7 Fakta Penting tentang Pekerjaan Data Scientist

7 Hal yang Perlu Kamu Ketahui tentang Data Scientist

7 Hal yang Perlu Kamu Ketahui tentang Pekerjaan Data Scientist

By Claureina Diana | December 15, 2020

Kita tentu sudah tidak merasa asing saat mendengar kata “Data Science”. Dalam era yang serba digital, ilmu tentang Data Science menjadi sangat populer. Data Science menggabungkan ilmu matematika, statistika, dan ilmu komputer yang tujuannya adalah untuk menganalisis suatu data baik dengan skala kecil maupun besar. Sedangkan, pekerjaan Data Scientist merupakan profesi yang berkecimpung dalam pengolahan data dengan menggunakan metode ilmiah dan bertujuan untuk menghasilkan informasi yang akurat agar dapat membuat sebuah keputusan lebih akurat. Hal inilah yang menjadikannya sebagai primadona di pekerjaan berbasis data.

Ketenaran dari profesi ini menjadikan pekerjaan Data Scientist adalah salah satu pekerjaan yang paling diminati, ratusan bahkan mungkin ribuan orang berbondong-bondong untuk mempelajari Data Science untuk dapat bekerja di bidang ini. Mengingat beratnya beban pekerjaan yang harus ditanggung seorang Data Scientist, tentu bukan tanpa alasan profesi ini mendadak booming terutama dikalangan Gen Z. Seperti yang kita semua tau, profesi ini diiming-imingi memiliki gaji yang besar. Namun, tahukah kamu ada banyak loh fakta menarik lainnya seputar pekerjaan Data Scientist? Mari kita bahas satu-persatu!

1. Pekerjaan Data Scientist Tidak Sepenuhnya “Otomatis”

Dalam kehidupan nyata, data yang akan kita jumpai tidak benar-benar dalam keadaan yang “bersih”. Bahkan ketika data telah dikumpulkan dan dibersihkan dengan seteliti mungkin, beberapa ketidaksesuaian atau error masih mungkin untuk menyelinap pada beberapa titik. Seorang Data Scientist dituntut untuk harus tau cara bekerja menggunakan data walaupun terdapat beberapa noise dan bertanggung jawab untuk membersihkan noise-noise tersebut.

Oleh karena data tidak dalam keadaan yang “bersih” dan harus melalui cukup banyak proses, tidak mungkin ada sekumpulan skrip atau tombol yang ibaratnya tinggal kamu tekan lalu akan otomatis mendevelop suatu model analitis. Kenapa bisa tidak ada? Karena setiap data memiliki kondisi dan masalah yang berbeda sehingga pekerjaan Data Scientist harus “mengotori” tangan mereka saat bekerja.

2. Data Scientist Belajar Beberapa Bahasa Pemrograman itu Penting

Selain butuh mempelajari ilmu statistika dan matematika, kamu juga harus mempelajari berbagai Bahasa Pemrograman jika ingin berkarir menjadi Data Scientist. Sebagai contoh, kamu harus bisa menggunakan Python karena Data Scientist akan sering menggunakan bahasa ini saat bekerja. Selain Python, ada juga R yang tidak kalah populer dalam dunia Data Science. Kamu tidak bisa mengatakan dirimu adalah seorang Data Scientist jika kamu tidak tahu bagaimana cara mengoperasikan program-program tersebut.

Hal ini sangat berguna untuk strategi penempatan dan tampilan produk-produk di toko ritel, Kita sudah sering melihat strategi ini diterapkan, khususnya di supermarket yang setiap beberapa bulan sekali merubah layout mereka. Dengan mengimplementasi Machine Learning, toko ritel dapat memanfaatkan sistem video recognition untuk melacak rute apa yang paling familiar di antara pelanggannya, sehingga dengan mengetahui pola ini dapat menciptakan layout yang paling efisien. Peletakan produk akan sangat berpengaruh bagi penjualan produk satu dengan yang lain, dengan pengelompokan yang tepat, kemungkinan penjualan produk-produk serupa dengan bermacam alternatif akan semakin tinggi.

3. Semakin Banyak Data Tidak Menjamin Hasil yang Semakin Akurat

Misalkan kita memiliki suatu dataset yang jumlah datanya pas dengan jumlah data minimum yang diperlukan untuk membuat analisis yang tepat. Maka, dataset ini dapat disebut dengan dataset yang ideal. Misalkan pula, kita ingin menambah suatu data baru ke dalam dataset ideal yang tadi kita punya. Dengan penambahan ini, keseluruhan dataset perlu untuk direkonstruksi kembali dengan mempertimbangkan data-data yang baru. Saat merekonstruksi ulang dataset, kita harus melakukan cleaning data dan melalui berbagai proses sebelum melakukan sebuah analisis.

Masalahnya adalah, bahkan setelah data baru telah dibersihkan dan digabungkan ke dalam dataset ideal yang sudah ada, ada kemungkinan bahwa beberapa data baru masih “kotor” tetapi tidak teridentifikasi. Hal inilah yang beresiko menyebabkan penurunan atau bahkan kesalahan pada hasil akhir secara keseluruhan. Dari sini dapat kita katakan bahwa jumlah data yang besar tidak selalu menjamin hasil analisis yang lebih akurat.

4. Data Science dalam Kompetisi dan Kasus Nyata itu Berbeda

Meraih kesuksesan dalam suatu kompetisi Data Science memang dapat meningkatkan rasa percaya diri seseorang bahkan hingga membuatnya ingin berkarir di bidang data. Namun, penting untuk kamu ketahui bahwa kondisi yang ada dalam kompetisi dan kondisi dalam kehidupan nyata sebenarnya cukup berbeda.

Aman untuk kita katakan bahwa mengikuti kompetisi bisa melatih kita sebelum terjun ke dalam dunia Data Science, tetapi hanya dengan mengandalkan kompetisi saja tidaklah cukup. Kita juga perlu berlatih dengan real-time project agar kita lebih siap pada saat memulai karir.

5. Data Scientist Butuh Skill Public Speaking

Kalau kamu pernah berpikir menjadi Data Scientist cukup dengan menguasai ilmu statistika dan bisa ngoding, kamu harus buang jauh-jauh mindset tersebut. Walaupun kedua hal itu memang diperlukan seorang Data Scientist, ternyata masih ada skill lainnya yang juga perlu kamu kembangkan yaitu communication skill.

Data Scientist perlu berkoordinasi baik dengan tim-nya sendiri maupun dengan tim lainnya. Selain itu, kita juga perlu mempresentasikan hasil akhir yang dia dapat dengan sejelas-jelasnya agar tidak terjadi miscommunication. Tanpa didukung dengan komunikasi yang tepat, mungkin saja apa yang menjadi tujuan perusahaan jadi tidak tercapai. Maka dari itu kamu juga harus mengasah skill public speaking karena akan ada banyak presentasi yang akan kamu lakukan.

6. Gaji Data Scientist Lebih Besar dibanding Profesi IT Lainnya

Fakta ini mungkin fakta yang paling membuat kamu senang. Seperti yang telah kita bahas di awal, pendapatan seorang Data Scientist memang cukup besar. Bahkan, gaji seorang Data Scientist lebih tinggi dibanding profesi-profesi di bidang IT lainnya. Kamu juga cenderung memiliki lebih banyak peluang kerja jika kamu memang menggeluti bidang data. Karena gaji yang cukup menggiurkan dan peluang yang cukup besar, tidak heran banyak calon IT muda memilih Data Science sebagai pilihan karir mereka.

7. Background Apapun Bisa Jadi Data Scientist

Setelah mengetahui beberapa fakta mengenai Data Science, yang ada di bayanganmu mungkin Data Science adalah bidang professional yang paham atau harus memiliki background di bidang IT. Hal ini umumnya menimbulkan suatu kesalahpahaman bahwa untuk memenuhi syarat sebelum mempelajari ilmu Data Science, kamu harus memiliki otak yang super atau bergelar PhD. Pada kenyataannya, semua orang dengan background apapun dapat mempelajari tentang Data Science.

Joma, seorang Youtuber terkenal dan Data Scientist berpengalaman di perusahaan GAFA (Google/Amazon/Facebook/Apple), pernah menjelaskan dalam sebuah video tentang apa saja yang diperlukan untuk belajar dan menjadi Data Scientist. Berikut ini adalah beberapa hal yang Joma sampaikan :

Kamu tidak harus bergelar IT atau mendapatkan gelar dari universitas yang terkenal untuk belajar Data Science.
Untuk mempelajari Data Science dapat dimulai dengan belajar dasar-dasar ilmu statistika dan mengambil magang di bidang ini.
Hal-hal seperti pemrograman, pemahaman algoritma, dan ilmu statistika dapat terus kamu asah selama belajar tentang Data Science bahkan ketika kamu sudah berkarir di bidangi ini.

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Apa Itu Data Analysis Expressions?

Cara Menjadi Data Scientist Handal

Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Kita tentu sudah tidak merasa asing saat mendengar kata “Data Science”. Dalam era yang serba digital, ilmu tentang Data Science menjadi sangat populer. Data Science menggabungkan ilmu matematika, statistika, dan ilmu komputer yang tujuannya adalah untuk menganalisis suatu data baik dengan skala kecil maupun besar. Sedangkan, Data Scientist merupakan profesi yang berkecimpung dalam pengolahan data dengan menggunakan metode ilmiah dan bertujuan untuk menghasilkan informasi yang akurat agar dapat membuat sebuah keputusan lebih akurat. Hal inilah yang menjadikannya sebagai primadona di pekerjaan berbasis data.