Role Data Scientist Ternyata Bisa Berbeda di Setiap Perusahaan
Kamu mungkin pernah dengar kalau peran Data Scientist itu sangat diminati di berbagai perusahaan. Tapi, tahukah kamu kalau job description atau deskripsi pekerjaan Data Scientist bisa berbeda-beda, tergantung pada ukuran perusahaan dan industrinya? Yup, hal ini bikin banyak orang bertanya-tanya, kenapa ya tugas seorang Data Scientist di satu perusahaan bisa jauh beda dari perusahaan lainnya?
Di artikel ini, kita akan bahas kenapa job description Data Scientist bisa bervariasi. Misalnya, di startup kecil, Data Scientist mungkin bekerja lebih "generalist" alias ngerjain banyak hal sekaligus. Sementara di perusahaan besar, mereka lebih fokus pada satu bidang atau jadi "specialist." Yuk, kita kupas lebih dalam!
1. Data Scientist di Startup: Lebih Fleksibel dan Serba Bisa
Di startup, terutama yang baru berkembang, Data Scientist sering kali harus jadi "jack of all trades." Kamu nggak cuma fokus pada analisis data, tapi juga harus bisa ngerjain hal-hal lain, mulai dari pengumpulan data, pemodelan, hingga visualisasi. Karena tim yang kecil, peranmu bakal lebih luas, dan ini bisa jadi kesempatan buat kamu belajar banyak hal baru.
Di sisi lain, jadi generalist ini menuntutmu untuk lebih kreatif dan cepat adaptasi. Tantangannya? Waktumu mungkin lebih padat, dan tugas yang dikerjakan lebih beragam dibandingkan di perusahaan besar.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Data Scientist di Perusahaan Besar: Fokus dan Spesialisasi
Di perusahaan besar, peran Data Scientist biasanya lebih terfokus. Mereka punya tim yang lebih besar dan setiap anggota tim sering punya spesialisasi tertentu, misalnya hanya fokus di machine learning, data engineering, atau analisis prediktif. Jadi, kalau kamu kerja di perusahaan besar, mungkin kamu nggak perlu ngurus semuanya sendiri, tapi lebih mendalami satu bidang tertentu.
Kelebihan dari ini? Kamu bisa jadi benar-benar ahli di satu area. Tapi, di sisi lain, kamu mungkin nggak bakal punya kesempatan untuk belajar hal-hal di luar bidang spesialisasimu.
3. Perbedaan Tanggung Jawab Berdasarkan Sektor
Perbedaan deskripsi pekerjaan Data Scientist juga dipengaruhi oleh sektor industri tempat kamu bekerja. Misalnya, di industri teknologi, fokus Data Scientist mungkin lebih ke pengembangan produk atau peningkatan algoritma. Sementara itu, di sektor kesehatan, mereka lebih banyak berkutat dengan analisis data pasien atau riset ilmiah.
Di sektor keuangan, Data Scientist sering terlibat dalam deteksi penipuan atau analisis risiko. Jadi, tergantung industrinya, tanggung jawab Data Scientist bisa sangat berbeda.
4. Tugas Data Scientist di Industri Teknologi
Di perusahaan teknologi seperti startup atau raksasa digital, Data Scientist banyak berkutat dengan data pengguna, tren perilaku, hingga rekomendasi produk. Mereka sering bekerja sama dengan tim produk dan pengembang untuk memastikan data dipakai untuk meningkatkan user experience dan mengembangkan produk.
Jika kamu suka inovasi dan tantangan, sektor teknologi ini bisa jadi tempat yang tepat buat berkembang sebagai Data Scientist.
5. Data Scientist di Sektor Kesehatan: Fokus pada Riset dan Data Pasien
Di industri kesehatan, Data Scientist memegang peran yang cukup krusial. Mereka menganalisis data pasien, mengembangkan model prediktif untuk diagnosa, atau bahkan membantu penelitian medis. Proyek yang dikerjakan sering kali berdampak langsung pada kesehatan pasien, sehingga ketelitian dan keakuratan data sangat penting.
Tugas ini mungkin lebih spesifik dibandingkan di sektor teknologi, namun hasil yang dihasilkan bisa sangat berdampak besar pada hidup banyak orang.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Jadi, sudah paham kan kenapa job description Data Scientist bisa beda-beda di setiap perusahaan? Kalau kamu tertarik mengeksplorasi lebih dalam dunia Data Scientist dan mempersiapkan karir cemerlang, jangan ragu untuk bergabung dengan kursus data science di DQLab. Di sini, kamu bisa belajar banyak hal yang akan membantu kamu sukses di 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!