data scientist

Apa itu Data Scientist?

Data scientist adalah seorang profesional analitik yang bertugas mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk membantu pengambilan keputusan dalam sebuah organisasi. Peran ini menggabungkan berbagai bidang seperti matematika, ilmu pengetahuan, statistik, dan pemrograman komputer. Data scientist menggunakan teknik analitik canggih, seperti machine learning dan predictive modeling, serta prinsip ilmiah dalam pekerjaannya.

Dalam inisiatif data science, data scientist sering bekerja dengan jumlah data yang besar untuk mengembangkan dan menguji hipotesis, membuat kesimpulan, serta menganalisis berbagai hal seperti tren pasar dan pelanggan, risiko keuangan, ancaman keamanan siber, perdagangan saham, kebutuhan pemeliharaan peralatan, hingga kondisi medis.

Di dunia bisnis, data scientist biasanya menambang data untuk menemukan informasi yang berguna, seperti memprediksi perilaku pelanggan, mengidentifikasi peluang pendapatan baru, mendeteksi transaksi penipuan, dan memenuhi kebutuhan bisnis lainnya. Selain itu, mereka juga berkontribusi dalam analisis data untuk penyedia layanan kesehatan, institusi akademik, lembaga pemerintah, tim olahraga, dan berbagai jenis organisasi lainnya.

Istilah “data scientist” pertama kali digunakan sebagai jabatan pada tahun 2008, secara bersamaan di Facebook dan LinkedIn. Empat tahun kemudian, sebuah artikel di Harvard Business Review menyebutnya sebagai “pekerjaan paling seksi di abad ke-21”. Permintaan akan keahlian data science terus meningkat seiring dengan pertumbuhan big data dan perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) serta machine learning dalam aplikasi analitik.

Keahlian Teknis yang Diperlukan

Keahlian teknis yang dibutuhkan untuk pekerjaan ini mencakup data mining, predictive modeling, machine learning, dan deep learning. Selain itu, keterampilan dalam pemrosesan awal data serta persiapan data juga sangat penting.

Kemampuan bekerja dengan berbagai jenis data—baik yang terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur—sering menjadi syarat utama, terutama dalam lingkungan big data yang memiliki berbagai macam format data. Pengalaman dalam penelitian statistik serta teknik analisis seperti klasifikasi, clustering, regresi, dan segmentasi juga menjadi keharusan. Dalam beberapa kasus, keahlian dalam natural language processing (NLP) juga dibutuhkan.

Beberapa keahlian yang sering disebutkan dalam lowongan pekerjaan meliputi:

• keahlian dalam seluruh tahap data science, mulai dari eksplorasi data awal, pembersihan data, pemilihan model, validasi, hingga implementasi;
• pemahaman tentang struktur data warehouse dan data lake;
• pengalaman dalam menggunakan pendekatan statistik untuk menyelesaikan masalah analitik;
• kemampuan dalam framework machine learning yang populer;
• pemahaman tentang berbagai teknik data science dan machine learning, seperti decision tree, K-nearest neighbors, naive Bayes, random forest, dan support vector machine;
• pengalaman dalam teknik analisis kualitatif dan kuantitatif;
• kemampuan untuk mengidentifikasi peluang dalam penerapan machine learning dan data mining untuk meningkatkan efisiensi proses bisnis;
• pengalaman dengan layanan cloud publik dan platform cloud lainnya;
• pemahaman berbagai sumber data, termasuk database, platform big data, API publik maupun privat, serta format data standar seperti JSON, YAML, dan XML;
• kemampuan menggabungkan data dari berbagai sumber dan menyiapkannya untuk dianalisis;
• pengalaman menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau dan Power BI;
• kemampuan merancang dan mengimplementasikan dashboard pelaporan untuk memantau metrik bisnis utama dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti;
• kemampuan melakukan analisis ad-hoc dan menyajikan hasilnya dengan cara yang mudah dipahami.

Pendidikan, Pelatihan, dan Sertifikasi

Mayoritas pekerjaan di bidang data science mensyaratkan minimal gelar sarjana di bidang teknis. Namun, sebagian besar data scientist memiliki gelar lanjutan dalam bidang statistik, data science, ilmu komputer, atau matematika.

Dalam survei tahunan tentang machine learning dan data science yang dilakukan oleh Kaggle (anak perusahaan Google) pada tahun 2021, sebanyak 47,7% dari lebih dari 3.600 responden yang bekerja sebagai data scientist memiliki gelar magister, sementara 15% lainnya memiliki gelar doktor.

Sebagai perbandingan, 30,1% responden hanya memiliki gelar sarjana. Namun, Kaggle mencatat bahwa persentase responden dengan gelar sarjana saja meningkat dalam beberapa tahun terakhir. Hal ini mungkin mencerminkan tingginya permintaan terhadap data scientist dalam organisasi. (Hasil survei tahun 2022 yang dirilis oleh Kaggle tidak mencakup data pendidikan.)

Baik calon maupun data scientist berpengalaman dapat mengikuti bootcamp dan kursus online yang ditawarkan oleh platform pendidikan seperti Coursera, Udemy, dan Kaggle. Selain itu, tersedia berbagai sertifikasi yang dapat diperoleh melalui universitas, vendor teknologi, serta organisasi industri.

Pelatihan ulang bagi profesional di bidang lain untuk beralih menjadi data scientist juga menjadi opsi bagi banyak perusahaan. Hal ini termasuk pengembang database, programmer perangkat lunak, serta ilmuwan dari berbagai disiplin ilmu lainnya.

Gaji Data Scientist

Karena kombinasi keahlian analitik, karakteristik pribadi, dan pengalaman yang dicari masih cukup sulit ditemukan, data scientist yang memenuhi kualifikasi umumnya mendapatkan gaji tinggi. Di Amerika Serikat, menurut situs pencarian kerja Indeed, rata-rata gaji data scientist per Oktober 2022 adalah $144.959 per tahun, berdasarkan laporan dari sekitar 3.800 gaji.

Indeed juga melaporkan bahwa rata-rata gaji untuk data scientist dengan pengalaman kurang dari satu tahun adalah $122.591, sedangkan mereka yang memiliki pengalaman tiga hingga lima tahun mendapatkan rata-rata $167.038 per tahun.

Situs pencarian kerja dan ulasan perusahaan, Glassdoor, menempatkan data scientist di peringkat ke-3 dalam daftar “50 Pekerjaan Terbaik di Amerika untuk 2022”. Daftar ini didasarkan pada kombinasi gaji dasar median, tingkat kepuasan kerja, serta jumlah lowongan pekerjaan yang tersedia.

Per Oktober 2022, data dari Glassdoor menunjukkan bahwa gaji median total untuk data scientist di AS adalah $124.100 per tahun, termasuk gaji pokok serta bonus dan pembayaran lainnya. Angka ini meningkat menjadi rata-rata $159.957 untuk posisi lead data scientist dan $162.262 untuk senior data scientist.

Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst

Peran data scientist sering disamakan dengan data analyst. Meskipun terdapat beberapa kesamaan dalam tanggung jawab dan keterampilan yang dibutuhkan, ada juga perbedaan yang cukup signifikan antara data scientist dan data analyst.

Tugas seorang data analyst dapat bervariasi tergantung pada perusahaan. Namun, secara umum, mereka tidak memiliki tingkat keahlian teknis yang sama dengan data scientist dan seringkali memiliki pengalaman yang lebih sedikit.

Meskipun begitu, data analyst tetap bertanggung jawab dalam mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data, serta membuat visualisasi dan dashboard untuk menyajikan temuan mereka. Beberapa data analyst juga bertugas merancang dan mengelola database serta sumber data lain yang digunakan dalam aplikasi analitik.

Bidang Utama dalam Data Science

Beberapa aspek utama dalam pekerjaan data scientist meliputi:

• Persiapan Data. Langkah pertama dalam aplikasi data science adalah mengumpulkan dan menyiapkan data untuk dianalisis. Persiapan data mencakup proses pengumpulan, pembersihan, pengorganisasian, transformasi, dan validasi data. Data scientist sering bekerja sama dengan data engineer dalam fase ini.
• Analisis Data. Tujuan utama data science adalah menganalisis data untuk mengidentifikasi tren, korelasi, anomali, dan informasi berguna lainnya guna meningkatkan kinerja bisnis serta memberikan keunggulan kompetitif.
• Data Mining. Bagian dari analisis data yang berfokus pada menemukan pola dan hubungan dalam dataset besar menggunakan algoritma canggih. Hasil dari data mining digunakan untuk membangun model analitik.
• Machine Learning. Data mining dan analisis kini semakin banyak menggunakan algoritma machine learning untuk mempelajari dataset dan menemukan informasi yang relevan. Data scientist bertanggung jawab untuk melatih dan mengawasi algoritma ini. Deep learning, yang menggunakan jaringan saraf tiruan, adalah bentuk machine learning yang lebih maju.
• Model Prediktif. Data scientist sering kali membangun model prediktif untuk mensimulasikan berbagai skenario bisnis, seperti memprediksi respons pelanggan terhadap kampanye pemasaran atau mengidentifikasi indikator awal penyakit.
• Analisis Statistik. Data science melibatkan penggunaan teknik analisis statistik untuk meneliti dataset guna menemukan tren dan pola tersembunyi.
• Visualisasi Data. Hasil dari analisis data biasanya disajikan dalam bentuk grafik atau visualisasi data lainnya agar lebih mudah dipahami oleh pemimpin bisnis dan karyawan. Data scientist sering menggabungkan beberapa visualisasi ke dalam laporan interaktif, dasbor, atau narasi data yang lebih mendalam.

Tantangan dalam Data Science

Meskipun dianggap sebagai salah satu pekerjaan terbaik, data scientist tetap menghadapi berbagai tantangan. Kompleksitas data science sering kali berasal dari sifatnya yang canggih serta volume data yang besar yang harus dianalisis. Selain itu, karena data scientist tidak selalu diberikan pertanyaan analitik spesifik atau arahan yang jelas, terkadang sulit memastikan bahwa pekerjaan mereka benar-benar selaras dengan kebutuhan bisnis.

Mengumpulkan data yang relevan juga bisa menjadi tantangan, terutama dalam organisasi yang memiliki silo data yang terisolasi dari sistem IT lainnya. Data yang tidak akurat atau inkonsisten dapat menyebabkan hasil analitik yang keliru, sehingga diperlukan proses pemprofilan dan pembersihan data yang ketat untuk mengidentifikasi serta memperbaiki masalah kualitas data. Sebuah prinsip umum menyatakan bahwa data scientist menghabiskan 80% waktu mereka untuk menemukan dan mempersiapkan data, sementara hanya 20% sisanya untuk analisis.

Identifikasi dan pengelolaan bias dalam aplikasi data science juga merupakan tantangan besar, baik dalam data yang dianalisis maupun dalam algoritma serta model analitik yang digunakan. Selain itu, pemeliharaan model serta memastikan bahwa model tersebut diperbarui ketika dataset atau kebutuhan bisnis berubah bisa menjadi masalah yang kompleks. Organisasi yang tidak berinvestasi dalam tim data science yang lengkap juga mungkin menghadapi kesulitan dalam menangani beban kerja analitik secara efektif.