15 Keterampilan Utama Data Scientist untuk 2026

Revolusi AI baru-baru ini melanjutkan pertumbuhan signifikan volume data yang telah kita lihat dalam beberapa tahun terakhir. Data membuat kita lebih terinformasi dan dapat membantu meningkatkan proses pengambilan keputusan di bisnis, pemerintah, dan masyarakat. Namun untuk mengubah data menjadi informasi yang relevan, kita memerlukan profesional yang terampil dalam mengelola, menganalisis, dan mengekstraksi wawasan. Di sinilah keterampilan sains data berperan.

Kebutuhan Akan Keterampilan Data Scientist

Pasar big data global diperkirakan akan tumbuh hingga $273,4 miliar pada 2026, lebih dari dua kali lipat ukuran pasar yang diperkirakan pada 2018. Singkatnya: Big data adalah bisnis besar. Terlepas dari meningkatnya permintaan, perusahaan di seluruh dunia mengalami kekurangan profesional data berkualifikasi.

Salah satu alasan di balik kekurangan ini adalah kesulitan yang dihadapi perusahaan untuk menemukan data scientist dengan keterampilan yang tepat. Hal ini tidak mengherankan, karena data scientist adalah profesional dengan beragam keterampilan yang jarang ditemukan pada satu individu. Itulah mengapa data scientist sering disebut sebagai “unicorn”.

Apa saja keterampilan data scientist yang paling penting? Ini adalah pertanyaan penting yang sering dipikirkan oleh calon data scientist dan para profesional yang ingin meningkatkan prospek kariernya.

Data scientist adalah profesional yang serbabisa dan multifungsi. Mengingat sifat tanggung jawabnya, mereka membutuhkan perpaduan keterampilan teknis dan kepemimpinan yang seimbang. Artikel ini akan membahas keterampilan yang paling dibutuhkan di industri sains data. Kami juga akan menyediakan beberapa sumber daya yang dapat membantu Anda mengembangkan keterampilan yang diperlukan bagi data scientist.

Keterampilan Teknis Data Scientist

Di bawah ini, kami merangkum beberapa keterampilan teknis utama yang dibutuhkan data scientist untuk berkembang di industri.

1. Keterampilan Python

Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer, menempati peringkat pertama di beberapa indeks popularitas, seperti Indeks TIOBE dan Indeks PYPL.

Salah satu alasan adopsinya secara luas adalah kesesuaiannya untuk tugas analisis data. Meskipun awalnya tidak dirancang untuk sains data, seiring waktu Python berevolusi menjadi rajanya industri ini.

Python adalah pilar utama di banyak tumpukan teknologi perusahaan. Dengan pustaka siap pakai yang kuat, seperti pandas, NumPy, dan matplotlib, Anda dapat melakukan segala macam pekerjaan data dengan mudah, mulai dari manipulasi dan pembersihan data hingga analisis statistik dan visualisasi data.

Perlu juga disebutkan dominasi Python di subdomain sains data tingkat lanjut, termasuk machine learning dan deep learning. Di sini, paket dan kerangka kerja populer seperti scikit-learn, Keras, dan TensorFlow menyediakan “keajaiban” yang diperlukan untuk membangun dan melatih algoritme.

Berkat sintaksnya yang intuitif dan mirip bahasa Inggris, Python adalah bahasa yang sangat baik untuk dipelajari oleh pemrogram pemula.

Kembangkan Keterampilan Python Anda

Anda dapat memulai perjalanan Python Anda dengan kursus online kami, Introduction to Python atau Introduction to Data Science with Python.

2. Keterampilan R

Jika Python adalah raja dalam sains data, maka R adalah ratunya. Dikembangkan pada 1992, R adalah bahasa pemrograman open-source yang secara khusus dirancang untuk analisis komputasi dan statistik.

Secara luas digunakan dalam riset ilmiah dan akademik, serta sektor seperti keuangan dan bisnis, R memungkinkan Anda melakukan berbagai jenis analisis data. Ini terutama karena koleksi paket sains data yang kaya tersedia di Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Beberapa pustaka R yang paling populer, seperti tidyr dan ggplot2, merupakan bagian dari tidyverse, kumpulan alat sains data yang populer di R.

Permintaan terhadap programmer R meningkat pesat. Namun, dibandingkan pengguna Python, jumlah data scientist dengan keterampilan R lebih terbatas. Akibatnya, programmer R termasuk di antara profesional dengan bayaran tertinggi di bidang TI dan sains data.

Kembangkan Keterampilan R Anda

Jika Anda baru di sains data, cepat atau lambat Anda harus belajar ngoding. Rekomendasi kami adalah mulai dengan memilih R atau Python. Pelajari dasar-dasarnya di kursus Introduction to R, lalu tingkatkan kemampuan di Intermediate R. Selanjutnya, pelajari bagaimana seperangkat alat R khusus dapat membantu Anda mengolah dan memvisualisasikan data di Introduction to the Tidyverse.

3. Keterampilan Statistik dan Matematika

Anda tidak memerlukan latar belakang matematika untuk mulai belajar sains data, tetapi Anda tidak akan melangkah jauh dalam karier jika tidak membiasakan diri dengan beberapa konsep matematika dan statistik.

Memahami statistik sangat penting saat memilih dan menerapkan berbagai teknik data yang tersedia, membangun model data yang andal, dan memahami dengan tepat data yang Anda tangani.

Selain dasar-dasar matematika yang diajarkan di sekolah, Anda sebaiknya meluangkan waktu mempelajari dasar-dasar kalkulus, probabilitas, statistik, dan aljabar linier. Teori Bayesian juga menjadi nilai tambah jika Anda bekerja dengan teknik AI dan machine learning.

Kembangkan Keterampilan Statistik dan Matematika Anda

Mulailah dengan kursus tanpa kode Introduction to Statistics sebelum beralih ke konsep yang lebih lanjut. DataCamp menawarkan lebih dari 70 kursus yang berfokus pada statistik dan probabilitas, sehingga Anda dapat memilih teknologi yang disukai dan mengasah teknik statistik Anda.

4. Keterampilan SQL

Meski sudah ada sejak tahun 60-an, SQL (Structured Query Language) tetap menjadi keterampilan wajib bagi data scientist. SQL adalah alat standar di industri untuk mengelola dan berkomunikasi dengan basis data relasional.

Basis data relasional memungkinkan kita menyimpan data terstruktur dalam tabel yang saling terkait melalui beberapa kolom yang sama. Sejumlah besar data di dunia, terutama data milik perusahaan, disimpan dalam basis data relasional. Oleh karena itu, SQL adalah keterampilan wajib bagi setiap data scientist. Untungnya, dibandingkan Python dan R, SQL adalah bahasa yang lugas dan cukup mudah dipelajari.

Kembangkan Keterampilan SQL Anda

Mulailah keterampilan kueri basis data relasional Anda dengan Introduction to SQL atau pelajari cara membuat basis data Anda sendiri di Introduction to Relational Databases in SQL.

5. Keterampilan NoSQL

Sementara SQL adalah alat yang tepat untuk menangani data terstruktur yang disimpan dalam tabel dengan baris dan kolom, situasinya bisa menjadi lebih rumit untuk data tidak terstruktur. Mayoritas data yang dihasilkan saat ini (misalnya audio, video, citra satelit, log server web) bersifat tidak terstruktur, sehingga sulit disimpan dan diproses mengikuti model relasional tradisional.

Untuk menangani berbagai jenis data tidak terstruktur, tersedia jenis basis data lain. Basis data NoSQL (singkatan dari Not only SQL) mampu menangani sejumlah besar data kompleks yang tidak terstruktur. Contoh basis data NoSQL adalah MongoDB, Neo4j, dan Cassandra.

Kembangkan Keterampilan NoSQL Anda

Basis data NoSQL berada di garis depan inovasi dalam sains data. Mulailah menekuni teknologi yang sangat diminati ini dengan kursus kami tentang NoSQL Concepts.

6. Keterampilan Visualisasi Data

Bagian penting dari pekerjaan data scientist adalah mengomunikasikan temuan analisis data. Hanya jika pengambil keputusan dan pemangku kepentingan memahami kesimpulan analisis data, barulah data dapat diubah menjadi tindakan. Salah satu teknik paling efektif untuk mencapai tujuan ini adalah melalui visualisasi data.

Visualisasi data melibatkan penggunaan representasi grafis data, seperti grafik, bagan, dan peta. Representasi ini memungkinkan data scientist merangkum ribuan baris dan kolom data kompleks, dan menyajikannya dalam format yang mudah dipahami dan diakses.

Subbidang visualisasi data berkembang pesat, dengan kontribusi penting dari disiplin seperti psikologi dan ilmu saraf, yang membantu data scientist mengidentifikasi cara terbaik mengomunikasikan informasi melalui visual.

Tersedia banyak alat untuk membuat visualisasi yang menarik, termasuk pustaka Python seperti matplotlib, pustaka R seperti ggplot2, dan perangkat lunak Business Intelligence populer seperti Tableau dan Power BI.

Kembangkan Keterampilan Visualisasi Data Anda

Ambil pengantar tanpa kode di Understanding Data Visualization atau jelajahi rangkaian lengkap kursus visualisasi data DataCamp. Dari plotly hingga Power BI, Anda akan menemukan kursus yang mencakup alat dan teknologi pilihan Anda.

7. Keterampilan Machine Learning dan AI

Machine learning dan AI adalah beberapa topik terpanas dalam sains data. Machine learning adalah cabang kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan algoritme yang belajar melakukan tugas tanpa diprogram secara eksplisit.

Dari rekomendasi Netflix hingga filter Instagram, machine learning tertanam dalam kehidupan sehari-hari Anda. Penggunaan sistem machine learning yang meningkat menyebabkan permintaan yang semakin besar terhadap data scientist dengan keterampilan machine learning. Statistik tahun 2020 menunjukkan bahwa 82% perusahaan membutuhkan orang dengan keterampilan machine learning, sementara hanya 12% yang mengatakan pasokan profesional machine learning memadai.

Kembangkan Keterampilan Machine Learning dan AI Anda

Pahami dasar-dasarnya dengan kursus Understanding Machine Learning kami atau lihat bagaimana teknologi ini digunakan untuk meningkatkan bisnis di Machine Learning for Business. Untuk kecerdasan buatan, lihat AI Fundamentals skill track dan artikel kami tentang cara belajar AI dari nol.

8. Keterampilan Deep Learning

Satu langkah lebih lanjut bagi praktisi machine learning adalah deep learning. Deep learning adalah subbidang machine learning yang berfokus pada algoritme yang kuat, disebut jaringan saraf buatan, yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia.

Sebagian besar kemajuan dalam kecerdasan buatan dalam beberapa tahun terakhir berasal dari deep learning. Jaringan saraf berada di balik beberapa aplikasi paling disruptif dan mengagumkan, termasuk mobil otonom, asisten virtual, pengenalan gambar, dan robot.

Mengetahui teori dan praktik jaringan saraf dengan cepat menjadi faktor pembeda saat merekrut atau mempromosikan data scientist. Namun, perlu diakui bahwa deep learning adalah disiplin yang rumit dan membutuhkan tingkat matematika dan pemrograman yang maju. Itulah mengapa profesional data yang mahir dalam deep learning termasuk yang berpenghasilan terbaik di industri sains data.

Kembangkan Keterampilan Deep Learning Anda

Mulailah perjalanan belajar Anda dengan mempelajari cara membangun jaringan saraf di beberapa kerangka kerja deep learning paling populer. Coba kursus Pengantar Deep Learning with Keras dan Introduction to TensorFlow in R kami.

9. Keterampilan Pemrosesan Bahasa Alami

Manusia berkomunikasi satu sama lain terutama melalui bahasa dan teks. Karena itu, tidak mengherankan bahwa sebagian besar data yang kita kumpulkan hadir dalam format ini. Natural language processing (NLP) adalah subbidang kecerdasan buatan yang berfokus pada pengekstraksian informasi bermakna dari bahasa dan teks alami.

NLP sedang naik daun di industri data. Teknik NLP berbasis machine learning dan deep learning menggerakkan beberapa aplikasi yang paling banyak digunakan, seperti mesin telusur, chatbot, dan sistem rekomendasi.

Kembangkan Keterampilan NLP dan Machine Learning Anda

Pelajari bagaimana Python dapat membantu Anda menggali wawasan dari teks dalam Natural Language Processing in Python skill track atau tingkatkan keterampilan R Anda dengan Introduction to Natural Language Processing in R.

10. Keterampilan Big Data

Ketika harus memproses sejumlah besar data kompleks dengan kecepatan tinggi, hanya mengandalkan Python atau R mungkin tidak cukup. Ekosistem Big Data mencakup alat dan teknologi yang berkembang pesat yang dirancang untuk melakukan analisis big data dengan cara yang lebih cepat, skalabel, dan andal. Tugas-tugas ini mencakup proses ETL dan manajemen basis data hingga analisis data real time dan penjadwalan tugas.

Kembangkan Keterampilan Big Data Anda

Pelajari dasar-dasar manajemen dan komputasi data terdistribusi dengan Big Data with PySpark Skill Track kami, atau pelajari cara menjadwalkan alur kerja data dengan kursus Introduction to Airflow in Python.

11. Keterampilan Komputasi Awan

Sejalan dengan evolusi ekosistem Big Data, layanan berbasis cloud dengan cepat menjadi pilihan utama bagi banyak perusahaan yang ingin memaksimalkan infrastruktur data mereka.

Lanskap komputasi awan didominasi oleh perusahaan teknologi besar, yaitu Amazon Web Services, Microsoft, Azure, dan Google Cloud. Penyedia ini menawarkan solusi yang disesuaikan dengan kondisi klien dan banyak alat data yang memungkinkan kita menjalankan alur kerja sains data tanpa keluar dari cloud.

Kembangkan Keterampilan AWS dan Komputasi Awan Anda

Dalami dasar-dasarnya dengan kursus tanpa kode kami: Understanding Cloud Computing dan AWS Cloud Concepts. Selanjutnya, pelajari cara mengoptimalkan alur kerja Anda di Introduction to AWS Boto in Python.

Keterampilan Nonteknis Data Scientist

Walaupun kemampuan teknis merupakan bagian penting dari keterampilan data scientist, ada juga keterampilan nonteknis yang Anda perlukan untuk berkembang di industri.

12. Kepekaan Bisnis

Data pada dasarnya adalah informasi. Sebagai manusia, tubuh kita terus mengumpulkan informasi melalui pancaindra. Namun untuk memaknai informasi itu, kita perlu memahami arti dan implikasinya. Hal yang sama berlaku saat menganalisis data dalam jumlah besar. Untuk menemukan informasi bermakna dari data, pertama-tama kita perlu memahami data yang kita hadapi.

Selain keterampilan teknis yang telah disebutkan, data scientist juga harus memiliki pemahaman bisnis yang kuat tentang sektor atau industri tempat mereka bekerja, baik itu keuangan, kesehatan, pemasaran, atau lainnya. Pengetahuan spesifik domain ini sangat penting untuk memaknai data dan melakukan analisis yang lebih baik.

13. Keterampilan Komunikasi

Sains data bukan hanya soal matematika dan pemrograman; ini juga tentang menyajikan dan mengomunikasikan wawasan dari analisis data. Jika orang tidak memahami hasil analisis, pekerjaan Anda sebagai ilmuwan tidak akan bernilai bagi perusahaan.

Untuk mengubah data menjadi pengambilan keputusan, data scientist harus mampu mengomunikasikan wawasannya dengan tepat. Lebih dari itu, data scientist perlu tahu cara bercerita yang kuat tentang data. Untuk melakukan itu, pendekatan dan kerangka komunikasi yang inovatif, seperti data storytelling, dapat memberikan perbedaan besar.

14. Keterampilan Etika Data

Teknologi itu sendiri bersifat netral. Namun penggunaannya tidak. Dalam beberapa tahun terakhir, beberapa perusahaan berbasis data menjadi sorotan karena mengembangkan praktik dan aplikasi yang berpotensi berdampak buruk pada masyarakat. Hal ini merusak kredibilitas dan kepercayaan yang diberikan masyarakat kepada perusahaan dan, secara lebih luas, pada teknologi.

Untuk memastikan bahwa data menghasilkan dampak positif, data scientist harus membangun kesadaran etis. Ini mencakup pemahaman konsep penting, seperti privasi data, bias algoritme, dan feedback loop, serta upaya mengembangkan algoritme yang adil, transparan, dan akuntabel. Anda juga dapat membekali diri dengan etika AI, karena ini bisa menjadi isu besar dalam beberapa tahun mendatang.

15. Kepedulian Lingkungan

Dunia sedang berada di tengah krisis iklim yang belum pernah terjadi sebelumnya. Perubahan iklim dan hilangnya keanekaragaman hayati secara cepat mengancam kondisi yang memungkinkan kehidupan manusia. Meski sering diabaikan, industri digital, termasuk sains data, perlu memikirkan dampak lingkungannya.

Menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar serta melatih algoritme machine learning memerlukan energi yang besar, sehingga menghasilkan tambahan emisi CO2 ke atmosfer. Misalnya, pada 2019 diperkirakan bahwa melatih model deep learning berskala besar dapat menghasilkan lebih dari 626.000 pon setara karbon dioksida, yang hampir lima kali emisi seumur hidup mobil rata-rata di Amerika, termasuk emisi yang terkait dengan manufakturnya. Selain itu, pusat data, tempat sebagian besar data disimpan dan diproses, juga mengonsumsi banyak air untuk mendinginkan server.

Bagan: MIT Technology Review. Sumber: Strubell dkk.

Untuk menghadapi krisis iklim, data scientist perlu menyadari dampak lingkungan dari pekerjaan mereka dan, secara lebih luas, industri sains data. Hal ini pada akhirnya dapat membantu mengoptimalkan dan mengurangi penggunaan energi serta mengembangkan praktik yang lebih berkelanjutan.

Keterampilan Data Scientist - Penutup

Artikel ini membahas 15 keterampilan data scientist yang paling diminati. Mempelajari semuanya bisa menjadi tantangan, bahkan terasa berat, terutama jika Anda baru memulai perjalanan sains data. Namun, tidak perlu stres. Sangat sedikit data scientist yang memiliki seperangkat alat selengkap itu.

Anda sebaiknya mulai mempelajari beberapa keterampilan dasar, termasuk Python, R, dan/atau SQL, serta dasar-dasar statistik, lalu beranjak secara bertahap ke topik lain.

Lalu keterampilan data scientist apa yang harus Anda pelajari selanjutnya? Tidak ada jawaban pasti untuk ini. Kemungkinan besar, perjalanan belajar Anda akan bergantung pada persyaratan pekerjaan Anda. Misalnya, jika Anda bekerja di penyedia berbasis cloud, Anda mungkin harus mempelajari keterampilan komputasi awan. Di sisi lain, jika perusahaan Anda berfokus pada machine learning, Anda sudah tahu apa yang perlu dikuasai untuk mendapatkan promosi.

Terakhir, jika Anda hanya ingin meningkatkan kumpulan keterampilan, saran kami sederhana: pelajari keterampilan yang paling Anda minati! Lihat panduan kami tentang cara menjadi data scientist untuk kiat lebih lanjut menempuh jalur karier yang menarik ini. Mulailah belajar hari ini dengan career track Data Scientist with Python.