Tren Terkini Job Description Data Scientist di Era Otomasi

Data Scientist kini menjadi profesi yang familiar di kalangan generasi Millenials dan Gen Z yang kehidupannya tidak lepas dari teknologi di era otomasi ini. Tapi, ada satu hal yang mungkin belum banyak orang sadari job description Data Scientist itu terus berubah seiring dengan perkembangan teknologi.
Dulu, job description seorang Data Scientist cukup menguasai coding, statistik, dan analisis data. Tapi, sekarang? Tuntutan di dunia kerja sudah jauh lebih kompleks. Dengan perkembangan pesat teknologi seperti Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Big Data, dan cloud computing, peran Data Scientist pun ikut berevolusi.
Perusahaan-perusahaan ternama kini tidak hanya mencari Data Scientist yang jago menganalisis angka. Mereka butuh seseorang yang bisa menerjemahkan data menjadi solusi bisnis yang konkret, cepat beradaptasi, dan paham tren terbaru. Jadi, apa saja yang berubah dari job description Data Scientist saat ini? Yuk, kita bedah lebih lanjut!
1. Skill Set Data Scientist yang Dicari di Tahun 2024
Untuk kamu yang berpikir jadi Data Scientist cuma soal coding dan bermain dengan angka, berarti kamu sudah ketinggalan jaman! Dunia data science telah berkembang jauh lebih luas dan kompleks. Di tahun 2024, ada beberapa skill baru yang wajib dimiliki oleh seorang Data Scientist, baik itu untuk mereka yang sudah berpengalaman atau yang baru mulai melirik bidang ini.
Berikut beberapa skill teknis yang wajib dikuasai seorang Data Scientist:
Bahasa Pemrograman seperti Python dan R masih menjadi "makanan sehari-hari" para Data Scientist. Namun, kamu juga perlu menambah SQL ke dalam daftar senjata utama, karena inilah bahasa yang digunakan untuk berinteraksi dengan database besar.
Machine Learning menjadi fondasi penting, karena saat ini banyak perusahaan yang mengotomatisasi keputusan bisnis mereka berdasarkan model prediktif yang dibuat oleh Data Scientist.
Statistik? Oh, tentu saja masih relevan. Kemampuan untuk memahami distribusi data, analisis korelasi, dan metode statistika lainnya akan sangat membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data.
Selain itu, percaya atau tidak, sekarang perusahaan semakin menuntut Data Scientist untuk punya soft skills yang baik. Mengapa? Karena tidak semua orang dalam perusahaan paham tentang data, tapi mereka butuh memahami apa artinya. Jadi, kemampuan seperti:
Kemampuan komunikasi yang baik untuk menerjemahkan data menjadi narasi yang mudah dipahami oleh tim bisnis.
Problem-solving yang kreatif untuk menemukan solusi dari pola data yang rumit.
Kreativitas, karena data bukan sekadar angka; bagaimana kamu menginterpretasikan data dan menjadikannya insight yang berguna sangat penting.
Nah, di tahun 2024, Data Scientist dituntut untuk lebih melek cloud computing. Dengan semakin banyak data yang tersimpan di cloud, pengetahuan tentang platform seperti AWS atau Google Cloud bisa jadi nilai tambah. Selain itu, keamanan data juga makin jadi perhatian. Jadi, pemahaman dasar tentang cybersecurity bisa membantu menjaga keamanan data dari ancaman luar.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Kenali Beberapa Peran Data Scientist yang Semakin Spesifik
Ingat pada awal tahun 2020a-an dimana waktu itu “Data Scientist” disebut-sebut sebagai "pekerjaan paling seksi di abad 21"? Nah, di tahun 2024, pekerjaan ini bukan cuma seksi, tapi juga semakin terspesialisasi. Kalau dulu perusahaan hanya mencari generalis, sekarang mereka lebih tertarik pada spesialis dengan fokus yang lebih mendalam pada area tertentu.
Seiring berkembangnya teknologi dan data, muncul banyak peran baru yang lebih fokus. Misalnya:
Data Engineer bertanggung jawab menyiapkan infrastruktur data yang nantinya digunakan oleh Data Scientist.
Machine Learning Engineer fokus mengembangkan dan menerapkan model prediktif ke dalam sistem nyata.
AI Specialist bekerja pada proyek-proyek yang melibatkan kecerdasan buatan, termasuk chatbot dan sistem rekomendasi.
Perusahaan besar seperti Google atau Facebook saat ini lebih suka mempekerjakan spesialis dengan keahlian mendalam di satu bidang tertentu, daripada seorang Data Scientist yang memiliki keahlian yang sifatnya generalis. Mereka membutuhkan individu yang bisa menangani data dalam volume besar dan memahami algoritma kompleks yang dibutuhkan oleh model machine learning modern.
Menariknya, Data Scientist sekarang tidak lagi bekerja sendirian. Mereka harus berkolaborasi dengan tim bisnis, software engineer, bahkan designer untuk memastikan bahwa insight yang mereka hasilkan bisa diimplementasikan dengan tepat. Misalnya, seorang Data Scientist bisa berkolaborasi dengan tim pemasaran untuk memahami perilaku pelanggan atau dengan tim produk untuk mengembangkan fitur baru berdasarkan data pengguna.
Dengan spesialisasi ini, Data Scientist tidak hanya memecahkan masalah dengan data, tetapi juga memastikan hasil analisis tersebut bisa langsung diterapkan di dalam produk atau layanan perusahaan. Fleksibilitas dan kemampuan bekerja lintas tim menjadi skill yang semakin penting di job description mereka.
Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
3. Kebutuhan akan Kecepatan dan Fleksibilitas dalam Pekerjaan
Dalam era otomasi teknologi yang serba cepat, Data Scientist tidak perlu lagi berlama-lama menganalisis data dan menyajikan laporan berbulan-bulan kemudian. Perusahaan sekarang mengharapkan keputusan yang cepat dan tepat berdasarkan data yang ada. Di sinilah peran Agile working masuk ke dalam job description wajib bagi seorang Data Scientist.
Dengan adanya framework Agile, Data Scientist dituntut untuk bekerja secara cepat dalam siklus pendek (sprint) bersama tim lain. Mereka tidak hanya harus bisa memahami data dengan cepat, tapi juga memberikan insight yang actionable dalam waktu singkat.
Tools modern seperti Jupyter Notebook, Google Colab, hingga platform open-source lainnya kini menjadi sahabat karib para Data Scientist. Dengan tools ini, mereka bisa mengolah data secara kolaboratif, berbagi kode, dan mempercepat proses pengambilan keputusan.
Satu hal yang pasti: teknologi terus berkembang, dan Data Scientist harus terus belajar dan beradaptasi. Di era cloud computing dan Internet of Things (IoT), volume data yang dihadapi akan semakin besar dan beragam. Karena itu, keterampilan belajar hal baru menjadi sangat penting agar mereka tidak ketinggalan zaman.
Gimana? Kamu tertarik untuk menjadi Data Scientist handal di era otomasi teknologi ini? 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