Simak Jenjang Karir Data Scientist yang Pemula Harus Tahu

Di era serba digital seperti sekarang, data menjadi aset paling berharga bagi perusahaan. Dari industri teknologi, keuangan, hingga retail—semuanya bergantung pada data untuk mengambil keputusan penting. Inilah sebabnya mengapa profesi Data Scientist semakin dibutuhkan dan menjadi salah satu pekerjaan paling menjanjikan di abad 21. Bahkan menurut laporan LinkedIn dan Glassdoor, Data Scientist menempati daftar pekerjaan dengan gaji tinggi dan peluang karier yang luas.

Namun, karier di dunia data science bukanlah jalan instan. Banyak yang belum tahu bahwa untuk menjadi seorang Data Scientist expert, dibutuhkan perjalanan panjang dengan pembelajaran yang berkelanjutan. Mulai dari menguasai tools dasar seperti Python dan SQL, membangun model Machine Learning, hingga akhirnya memimpin strategi data dalam sebuah perusahaan besar. Career path seorang Data Scientist memiliki tahapan yang jelas, dan memahami tiap levelnya adalah kunci agar kamu tahu harus mulai dari mana dan langkah apa selanjutnya.

Nah, di artikel ini kita akan bahas lengkap jenjang karier Data Scientist, mulai dari pemula (entry level) hingga expert. Cocok banget buat kamu yang baru tertarik masuk ke dunia data science, ataupun yang ingin memperdalam posisi karier saat ini.

1. Tahap Pemula (Entry-Level Data Scientist)

Di tahap awal ini, kamu biasanya baru lulus kuliah, bootcamp, atau sedang transisi dari bidang lain ke data science. Skill yang wajib dikuasai adalah dasar-dasar pemrograman (Python atau R), pengolahan data menggunakan SQL, serta visualisasi data menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau Matplotlib dan Seaborn.

Tugas utama seorang entry-level data scientist biasanya melibatkan pembersihan data (data cleaning), eksplorasi data awal (exploratory data analysis), serta membuat laporan visual untuk mendukung tim bisnis. Di tahap ini, penting banget untuk banyak praktek—entah lewat internship, freelance project, atau membangun portofolio pribadi. Ingat, pengalaman praktik jauh lebih bernilai dibanding teori semata.

Kamu juga disarankan untuk belajar dari platform pembelajaran online, mengikuti bootcamp seperti DQLab, dan mulai membangun profil GitHub atau portfolio pribadi yang menunjukkan proyek-proyek datamu. Portofolio ini bisa jadi senjata penting saat melamar kerja pertama di bidang data.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Tahap Menengah (Mid-Level Data Scientist)

Setelah memiliki pengalaman kerja minimal 2–3 tahun, kamu akan naik ke tahap mid-level. Di sini kamu nggak cuma disuruh bersih-bersih data, tapi juga mulai membangun model prediktif menggunakan algoritma Machine Learning, seperti regresi, decision tree, random forest, hingga clustering.

Mid-level Data Scientist mulai terlibat dalam kolaborasi yang lebih kompleks. Misalnya, bekerja sama dengan product manager, engineer, atau tim marketing untuk memecahkan masalah nyata berdasarkan data. Kamu juga dituntut untuk bisa menjelaskan hasil analisis dan model ke stakeholder non-teknis, jadi kemampuan komunikasi dan storytelling dengan data sangat penting.

Di tahap ini, kamu juga mulai mengeksplor teknik yang lebih advance seperti NLP (Natural Language Processing), time series forecasting, atau bahkan deep learning. Kamu sudah mulai bisa mengambil keputusan yang berdampak ke strategi bisnis dan harus bisa mempertanggungjawabkan model yang kamu bangun.

3. Tahap Lanjutan (Senior Data Scientist)

Setelah 5 tahun atau lebih pengalaman kerja, kamu bisa naik ke jenjang senior. Seorang Senior Data Scientist biasanya menjadi otak di balik strategi analisis data di perusahaan. Tugasnya nggak cuma coding atau modelling, tapi juga memimpin tim, memberi arahan proyek, hingga memastikan hasil analisis berdampak langsung ke bisnis.

Kamu juga bertanggung jawab dalam melakukan validasi model, mengatur pipeline data, serta mentoring anggota tim yang lebih junior. Di tahap ini, kamu dituntut memiliki kemampuan manajerial selain teknikal. Bahkan dalam beberapa kasus, kamu ikut terlibat dalam pengambilan keputusan bersama manajemen atau bahkan C-level.

Senior Data Scientist juga biasanya menjadi pengambil keputusan dalam hal pemilihan teknologi atau framework apa yang digunakan tim data science ke depannya. Peranmu tidak hanya teknikal, tapi juga strategis.

4. Tahap Lead / Principal / Chief Data Scientist

Tahap ini adalah puncak dari karier seorang Data Scientist. Kamu akan berada di posisi seperti Lead Data Scientist, Head of Data, hingga Chief Data Officer (CDO). Tanggung jawabnya jauh lebih besar karena kamu memimpin strategi data secara keseluruhan di perusahaan.

Di tahap ini, kamu nggak lagi terjun langsung ke coding setiap hari, tapi lebih ke arah mengarahkan tim, membuat roadmap data science, mengatur budget, dan memastikan setiap keputusan berbasis data. Kamu akan bekerja sama dengan para eksekutif dan pemimpin divisi lain untuk mengintegrasikan solusi berbasis data ke dalam strategi bisnis jangka panjang.

Kamu juga bertanggung jawab atas transformasi data di seluruh perusahaan, dari sistem penyimpanan data (data warehouse, data lake), keamanan data, hingga menciptakan budaya data-driven. Posisi ini sangat strategis dan biasanya hanya dicapai oleh mereka yang tidak hanya jago teknikal, tapi juga punya leadership dan komunikasi yang mumpuni.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Apapun posisi kamu sekarang—baru mulai atau sudah senior—dunia data science terus berkembang. Teknologi baru, algoritma baru, dan tantangan data baru terus muncul. Makanya, penting banget buat kamu untuk terus belajar dan upskilling. Ikut workshop, bootcamp, baca paper riset, atau gabung komunitas data bisa jadi cara yang efektif untuk terus update.

Kalau kamu bingung mau mulai dari mana, bootcamp yang terstruktur seperti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab bisa banget jadi langkah awal. Kamu bisa belajar dari dasar sampai paham konsep machine learning yang banyak digunakan di dunia industri.

Mulailah perjalananmu sekarang bersama DQLab lewat program Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner. Di sini, kamu akan belajar dari mentor berpengalaman, mengerjakan studi kasus nyata, dan membangun portofolio data yang bisa dipakai langsung saat melamar kerja.

Tags

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