Data Scientist – Data Scientist adalah seorang profesional yang bertugas mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk membantu pengambilan keputusan bisnis atau riset berbasis data. Profesi ini merupakan perpaduan antara statistik, pemrograman, dan pengetahuan domain bisnis.
Baca Juga : Soft Skill : Pengertian, contoh dan cara meningkatkannya
Pengertian, fungsi, kemampuan hingga gaji
Pengertian Data Scientist
Data Scientist adalah profesional yang mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam jumlah besar untuk membantu pengambilan keputusan berbasis data. Mereka menggunakan gabungan keahlian di bidang statistik, ilmu komputer, dan bisnis untuk menemukan pola dan wawasan dari data.
Seorang Data Scientist sering bekerja dengan big data dan memanfaatkan machine learning, algoritma prediktif, dan visualisasi data untuk menyampaikan informasi yang bermanfaat bagi organisasi.
Fungsi Data Scientist
Fungsi utama seorang Data Scientist adalah mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan insight (wawasan) yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan bisnis. Berikut adalah fungsi-fungsi utama Data Scientist:
Mengumpulkan dan Membersihkan Data (Data Collection & Cleaning)
- Mengambil data dari berbagai sumber (database, API, file log, dll).
- Membersihkan data dari duplikat, error, atau data kosong agar siap dianalisis.
Menganalisis Data (Data Analysis)
- Menggunakan statistik dan teknik analisis data untuk memahami pola dan tren.
- Contoh: Mengetahui perilaku pelanggan dari data transaksi.
Membangun Model Prediktif (Machine Learning)
- Mengembangkan model seperti regresi, klasifikasi, clustering, atau deep learning untuk prediksi masa depan.
- Contoh: Memprediksi penjualan atau churn pelanggan.
Menyajikan Hasil dalam Bentuk Visual (Data Visualization)
- Membuat grafik, dashboard, atau laporan interaktif agar hasil analisis mudah dipahami oleh manajemen.
- Tools: Tableau, Power BI, atau Python (Matplotlib, Seaborn).
Memberikan Rekomendasi Bisnis (Business Insight)
- Menginterpretasikan hasil analisis untuk menyarankan strategi bisnis yang tepat.
- Contoh: Menentukan lokasi cabang baru berdasarkan data demografi.
Mengotomatisasi Proses Data
- Membangun pipeline data otomatis agar proses analisis berjalan cepat dan berulang.
- Tools: Airflow, SQL, Python scripting.
Ringkasan:
Data Scientist membantu perusahaan membuat keputusan cerdas berbasis data dengan menganalisis dan memprediksi informasi penting dari data yang tersedia.
Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist
- Mengumpulkan dan membersihkan data dari berbagai sumber.
- Menganalisis data untuk menemukan pola atau tren.
- Membangun model prediktif menggunakan machine learning.
- Menyajikan hasil analisis dalam bentuk visualisasi atau laporan.
- Berkolaborasi dengan tim IT, bisnis, dan manajemen.
Kemampuan yang Dibutuhkan
Untuk menjadi seorang Data Scientist, diperlukan kombinasi hard skill dan soft skill berikut:
Hard Skills:
- Statistik dan Matematika – dasar untuk analisis data dan model prediktif.
- Bahasa Pemrograman – seperti Python, R, SQL.
- Machine Learning – untuk membangun model prediksi atau klasifikasi.
- Big Data Tools – seperti Hadoop, Spark.
- Data Visualization – menggunakan Tableau, Power BI, atau Matplotlib.
Soft Skills:
- Pemecahan Masalah
- Komunikasi Data
- Pikiran Kritis
- Kolaborasi Tim
Gaji Data Scientist
Gaji seorang Data Scientist bervariasi tergantung lokasi, pengalaman, dan industri.
Perkiraan Gaji di Indonesia:
- Entry-level: Rp 6 juta – Rp 12 juta per bulan
- Mid-level: Rp 12 juta – Rp 25 juta per bulan
- Senior-level: Di atas Rp 30 juta per bulan
Di perusahaan global atau startup unicorn, gaji bisa jauh lebih tinggi.
Tugas Utama Data Scientist
- Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
- Membersihkan dan mempersiapkan data.
- Melakukan analisis eksploratif.
- Membuat model prediktif atau klasifikasi.
- Menyajikan temuan dalam bentuk dashboard atau laporan.
Peran Data Scientist di Dunia Kerja
Data Scientist memiliki peran penting di berbagai industri karena kemampuannya mengolah dan menganalisis data dalam jumlah besar untuk mendukung pengambilan keputusan. Berikut penjelasan lengkap mengenai peran dan kontribusinya di dunia kerja:
1. Analisis dan Interpretasi Data
- Menganalisis data mentah dari berbagai sumber.
- Menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk menemukan pola dan wawasan.
- Menyediakan insight yang membantu manajemen mengambil keputusan strategis.
2. Pemodelan Prediktif
- Membangun model prediktif untuk memproyeksikan tren masa depan.
- Contoh: prediksi penjualan, churn pelanggan, atau permintaan produk.
3. Pengolahan Big Data
- Menggunakan tools seperti Hadoop, Spark, atau SQL untuk mengelola data dalam skala besar.
- Memastikan data yang digunakan berkualitas dan relevan.
4. Visualisasi dan Komunikasi Data
- Menyajikan hasil analisis dalam bentuk grafik atau dashboard (menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau Python matplotlib/seaborn).
- Menyampaikan temuan secara jelas kepada tim non-teknis.
5. Kolaborasi Lintas Tim
- Bekerja sama dengan tim bisnis, IT, dan marketing untuk merancang solusi berbasis data.
- Menyelaraskan model dan analisis dengan kebutuhan perusahaan.
Contoh Penerapan Data Scientist di Dunia Kerja
| Industri | Contoh Penerapan |
|---|---|
| E-commerce | Rekomendasi produk, analisis perilaku pelanggan |
| Keuangan | Deteksi penipuan, scoring kredit |
| Kesehatan | Diagnosa berbasis data, analisis tren penyakit |
| Manufaktur | Optimasi rantai pasokan, prediksi kerusakan mesin |
| Transportasi | Perencanaan rute optimal, prediksi permintaan |
Keterampilan yang Dibutuhkan
- Bahasa pemrograman: Python, R, SQL
- Statistik dan matematika
- Machine learning & AI
- Visualisasi data
- Pemahaman domain bisnis
