempelajari Data Science, kebanyakan pekerjaan ini merupakan profesi yang dicari banyak perusahaan yaitu :

1. Data Scientist

Data bisa menjadi elemen yang paling penting untuk mengembangkan suatu perusahaan, jika digunakan secara tepat. Dengan mengolah data yang tepat  Kamu mendapat berbagai keuntungan seperti mengetahui strategi apa yang cocok dengan suatu perusahaan, perkembangan perusahaan, meningkatkan brand awareness, dan masih banyak lagi. Adanya pengolahan data yang baik dan tepat akan meningkatkan performa dari perusahaan itu sendiri, oleh karna itu profesi Data Scientist merupakan profesi yang sangat dicari oleh banyak perusahaan. Data Scientist bertugas untuk memproses data menggunakan berbagai cara dan mengolah data tersebut.

Data Scientist mengandalkan kemampuan analisis data seperti menggabungkan data dari berbagai sumber dan memastikan konsistensi dataset, memilih algoritma yang mempengaruhi hasil prediksi, serta membuat infografis untuk mempermudah pengambilan keputusan dalam membaca data. Data Scientist pun memiliki jenjang karir yang baik, jenjang karirnya dibagi menjadi tiga sesuai dengan skill yaitu :

• Entry Level Data Scientist, dalam level ini Kamu dituntut untuk mengembangkan skill kamu dalam SQL dan juga bahasa pemrograman yang terdiri dari Python, R, dll. Pada umumnya untuk masuk ke dalam jenjang yang lebih tinggi membutuhkan dua tahun, baru setelah itu bisa masuk ke dalam jenjang berikutnya.

• Mid-Level Data Scientist, di level ini Kamu telah diberikan tanggung jawab yang lebih besar. Di jenjang ini Kamu diizinkan mengambil project yang lebih besar. Seorang Data Scientist yang telah melewati tahap entry level tidak memerlukan banyak check-in dan biasanya dapat mengerjakan permasalahan tanpa dibantu oleh senior. Selain itu, dari perspektif produk, Data Scientist Mid-level memiliki tingkat pemahaman yang lebih tinggi tentang masalah bisnis dan cara menggunakan ilmu data untuk memecahkan masalah tersebut.

• Senior Data Scientist, tahap terakhir ini Kamu telah menjadi senior dalam bidang data. Kamu telah berbagai pengalaman, di tahap ini kamu akan menilai generasi baru membimbing mereka agar bekerja dengan baik.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Data Analyst

Jika kamu memutuskan untuk terjun kedalam dunia Data Analyst kamu tidak perlu khawatir dengan prospek kerja kamu. Data merupakan aset yang paling berharga di dunia ini. Dengan adanya data kamu bisa sebuah perusahaan dapat menyiapkan strategi yang diperlukan untuk  meningkatkan kinerja sebuah perusahaan berdasarkan data yang diperoleh.

Data Analyst juga termasuk pekerjaan yang paling banyak dicari oleh perusahaan, namun belum banyak orang yang terjun kedalamanya yang menjadikan seorang Data Analyst diperebutkan di berbagai perusahaan. Pada umumnya, Data Analyst bertanggung jawab untuk menerjemahkan data-data menjadi laporan yang dapat dimengerti oleh manajemen.

Data Analyst memiliki jenjang karir yang ditentukan dari awal, berbeda dengan banyak profesi yang jenjang karirnya disamaratakan tapi ini kembali lagi dengan kebijakan di setiap perusahaan. Berikut penjelasan level-level dari seorang Data Analyst.

• Data Analyst Entry Level, di level ini adalah Kamu yang baru saja lulus dari universitas dan belum mempunyai banyak pengalaman di dunia kerja. Di tahap kemampuan dari Data Analyst Entry Level masih dasar, namun tetap harus dapat berpikir kritis dan analitis, dapat bekerja di dalam tim, dan memiliki kemampuan matematis yang baik. Di level ini seorang Data Analyst Entry level akan membantu supervisor dan tim seniornya dan tidak lupa belajar dari para senior bagaimana cara menganalisis data.

• Data Analyst Junior, naik satu level dari tahap Entry Level, di tahap ini sudah mulai memiliki pengalaman cukup terkait dengan analisis data, dan sudah beradaptasi dengan suasana dan juga tantangan yang ada di lapangan. Di tahap ini Data Analyst Junior bertugas untuk melakukan interpretasi dan translasi data dengan berbagai metode analisis, Kamu juga mengumpulkan data, membuat segmentasi, dan mempresentasikan hasil riset ke atasan.

• Data Analyst Senior, di tahap ini Kamu sudah menjadi veteran dan sudah paling berpengalaman di bidang analisis data. Seorang Data Analyst Senior akan diberikan tugas yang paling sulit dan juga mempersiapkan regenerasi Data Analyst muda yang baru masuk kedalam dunia Data Analyst

3. Data Engineer

Profesi ini memiliki tugas untuk mengembangkan dan membuat desain arsitektur manajemen data dan memonitor infrastrukturnya di dalam sebuah perusahaan. Data Engineering sendiri bertujuan untuk membangun dan mengoptimalkan sistem perusahaan yang memungkinkan bagi Data Analyst dan Data Scientist menyelesaikan pekerjaan mereka.

Sebagai orang yang terus mengoptimalkan sistem perusahaan, Tentunya kamu membutuhkan skill di bidang programming, big data, serta matematika. Data Engineering juga memiliki tools-tools yang dapat membantu mereka dalam mengembangkan data seperti NoSQL, Hadoop, ETL Tools, shell script, dan masih banyak lagi.

Meski terdapat beberapa perbedaan data engineer dan data scientist serta data analyst, ketiga pekerjaan tersebut masih berhubungan dan saling terkait. Data analyst dan data scientist tidak akan bisa bekerja tanpa data engineer. Sedangkan data engineer juga tidak akan maksimal kerjanya tanpa data analyst dan data scientist.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

4.  Bangun Karir Kamu Sebagai Ilmuwan Data Bersama DQLab

DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.

DQLab menawarkan cara belajar yang terstruktur, berbasis proyek, dan cocok untuk pemula yang baru memulai belajar Data Science. DQLab menggunakan 4 konsep belajar.

• Pahami

  Konsep dasar Data Science

• Latihan

  Terapkan teori-teori yang telah dipelajari melalui Live Code Editor.

• Terapkan

  Bangun portofolio data dengan studi kasus yang sudah di approve oleh pakar data

• Bangun Relasi

  DQLab menyediakan sesi seminar yang diisi oleh Praktisi Industri yang berpengalaman dan bisa menjalin relasi dengan Data Scientist lainya.

Bergabung sekarang dan dapatkan module secara GRATIS dan masih banyak benefit lainnya jika belajar di DQLab. 

Penulis : Yohanes Ricky

Editor : Annissa Widya Davita