Kenali Urutan Posisi Jenjang Karier Data Science

Permintaan terhadap tenaga profesional di bidang data science terus meningkat seiring semakin banyak perusahaan yang mengandalkan data untuk mengambil keputusan. Namun, masih banyak orang yang belum memahami bagaimana jenjang karier data science berkembang dari posisi pemula hingga level eksekutif.

Memahami urutan posisi dalam data science penting bagi mahasiswa, fresh graduate, maupun profesional yang ingin beralih karier. Melalui pengetahuan setiap level maka kamu dapat menyusun target belajar, mengembangkan keterampilan yang dibutuhkan, dan mempersiapkan diri untuk promosi di masa depan. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas urutan posisi jenjang karier data science beserta tanggung jawab dan kemampuan yang umumnya diperlukan di setiap tingkat. Simak dan cermati satu per satu, ya!

1. Data Science Intern

Posisi ini biasanya diperuntukkan bagi mahasiswa atau peserta program magang. Seorang Data Science Intern bertugas membantu tim dalam mengumpulkan data, membersihkan data (data cleaning), membuat visualisasi sederhana, hingga mendukung eksperimen analisis. Fokus utamanya adalah belajar memahami alur kerja proyek data secara langsung. Skill yang perlu dimiliki antara lain:

• Dasar Python atau R

• SQL dasar

• Microsoft Excel

• Statistik dasar

• Kemampuan belajar yang cepat

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Junior Data Scientist

Setelah memiliki pengalaman magang atau proyek portofolio, seseorang biasanya memasuki posisi Junior Data Scientist. Pada tahap ini, tanggung jawab mulai bertambah, seperti membersihkan dan mempersiapkan data, melakukan Exploratory Data Analysis (EDA), membuat model machine learning sederhana, dan menyusun laporan hasil analisis. Di bawah bimbingan senior, seorang junior mulai belajar memahami kebutuhan bisnis dan menerjemahkannya menjadi solusi berbasis data.

3. Data Scientist

Ini merupakan posisi profesional yang paling dikenal dalam bidang data science. Seorang Data Scientist bertanggung jawab untuk:

• Membangun model prediksi

• Mengembangkan algoritma machine learning

• Melakukan feature engineering

• Mengevaluasi performa model

• Menyampaikan insight kepada stakeholder

Selain kemampuan teknis, komunikasi menjadi keterampilan yang sangat penting karena hasil analisis harus dapat dipahami oleh tim nonteknis.

4. Senior Data Scientist

Senior Data Scientist memiliki pengalaman yang lebih matang dalam menangani berbagai proyek. Selain mengembangkan model, mereka juga berperan sebagai mentor bagi anggota tim yang lebih junior. Pada level ini, pemahaman bisnis menjadi sama pentingnya dengan kemampuan teknis. Tugas utamanya meliputi:

• Mendesain solusi analitik yang kompleks

• Menentukan pendekatan machine learning terbaik

• Melakukan code review

• Membimbing junior

• Memberikan rekomendasi strategis kepada manajemen

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

5. Lead Data Scientist

Lead Data Scientist mulai memasuki ranah kepemimpinan. Mereka bertanggung jawab mengoordinasikan beberapa proyek sekaligus serta memastikan setiap proyek berjalan sesuai target perusahaan. Kemampuan manajemen proyek mulai menjadi kebutuhan utama pada posisi ini. Tanggung jawabnya antara lain:

• Mengatur pembagian pekerjaan tim

• Menentukan prioritas proyek

• Berkomunikasi dengan berbagai divisi

• Mengawasi kualitas hasil analisis

6. Data Science Manager

Data Science Manager tidak hanya fokus pada analisis data, tetapi juga mengelola seluruh tim data science. Pada tahap ini, kepemimpinan menjadi faktor utama yang menentukan keberhasilan. Perannya mencakup:

• Menyusun strategi pengembangan tim

• Merekrut anggota baru

• Mengelola anggaran proyek

• Menentukan target kerja

• Mengevaluasi performa tim

7. Head of Data atau Director of Data Science

Posisi ini bertanggung jawab atas seluruh strategi data dalam perusahaan. Seorang Head of Data memastikan bahwa seluruh aktivitas analisis data mendukung tujuan bisnis perusahaan. Mereka bekerja sama dengan berbagai pimpinan divisi untuk menentukan arah pengembangan teknologi data di masa depan.

8. Chief Data Officer (CDO)

Chief Data Officer merupakan salah satu posisi tertinggi dalam bidang data. Tugas utamanya meliputi:

• Menentukan strategi data perusahaan

• Menjamin tata kelola data (data governance)

• Mengawasi keamanan data

• Memastikan pemanfaatan data memberikan nilai bisnis

• Mendukung transformasi digital perusahaan

Tidak semua perusahaan memiliki posisi ini, tetapi organisasi besar umumnya sudah memiliki jabatan Chief Data Officer.

Jenjang karier data science dimulai dari posisi Data Science Intern, kemudian berkembang menjadi Junior Data Scientist, Data Scientist, Senior Data Scientist, Lead Data Scientist, Data Science Manager, Head of Data, hingga Chief Data Officer. Setiap posisi memiliki tanggung jawab, tingkat kompleksitas pekerjaan, dan kompetensi yang berbeda. Kamu bisa mulai untuk menyusun rencana pengembangan karier yang lebih terarah. Terus asah kemampuan teknis, memperluas pengalaman proyek, dan mengasah keterampilan komunikasi serta kepemimpinan akan membuka peluang untuk mencapai posisi strategis di dunia data science.

FAQ

1. Apakah semua Data Scientist harus menjadi Manager?

Tidak. Banyak profesional memilih jalur spesialis teknis (individual contributor) hingga menjadi Principal atau Staff Data Scientist tanpa beralih ke posisi manajerial.

2. Apakah lulusan non-IT bisa berkarier di data science?

Bisa. Banyak Data Scientist berasal dari jurusan matematika, statistika, ekonomi, fisika, hingga teknik. Yang terpenting adalah menguasai keterampilan analisis data, pemrograman, dan machine learning.

3. Apakah pengalaman kerja lebih penting daripada sertifikasi?

Keduanya memiliki nilai. Sertifikasi membantu menunjukkan kompetensi, sedangkan pengalaman mengerjakan proyek nyata sering kali menjadi faktor utama yang dipertimbangkan perusahaan.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

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?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid