Data Scientist adalah profesional yang mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menafsirkan data dalam jumlah besar untuk membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih cerdas dan berbasis data (data-driven decision). Dengan menggunakan teknik statistik, algoritma machine learning, dan pemrograman, Data Scientist mengubah data mentah menjadi wawasan yang bernilai.
Mereka bekerja lintas tim—mulai dari bisnis, pemasaran, keuangan, hingga teknologi—untuk mengidentifikasi peluang, memprediksi tren, dan mengotomatisasi proses bisnis. Karena perannya yang strategis, Data Scientist sangat dibutuhkan di berbagai industri: e-commerce, keuangan, kesehatan, manufaktur, hingga teknologi.
Tugas dan Tanggung Jawab
1. Pengumpulan dan Pembersihan Data
-
Mengambil data dari berbagai sumber (database internal, API, sensor, platform digital).
-
Membersihkan data dari duplikasi, nilai kosong, dan kesalahan input untuk memastikan validitas analisis.
2. Eksplorasi dan Analisis Data (Exploratory Data Analysis/EDA)
-
Menganalisis distribusi, korelasi, dan tren dalam data.
-
Menggunakan visualisasi data (seperti grafik dan dashboard) untuk memahami pola tersembunyi.
3. Membangun Model Statistik dan Machine Learning
-
Mengembangkan model prediktif atau klasifikasi menggunakan teknik seperti regresi, decision tree, random forest, SVM, hingga neural networks.
-
Menggunakan algoritma machine learning untuk mengotomatisasi keputusan bisnis.
4. Evaluasi dan Validasi Model
-
Menguji akurasi model dengan data validasi dan metrik seperti precision, recall, F1 score, RMSE, dll.
-
Melakukan fine-tuning agar model tetap relevan seiring waktu.
5. Komunikasi Hasil Analisis
-
Menerjemahkan hasil teknis ke dalam bahasa yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan (stakeholders).
-
Menyusun laporan dan presentasi untuk tim manajemen dan eksekutif.
6. Kolaborasi Lintas Tim
-
Bekerja sama dengan Data Engineer, Business Analyst, Product Manager, dan Developer untuk mengintegrasikan model ke dalam produk atau proses bisnis.
Skill dan Kualifikasi
Hard Skill:
- Pemrograman (Python, R, SQL)
- Statistik dan probabilitas
- Machine learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Big Data Tools (Spark, Hadoop)
- Visualisasi data (Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI)
- Cloud computing (AWS, GCP, Azure)
Soft Skill:
- Problem solving dan critical thinking
- Komunikasi teknis dan non-teknis
- Kolaborasi tim lintas divisi
- Rasa ingin tahu tinggi terhadap data
Kualifikasi Pendidikan:
- S1/S2 di bidang Matematika, Statistika, Ilmu Komputer, Teknik, Ekonomi Kuantitatif, atau bidang sains lainnya.
- Sertifikasi tambahan seperti Data Science Specialization (Coursera), Google Data Analytics, atau bootcamp lokal seperti Algoritma/DataCamp adalah nilai tambah.
Jenjang Karir
-
Junior Data Scientist (0–2 tahun)
Mendukung analisis dasar, pembersihan data, dan membantu dalam eksperimen model. -
Data Scientist (2–5 tahun)
Mengelola proyek analisis secara mandiri, membangun dan mengimplementasikan model prediktif di lingkungan nyata. -
Senior Data Scientist / Lead (5–8 tahun)
Memimpin tim kecil, memegang tanggung jawab strategi data, dan berperan sebagai penghubung utama dengan pemilik bisnis. -
Principal Data Scientist / Data Science Manager
Fokus pada riset data lanjutan, optimalisasi skala besar, dan strategi jangka panjang. Bertanggung jawab atas roadmap data science organisasi. -
Chief Data Officer (CDO)
Level eksekutif yang memimpin seluruh strategi data perusahaan termasuk kebijakan data, manajemen risiko, dan inovasi berbasis data.
Gaji Data Scientist di Indonesia (2025)
- Entry-level: Rp8 juta – Rp15 juta/bulan
- Mid-level: Rp15 juta – Rp30 juta/bulan
- Senior-level: Rp30 juta – Rp60 juta/bulan atau lebih
- Freelance/Contractor: Rp250.000 – Rp1 juta/jam tergantung kompleksitas proyek
Tantangan dan Kelebihan
Tantangan:
- Data yang tidak rapi dan sulit diakses
- Komunikasi lintas tim yang kurang memahami data
- Harus terus mengikuti perkembangan teknologi dan metode baru
Kelebihan:
- Profesi masa depan dengan permintaan tinggi
- Bisa bekerja di berbagai industri dan negara
- Gaji dan jenjang karir yang kompetitif
- Bisa bekerja fleksibel atau remote
Tips untuk Pemula
- Kuasai satu bahasa pemrograman utama (disarankan: Python).
- Bangun portofolio di GitHub atau Kaggle.
- Ikut proyek open-source atau freelance untuk pengalaman nyata.
- Ikuti kursus atau bootcamp data science intensif untuk mempercepat pemahaman praktis.
FAQ (Pertanyaan yang Sering Diajukan)
Apakah perlu gelar S2 untuk jadi Data Scientist?
Tidak wajib, tapi S2 (terutama bidang statistik atau ilmu komputer) bisa menjadi nilai tambah. Banyak perusahaan juga mempekerjakan S1 dengan portofolio dan skill yang kuat.
Apa bedanya Data Scientist dengan Data Analyst?
Data Analyst fokus pada analisis deskriptif dan pelaporan, sedangkan Data Scientist fokus pada prediksi, modeling, dan solusi berbasis machine learning.
Apa saya harus jago matematika untuk menjadi Data Scientist?
Dasar matematika (terutama statistik) sangat penting, tapi tidak perlu setingkat ahli matematika. Pemahaman logika, probabilitas, dan aljabar linear sudah cukup untuk memulai.
Apakah profesi Data Scientist bisa remote?
Ya, banyak Data Scientist bekerja remote atau hybrid, karena pekerjaan ini berbasis komputer dan data bisa diakses secara online.
Kesimpulan
Data Scientist adalah profesi strategis di era digital, menggabungkan kemampuan teknis dan bisnis untuk menciptakan nilai dari data. Dengan permintaan yang terus meningkat dan pengaruh besar terhadap arah perusahaan, profesi ini menjadi salah satu jalur karir paling menjanjikan saat ini dan di masa depan.
