Cara memasuki bidang data science

Pandemi COVID-19 telah mempercepat transformasi digital di semua industri. Akibatnya, organisasi menghasilkan data lebih banyak dari sebelumnya, dan kebutuhan akan data scientist belum pernah setinggi ini. Menurut laporan pekerjaan yang sedang berkembang LinkedIn 2020, Data Scientist adalah pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat peringkat ketiga di pasar (pertumbuhan tahunan 37%), hanya berada di belakang pekerjaan intensif data lainnya seperti insinyur robotika dan spesialis kecerdasan buatan. Pertumbuhan ini tampaknya tidak melambat, dengan Biro Statistik AS melaporkan 11,5 juta pekerjaan data science baru pada tahun 2026 saja.

Dalam artikel blog ini, kami melihat lebih dekat apa itu data science, jenis peluang karier di bidang ini, dan beberapa praktik terbaik untuk memasuki dunia data science.

Apa sebenarnya data science itu

Secara singkat, data science adalah bidang interdisipliner yang menggabungkan pemrograman, statistika, kecerdasan buatan, dan keahlian subjek bisnis untuk mengekstrak wawasan bermakna dari data. Data science berperan menghadirkan beberapa aplikasi paling berharga dan terlihat dalam kehidupan kita. Berikut beberapa use case yang biasa dikerjakan data scientist secara rutin:

• Mesin rekomendasi: Salah satu aplikasi data science paling umum adalah mesin rekomendasi seperti yang Anda lihat di aplikasi hiburan seperti Netflix, Spotify, atau YouTube.
• Peramalan deret waktu: Baik itu harga saham, penjualan, atau peramalan konsumsi energi, data scientist secara rutin bekerja dengan data deret waktu dan membuat peramalan.
• Manajemen rantai pasok: Data scientist merevolusi manajemen rantai pasok dengan menggunakan data untuk mengoptimalkan perencanaan pasokan dan permintaan, meningkatkan proses pengiriman, dan lainnya.
• Dasbor dan analitik: Data scientist membantu pengambil keputusan membuat keputusan yang lebih baik. Cara utama melakukannya adalah dengan menggali wawasan yang belum pernah terlihat sebelumnya dari data melalui penggunaan dasbor.

Berbagai jenis pekerjaan data science

Data science sering digunakan sebagai istilah payung untuk segala bentuk pekerjaan terkait data. Karena itu, ada spektrum peran dalam bidang ini yang semuanya sama-sama menarik dan penting. Berikut judul pekerjaan paling umum yang dapat Anda temukan dalam data science dan apa artinya:

• Data Scientist: Data Scientist menyelidiki, mengekstrak, dan melaporkan wawasan bermakna yang digali dari data organisasi. Mereka mengomunikasikan wawasan ini kepada pemangku kepentingan non-teknis dan memahami alur kerja machine learning serta cara mengaitkannya kembali ke aplikasi bisnis. Data scientist menggunakan beragam keterampilan teknis untuk menjalankan perannya dan memanfaatkan alat seperti Python, R, SQL, dan lainnya.
• Data Analyst: Data Analyst bertanggung jawab menganalisis data dan melaporkan wawasan dari analisisnya. Mereka memahami dengan baik alur kerja analisis data dan melaporkan wawasannya melalui kombinasi alat berbasis kode dan non-kode seperti Python, R, SQL, Tableau, atau Power BI.
• Machine Learning Scientist: Machine Learning Scientist bertanggung jawab mengembangkan sistem machine learning dalam skala besar. Mereka menghasilkan prediksi dari data menggunakan model machine learning untuk menyelesaikan masalah seperti churn pelanggan dan nilai umur pelanggan. Mereka juga bertanggung jawab menerapkan model-model ini agar dapat digunakan organisasi.

Sudah tahu belum? DataCamp sedang merekrut untuk berbagai peran, mulai dari data scientist, pakar machine learning hingga direktur analitik. Jika Anda menyukai data science, tetapi merasa keterampilan teknis Anda belum sepenuhnya siap, lihat lowongan lain di bidang produk, pemasaran, dan konten.

Cara memasuki bidang data science

Walaupun tidak ada pendekatan satu ukuran untuk semua untuk memasuki data science, berikut beberapa saran yang dapat mengarahkan Anda ke jalur yang tepat.

• Pendidikan: Sebagian besar peran data science mensyaratkan gelar sarjana sebagai langkah awal. Yang lebih penting, tunjukkan bahwa Anda memiliki keterampilan yang diperlukan untuk bekerja dengan bahasa pemrograman, statistika, dan machine learning. Pilihannya beragam, mulai dari pendidikan tradisional hingga penyedia pembelajaran online dan bootcamp.
• Tampilkan portofolio proyek: Salah satu cara terbaik menunjukkan pengetahuan dan keterampilan Anda adalah melalui portofolio proyek. Portofolio terbaik berisi karya yang didorong oleh minat pada dataset yang benar-benar membuat Anda antusias, bukan pada dataset yang sudah sangat dikenal seperti Titanic atau MNIST. Lihat publikasi DataCamp Workspace untuk melihat berbagai jenis proyek portofolio.
• Pertimbangkan untuk tersertifikasi: Sertifikasi adalah cara yang bagus untuk melengkapi portofolio dan membuktikan keterampilan Anda. Sertifikasi data science DataCamp sangat dihargai oleh perusahaan terkemuka dan akan membantu Anda membuktikan keahlian kepada manajer perekrutan.
• Dapatkan pengalaman: Cara yang efektif untuk meyakinkan manajer perekrutan tentang keterampilan Anda adalah dengan membuktikan bahwa Anda sudah pernah mengerjakan pekerjaan tersebut. Anda bisa melakukannya melalui magang, program lulusan, penempatan kerja sementara, pekerjaan lepas, dan lainnya.
• Perkuat keterampilan non-teknis Anda: Lulusan ilmu humaniora tidak hanya membawa keterampilan soft yang baik, tetapi juga memiliki kemampuan berpikir kritis dan pengambilan keputusan. Gelar di bidang Ekonomi, Psikologi, Sosiologi, atau bahkan Jurnalisme, semuanya berkontribusi pada kesuksesan di bidang multidisipliner seperti data science. Selain itu, di era AI yang etis, keterampilan non-teknis seperti empati, mendengarkan aktif, dan berpikir kreatif merupakan aset besar.

Masa depan data science

Sepanjang artikel ini, kita telah melihat bagaimana data science semakin menjadi bagian integral bagi organisasi dan bagaimana hal itu mendorong pertumbuhannya. Ini hanya akan semakin menguat. Ada alasan untuk percaya bahwa permintaan akan jabatan "data scientist" mungkin menurun seiring waktu, tetapi kebutuhan akan keterampilan data tidak akan berkurang, karena budaya data dan peningkatan keterampilan menjadi prioritas utama bagi organisasi untuk tetap kompetitif di era berbasis data.

Jika Anda ingin menjadi bagian dari revolusi data, pertimbangkan untuk bergabung dengan DataCamp, atau mulai belajar hari ini dan bergabunglah dengan komunitas kami yang beranggotakan lebih dari 9 juta pelajar.