Latar Belakang: Transformasi Digital Meningkatkan Kebutuhan Akan Data Scientist

Transformasi digital tidak hanya menjelaskan penggunaan teknologi dan bagaimana kebermanfaatan yang diterima. Akan tetapi juga membutuhkan pemahaman mendalam mengenai pengolahan data. Hal yang sama juga berlaku pada perusahaan dan organisasi di seluruh dunia, dimana dituntut untuk memahami, mengelola, dan memanfaatkan data dengan lebih efektif. 

Definisi dan Peran Data Scientist

Mengenai profesi pengolahan data bisa disebut data scientist. Data Scientist adalah profesional yang memiliki keahlian dibidang analisis data yang mendalam, pengetahuan statistik dan pemahaman mengenai teknologi komputasi. Lalu apa-apa saja tugas yang diemban data scientist ? Data scientist bertugas untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang berharga bagi organisasi. 

Biasanya dalam pekerjaannya, data scientist menggunakan alat dan teknik analisis data, baik itu machine learning dan kecerdasan buatan agar bisa memecahkan masalah secara kompleks, serta membuat prediksi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Sehingga data scientist berperan sebagai penganalisis data, pengembangan model prediktif, pembersihan dan pemrosesan data, presentasi wawasan, berkolaborasi bersama tim lain, memastikan keamanan data, pemahaman kuat di industri bisnis, dan pengembangan algoritma. 

Tujuan: Menjelaskan Peluang Karir Data Scientist

Mengingat banyak keterbutuhan untuk menganalisis data secara mendalam di era transformasi digital, maka  data scientist sebagai bentuk profesi memiliki peluang karir yang cukup banyak diminati. Pasalnya, perusahaan di berbagai sektor, termasuk teknologi, kesehatan, keuangan, dan manufaktur, mencari data scientist untuk mendukung transformasi digital pada perusahaannya. 

Oleh karenanya, artikel ini akan menjelaskan mengenai peluang karir data scientist, termasuk bagaimana bentuk prospek, persiapan dan tantangan dalam karir data scientist. 

Peluang Karir Data Scientist

Permintaan Tinggi Akan Data Scientist di Berbagai Industri

1. Teknologi dan Telekomunikasi
   Perusahaan di bidang teknologi dan telekomunikasi tentu membutuhkan data scientist. Data scientist bekerja untuk mengoptimalkan jaringan, meningkatkan keamanan, dan mengembangkan aplikasi cerdas. Sementara, analisis data  digunakan untuk merancang pengalaman pengguna yang lebih baik dan mengidentifikasi tren pasar.
2. Keuangan dan Fintech Perusahaan di bidang keuangan membutuhkan data scientist untuk menganalisis risiko kredit, mengelola portofolio investasi, dan peningkatan keamanan transaksi. Kemudian, pada fintech mengandalkan kecerdasan buatan untuk inovasi, termasuk pengembangan solusi pembayaran digital dan manajemen keuangan pribadi.
3. Kesehatan dan Ilmu Kedokteran
   Dalam dunia kesehatan, data scientist memainkan peran vital. Dimana bertugas menganalisis data klinis, memahami tren penyakit, dan mendukung penelitian medis. Analisis data juga digunakan untuk meningkatkan pengelolaan pasien dan mempersonalisasi perawatan.
4. Manufaktur dan Rantai Pasok
   Manufaktur dan rantai pasok juga menggunakan analisis data untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengelola rantai pasok, dan melakukan perawatan prediktif pada peralatan. Dimana data scientist membantu meningkatkan produktivitas dan mengurangi downtime.

Data Scientist Dibutuhkan Perusahaan untuk Pengambilan Keputusan 

mengubah data menjadi informasi, mendukung keputusan strategis, prediksi dan ramalan, identifikasi peluang bisnis, optimalisasi operasional, penyesuaian strategi pemasaran, deteksi dan penanganan risiko, pengembangan model bisnis, evaluasi kinerja produk dan layanan, serta menangani kompleksitas data. 

Peluang Karir di Bidang Teknologi, Kesehatan, Perbankan, Transportasi, Dll

1. Teknologi : menganalisis data besar dan mengoptimalkan produk serta layanan, dan mengembangkan algoritma serta model untuk aplikasi AI. 
2. Kesehatan : menganalisis data klinis, dan membangun model prediktif untuk meramalkan penyebaran penyakit .
3. Perbankan dan keuangan : analisis risiko dan penyusunan portofolio.
4. Transportasi : optimasi rute dan logistik, serta mobil otonom. 
5. E-commerce dan ritel : personalisasi pengalaman pelanggan dan manajemen rantai pasok. 
6. Energi dan lingkungan : pengelolaan energi dan prediksi polusi.
7. Pemerintah dan layanan publik : pengembangan kebijakan dan pemantauan kesejahteraan publik.
8. Asuransi : penilaian risiko dan penanganan klaim.
9. Edukasi dan penelitian : analisis kinerja pendidikan dan penelitian ilmiah.
10. Manufaktur : pemeliharaan peralatan dan kualitas produk.

Pertumbuhan Pesat dalam Lowongan Pekerjaan Data Scientist 

1. Kebutuhan Akan Analisis yang Mendalam
   Berbagai perusahaan membutuhkan profesi untuk menganalisis data yang mendalam. Sebab, adanya pertumbuhan volume data yang cepat menjadikan data scientist sebagai pekerjaan yang penting. Dimana bertugas mengelola, menganalisis, dan menginterpretasi data dengan mendalam. Sehingga, menciptakan lonjakan permintaan untuk data scientist yang memiliki keterampilan analisis tingkat tinggi.
2. Transformasi Digital di Berbagai Industri
   Transformasi digital memiliki peningkatan yang pesat, dan membuatnya diadopsi oleh perusahaan di berbagai industri. Sehingga seseorang yang memiliki keahlian data scientist menjadi perhatian dalam bentuk permintaan oleh perusahaan. Sebab, perusahaan merasa perlu untuk mengoptimalkan operasional mereka, merespons pasar dengan lebih cepat, dan mengembangkan strategi berbasis data.
3. Peningkatan Penggunaan Teknologi Canggih
   Kecerdasaan buatan, machine learning dan analisis data mulai terbiasa digunakan oleh perusahaan-perusahaan, yang menginginkan kerja lebih efesien. Data scientist diperlukan untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengelola solusi yang memanfaatkan teknologi ini.
4. Permintaan Khusus pada Bidang Tertentu
   Berbagai industri dari bermacam-macam bidang memiliki permintaan terhadap data scientist. Sebab data scientist memiliki keahlian khusus yang dibutuhkan dalam menganalisis risiko, mengelola kecerdasan buatan atau pengolahan bahasa alami.

Prospek Karir Data Scientist

• Gaji Data Scientist di Atas Rata-rata Profesi Lainnya
  Bentuk tingginya permintaan data scientist membuatnya menjadi salah satu pekerjaan dengan gaji di atas  rata-rata profesi lainnya. Sebab keterampilan analisis data yang mendalam dan keahlian teknologi cenderung diadopsi perusahaan untuk kemajuan yang berkepanjangan, sebagai investasi jangka panjang.
• Data Scientist Masuk dalam Jajaran Pekerjaan Paling Diminati
  Data scientist masuk dalam jajaran pekerjaan paling diminati mengingat tingginya permintaan pasar, ketersediaan peluang di berbagai industri, menduduki peringkat tinggi dalam survei pekerjaan, pengakuan industri dan penghargaan.

  Selain itu, data scientist juga mendapatkan gaji yang kompetitif, memiliki peluang penggambaran karir yang cepat, banyak perusahaan yang menawarkan fleksibilitas kerja, memiliki peran sentral dalam kontribusi pada inovasi bisnis, memiliki posisi kunci dalam transportasi digital, serta mendapat dukungan dari komunitas profesional yang kuat.

• Karir yang Menjanjikan
  Potensi Pertumbuhan Karir Tinggi, disebabkan permintaan yang terus meningkat dari berbagai perusahaan, keterlibatan dalam inovasi teknologi, ekspansi peran ke manajemen dan kepemimpinan, keterlibatan dalam proyek-proyek strategis, dan peluang menjadi freelance ataupun konsultasi. 

Baca juga : Data Science vs Artificial Intelligence – Apa Bedanya?

Persiapan Memasuki Karir Data Scientist

Pendidikan: Bidang Sains Data, Statistik, Matematika, IT

1. Pendidikan yang Tepat : pendidikan tinggi berhubungan dengan karir data scientist, seperti sains data, statistik, matematika, ilmu komputer. 
2. Penguasaan algoritma dan struktur data : keterampilan yang mendukung kemampuan untuk merancang dan mengimplementasikan model analisis data yang kompleks.
3. Keterampilan analisis statistik : dimana mendukung interpretasi data dan pembuatan keputusan yang didukung oleh analisis statistik yang akurat.
4. Keahlian dalam pengolahan bahasa alami : analisis data scientist yang berfokus pada analisis teks atau data bahasa, keahlian dalam pengolahan bahasa alami.
5. Penguasaan tools dan platform analisis data : Python, R, SQL, dan alat analisis data seperti TensorFlow dan PyTorch memungkinkan Data Scientist untuk mengelola dan menganalisis data dengan efektif.
6. Keterampilan pemrograman : memungkinkan Data Scientist untuk mengembangkan model, melakukan analisis data, dan mengotomatiskan tugas-tugas rutin.

Skill Teknis: Programming, Machine Learning, Visualisasi Data

1. Pemrograman : menguasai bahasa pemrograman
2. Machine learning : memahami berbagai algoritma machine learning dan kemampuan untuk menerapkannya dalam situasi nyata.
3. Visualisasi data : kemampuan untuk membuat visualisasi data yang jelas dan informatif menggunakan perpustakaan. 

Skill Bisnis dan Komunikasi 

Pemahaman bisnis, kemampuan pemecahan masalah, kemampuan berpikir kritis, menyampaikan temuan secara jelas, beradaptasi dan fleksibilitas, menafsirkan hasil analisis, kolaborasi dan pekerjaan tim, kemampuan manajerial, orientasi pada hasil dan keberlanjutan, kemampuan membangun hubungan, dan kemampuan menangani tantangan etika. 

Sertifikasi Profesional Bidang Data 

1. Certified Analytics Professional (CAP) : diberikan oleh INFORM,dimana CAP menilai pemahaman seseorang dalam analisis data dan kemampuan untuk menerapkan metodologi analisis untuk mengatasi masalah bisnis.
2. Microsoft Certified : Azure Data Scientist Associate, diberikan oleh Microsoft yang menilai kemampuan seseorang dalam merancang dan menerapkan solusi machine learning di platform Azure.
3. AWS Certified Machine Learning-Speciality : sertifikasi diberikan oleh Amazon Web Services (AWS), dimana menguji kemampuan seseorang dalam merancang, menerapkan, dan menjalankan solusi machine learning di lingkungan cloud AWS.
4. Cloudera Certified Data Scientist : pemberi sertifikasi cloudera, yang menilai keterampilan seseorang dalam menerapkan metode pengolahan data dan machine learning menggunakan platform Cloudera.

Baca juga : Peran Data Science dalam Optimalisasi Supply Chain

Tantangan dalam Karir Data Scientist

• Teknologi dan Metodologi yang Terus Berkembang
  Di tengah manfaat dari perkembangan teknologi dan metodologi, terdapat tantangan di dalamnya. Kenapa demikian? sebab di dalam karir data scientist memerlukan upaya berkelanjutan untuk tetap relevan dengan perkembangan teknologi yang semakin maju.

  Selain itu, keamanan informasi juga menjadi risiko dalam lingkup keberkerjaan sebagai data scientist. Sebab, data scientist harus berurusan dengan peraturan dan praktik terbaru untuk memastikan bahwa data yang diolah dan disimpan aman dan sesuai dengan regulasi.

• Kolaborasi Multidisiplin Diperlukan : sebab data scientist turut bekerjasama dalam tim multidisiplin, yang melibatkan ilmuwan data lain, analis bisnis, pengembang perangkat lunak, dan pemangku kepentingan non-teknis, sebagai bentuk keterlibatan untuk memastikan pemahaman yang holistik dan beragam terhadap masalah bisnis dan solusinya.
• Harus Update dengan Tren dan Kemajuan Terbaru :
  Data scientist memang diminati sebagai pekerjaan yang mendapatkan gaji di atas rata-rata dari pekerjaan lainnya. Meski begitu, ada hal-hal yang harus menjadi perhatian seperti harus update dengan trend dan kemajuan terbaru. Seperti berusaha untuk selalu menambah wawasan dengan mengikuti pelatihan, partisipasi dalam komunitas data scientist, dan mengikuti sertifikasi ataupun program terkait.

Baca juga : Roadmap Belajar Data Science untuk Pemula

Peluang karir data scientist di era digital sangat cerah, sebab banyak perusahaan dari berbagai bidang terus berupaya mencari pekerja yang mampu menganalisis data secara mendalam. Hal tersebut juga dipengaruhi oleh perkembangan teknologi yang membuat perusahaan tidak merasa keberatan untuk membayar data scientist di atas rata-rata.

Namun, meskipun data scientist sebagai karyawan banyak diminati sebagai profesi. Nyatanya untuk menjadi seorang data scientist tidaklah mudah, perlu persiapan matang untuk memasuki profesi tersebut. Mulai dari pendidikan yang berkualitas, keterampilan mendalam, adanya pengalaman, pandai perihal berkomunikasi, punya keterampilan soft skill, dan memahami etika ditambah memiliki sertifikasi. 

Meski banyak hal yang harus dicapai untuk menjadi data scientist. Akan tetapi, tidak ada salahnya untuk menjadi salah satu bagian didalamnya. Sebab data scientist dapat membawa dampak positif bagi banyak bidang. Banyak unsur dan bidang yang membutuhkan data scientist yang membuatnya menjadi diminati dari berbagai perusahaan. 

Jelajahi peluang karir yang tak terbatas sebagai seorang Data Scientist di tahun 2024! Segera raih kesempatan emas ini dan mulailah membentuk masa depan Anda dalam dunia analisis data yang dinamis.