Sebelum membahas tentang peluang karir data scientist, kita akan membahas terlebih dahulu tentang data scientist itu sendiri. Jadi apa yang dimaksud dengan data scientist?
Data scientist merupakan ahli yang bertugas dalam mengumpulkan dan menganalisis data – data. Baik data yang terstruktur atau pun data yang tidak terstruktur semuanya perlu dianalisis dengan tujuan mengambil kesimpulan sebagai dasar pengambilan keputusan.
Banyak perusahaan yang sekarang ini butuh seorang data scientist. Oleh karena itu peluang karir data scientist di era digital seperti sekarang terbuka lebar. Berikut apa saja peluang karir data scientist yang kamu perlu tahu!
Daftar isi
Sederet Peluang Karir Data Scientist
Peluang karir data scientist terbuka sangat luas dan lebar di era digital seperti sekarang. Kamu yang memiliki keahlian data science bisa melamar pekerjaan di beberapa peluang kerja berikut:
Data science associate
Untuk kamu yang baru saja lulus atau terjun ke dunia data science, peluang karir pertama yang bisa kamu tapaki adalah menjadi seorang data science associate. Skill yang dibutuhkan untuk bekerja sebagai data science associate di antaranya :
- Kemampuan mengidentifikasi sumber data dan mengombinasikan data
- Melakukan pra pemrosesan data seperti mengintegrasikan, membersihkan dan mengevaluasi data dalam jumlah besar dan dari sumber yang berbeda – beda.
- Mengembangkan model prediktif dari suatu data serta menyajikan temuan yang didapatkan dengan visualisasi data.
- Menguasai statistika dan machine learning technology
Data science manager
Data science manager merupakan seorang profesional data science yang bertanggung jawab penuh terhadap tim atau organisasi dan memastikan timnya bisa mengerjakan suatu proyek dengan baik sampai proyek tersebut diselesaikan.
Butuh pengalaman sekitar 3 tahun sampai 5 tahun untuk menduduki karir sebagai data science manager ini. Adapun skill yang dibutuhkan untuk mendapatkan posisi data science manager di antaranya :
- Memiliki kemampuan berkomunikasi dan berkolaborasi baik dengan tim dibawah pengawasannya atau dengan orang di luar tim.
- Mampu menguak temuan dan membuat rekomendasi terhadap staf non teknis.
- Mampu mengimplementasikan model secara prediktif
- Membuat model inisiasi otomatis di dalam tim atau perusahaan secara komprehensif
- Mendorong inovasi teknis di tempatnya atau bidangnya bekerja
- Menguasai berbagai model machine learning
- Mampu mengambil kesimpulan
- Mampu membuat keputusan
Data science senior manager
Pengalaman yang cukup panjang di bidang data science menjadi hal penting untuk bisa menjadi seorang data science senior manager. Skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data science senior manager yang akan menjadi pemimpin bagi junior data science di perusahaan tempatnya bekerja adalah :
- Penguasaan terhadap berbagai jenis machine learning model dan teknik data statistik
- Mampu menarik kesimpulan dari berbagai macam data yang dikelola termasuk data yang menggunakan beberapa bahasa, data yang tidak memiliki label, data yang tidak terstruktur dan sebagainya.
- Memiliki kemampuan bekerjasama dan memimpin
- Mampu me-maintenance tim
- Menguasai bidang kerja yang menjadi lingkup wilayah kerjanya.
Data science engineer
Data science engineer merupakan seorang teknisi data science atau staff. Posisi ini bukan untuk pemula dan membutuhkan orang berpengalaman untuk bisa mengerjakan semua tugasnya.
Minimal orang yang bisa bekerja sebagai data science engineer adalah yang sudah berpengalaman kerja lebih dari 5 atau 7 tahun. Skill yang diperlukan di antaranya :
- Mampu memecahkan masalah
- Menemukan problem data secara parsial atau imparsial untuk diselesaikan atau dicari solusinya
- Mampu menarik kesimpulan baik terhadap data yang mudah terbaca atau terhadap data yang sulit terbaca
- Menguasai program machine learning dan mampu menganalisis data dengan baik
- Mampu memimpin atau menjadi mentor bagi timnya
Data science director atau group manager
Data science director atau data science group manager merupakan manajer data science di sebuah perusahaan yang bertugas memimpin junior data science di divisi kerjanya. Pengalaman lebih dari 10 tahun dibutuhkan untuk menduduki posisi ini.
Kemampuan mengelola tim, kemampuan memimpin, kemampuan mencari solusi dan berpikir kritis juga sangat dibutuhkan. Seorang data science director atau data science group manager juga wajib menguasai sistem teknologi dan informasi di perusahaan.
Senior director atau VP of data science
Senior director of data science atau VP of data science merupakan level karir data scientist tertinggi yang bisa dicapai. Kamu akan mengelola seluruh departemen atau divisi sekaligus.
Skill yang dibutuhkan untuk menduduki posisi ini selain pengalaman kerja di atas 10 tahun, umumnya:
- Pengalaman dalam mengelola tim
- Kemampuan memimpin
- Skill untuk mentorship dan coaching teknis secara mendalam
- Memiliki pengalaman personal yang luas terkait model data science
- Memiliki pengalaman dalam membangun data pipeline secara terukur
- Mampu bekerja di lingkungan secara kolaboratif dan lintas fungsi
- Mampu mengambil keputusan dan memiliki kemampuan problem solving yang baik
Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist
Tugas dan tanggung jawab seorang dengan keahlian data scientist apa saja?
Secara garis besar, diluar tugas dan tanggung jawab sesuai divisi dan kedudukan mereka, tugas dan tanggung jawab data scientist cukup kompleks meliputi :
Mengolah big data
Tugas utama seseorang yang menekuni profesi sebagai seorang data scientist tentunya adalah mengolah big data. Big data yang diolah merupakan data – data dengan volume atau jumlah besar yang dikumpulkan dalam kurun waktu yang sangat singkat.
Pengolahan big data ini tujuannya adalah untuk menemukan informasi yang ada di balik data – data yang sudah tersaji dan menarik kesimpulan dari data – data yang ada tersebut. Proses pengolahan data pun cukup kompleks karena dimulai dari tahapan pengumpulan data, pengolahan data, analisis data sampai dengan visualisasi data.
Biasanya data akan diambil dengan memanfaatkan query SQL dan diolah memanfaatkan tools statistik seperti SPSS kemudian memvisualisasikannya dengan tools visualisasi data seperti halnya R atau pun Mathlab.
Mempersiapkan infrastruktur data
Persiapan infrastruktur data dilakukan dengan tujuan untuk memudahkan penyimpanan dan akses data yang memang diperlukan. Tentu sebuah perusahaan, organisasi, badan usaha dan sejenisnya memiliki kapasitas penyimpanan data yang sangat besar dengan lalu lintas data yang tinggi.
Oleh karena itu infrastruktur ini dipersiapkan guna memfasilitasi semua aktivitas tersebut agar prosesnya tidak berbelit dan tidak berjalan terlalu lama yang menguras waktu.
Merancang machine learning
Sebagaimana yang kita ketahui bahwa machine learning merupakan suatu metode pembelajaran mesin yang memungkinkan suatu mesin untuk dapat mempelajari data dengan sendirinya dengan kemampuan seperti kemampuan manusia.
Karena itu selain mengolah suatu data, data scientist juga harus mampu merancang machine learning. Dari sana pengalaman menarik dan prediksi dapat diperoleh perusahaan terkait untuk dijadikan sebagai pedoman langkah atas apa yang akan dilakukan perusahaan ke depannya.
Eksperimen model untuk pengolahan data
Agar dapat mengolah data dengan cepat, tepat dan pastinya sesuai maka seorang data scientist harus mampu menetapkan model atau metode pengolahan data yang sesuai. Jika penerapan model tidak sesuai dengan data yang ada tentu saja hasil yang diinginkan tidak akan didapatkan.
Kesimpulan
Ada banyak peluang karir data scientist yang bisa jadi pilihan. Untuk kamu yang tertarik bekerja di bidang data scientist, tentunya skill dan keahlian harus kamu asah dan maksimalkan karena tentunya jumlah pesaing yang menginginkan bidang kerja yang sama sangatlah tinggi.
