Cara Menjadi Data Scientist pada 2026

Apa yang Dilakukan Data Scientist? 

Kami memiliki satu artikel khusus untuk memahami data science. Di dalamnya, kami membahas peran yang dapat diemban seorang data scientist. Intinya, data scientist bekerja untuk memahami dan menganalisis data secara mendalam guna memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti. 

Di lingkungan bisnis, mereka bekerja lintas tim untuk meletakkan fondasi analitik yang tangguh. Ini berarti mengembangkan strategi untuk menangkap, mengumpulkan, dan membersihkan data dari berbagai sumber. Setelah mengorganisasi dan mengeksplorasi data ini, mereka dapat membangun solusi dan mengomunikasikan temuan mereka ke seluruh bisnis. 

Data scientist sering bekerja dengan profesional lain, termasuk data engineer, analis, arsitek TI, pengembang aplikasi, dan pemangku kepentingan bisnis.

Data Analyst vs Data Scientist: Apa bedanya?

Kami memiliki panduan lengkap yang membandingkan data analyst dan data scientist. Namun, singkatnya, meskipun keduanya bekerja dengan data, cakupan dan tanggung jawabnya berbeda:

• Data analyst umumnya bekerja menafsirkan data yang ada untuk memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti. Mereka mungkin menggunakan model dan alat yang lebih sederhana.
• Data scientist mengambil peran yang lebih luas, sering kali merumuskan pertanyaan yang perlu dijawab. Mereka menarik insight menggunakan alat dan model canggih, termasuk algoritme machine learning.

Mengapa Menjadi Data Scientist? 

Ada banyak alasan mengapa seseorang memilih meniti karier di bidang data science. Ini industri yang sangat memuaskan, memberikan lingkungan kerja yang menantang dan merangsang secara intelektual. Data scientist harus selalu mengikuti tren dan perkembangan teknologi terbaru, bekerja di lingkungan yang sering kali dinamis. 

Jadi, jika Anda penasaran secara intelektual, berpikiran analitis, dan senang bekerja dengan data dan teknologi, menjadi data scientist bisa jadi pilihan untuk Anda. 

Selain itu, ada banyak peluang kerja bagi data scientist berbakat. Data dari Statista menunjukkan bahwa pasar big data diperkirakan akan tumbuh signifikan dalam beberapa tahun ke depan, diprediksi bernilai $103 miliar pada 2027 dibandingkan $90 miliar tahun lalu, pada 2025. 

Demikian pula, Biro Statistik Tenaga Kerja AS memprediksi kenaikan 36% dalam pekerjaan industri data science antara 2023 dan 2033, jauh lebih tinggi dari rata-rata nasional 4%. 

Pertumbuhan ini tercermin dalam popularitas karier data science, dengan organisasi seperti U.S. News & World Report menempatkan data scientist sebagai pekerjaan teknologi terbaik #4, terbaik #6 di pekerjaan STEM, dan pekerjaan terbaik #8 secara keseluruhan. 

Jika Anda masih belum yakin mengapa harus mempertimbangkan karier ini, gaji data scientist rata-rata bisa jadi menggoda. Dengan gaji median lebih dari $125.000 per tahun, jelas terlihat bahwa permintaan untuk data scientist diimbangi dengan paket gaji yang menarik. 

Bagaimana AI membentuk ulang peran data scientist

Kebangkitan AI generatif sejak 2023 telah mengubah apa yang dilakukan data scientist sehari-hari. Asisten AI kini menulis kode boilerplate, membuat kueri SQL, dan menghasilkan visualisasi versi awal dalam hitungan detik — yang menggeser nilai peran ke perumusan masalah, penilaian statistik, evaluasi keluaran model, dan membangun sistem AI alih-alih sekadar pemodelan dan pelaporan.

Dua implikasi praktis bagi siapa pun yang baru memulai:

1. Ekspektasi level pemula meningkat. Pemberi kerja makin berharap data scientist baru produktif dengan peralatan AI sejak hari pertama. Mengetahui cara mem-prompt, mengevaluasi, dan mengintegrasikan LLM bukan lagi pilihan.
2. Pasar kerja terbelah. Rekrutmen untuk peran spesialis AI/ML tumbuh pesat, sementara peran data scientist murni tradisional menjadi lebih kompetitif. Menguasai keterampilan GenAI lebih awal adalah cara paling langsung untuk menonjol.

Kabar baiknya: data scientist yang dapat memadukan keterampilan klasik (statistika, eksperimentasi, komunikasi) dengan pekerjaan AI terapan sangat dicari.

Kualifikasi Apa yang Diperlukan Data Scientist?

Ada perdebatan apakah gelar diperlukan untuk menjadi data scientist. Banyak profesional memasuki industri melalui jalur lain, tetapi kualifikasi universitas dapat bermanfaat. 

Kebanyakan program lulusan dan pekerjaan mencari individu dengan kualifikasi di ilmu komputer, data science, matematika, statistika, teknik, bahkan fisika. Namun, beberapa program akan melatih siapa pun yang memiliki gelar untuk menjadi data scientist. 

Kami akan membahas keterampilan spesifik secara lebih rinci di bawah, namun pengetahuan kerja tentang bahasa pemrograman seperti Python, R, SQL, dan/atau Julia dapat membantu. 

Yang lain akan menemukan bahwa mereka dapat mengandalkan pembelajaran mandiri, memetik keterampilan dan pengalaman yang diperlukan di waktu mereka sendiri dan mengesankan pemberi kerja pada tahap wawancara. Misalnya, track Data Scientist with Python kami dapat membantu Anda mempelajari semua keterampilan yang diperlukan untuk memulai karier di data science. 

Anda juga dapat mendapatkan sertifikasi sebagai data scientist dengan DataCamp dan membuktikan pengetahuan data science Anda kepada calon pemberi kerja. 

Keterampilan Apa yang Diperlukan Data Scientist? 

Dalam artikel terpisah, kami telah membahas 15 keterampilan utama data scientist untuk 2026 secara lebih rinci, jadi di sini kami ringkas. Intinya, untuk sukses di data science, Anda memerlukan berbagai hard skill dan soft skill. 

Hard skill

Ini adalah keterampilan teknis yang perlu Anda kembangkan untuk menjadi data scientist yang sepenuhnya andal: 

• Python dan R
• Statistika dan matematika
• SQL dan NoSQL
• Visualisasi data
• Machine learning
• Deep learning
• Natural language processing
• Generative AI dan LLM (perancangan prompt, RAG, evaluasi)
• Pengembangan berbantuan AI (alat seperti Copilot, Claude, Cursor)
• Big data
• Komputasi awan
• Dasar-dasar MLOps

Soft skill 

Ini kini sering disebut sebagai "power skills" atau "human skills," dan merupakan keterampilan lintas fungsi yang tidak spesifik pekerjaan namun tetap diperlukan. Bagi data scientist, ini mencakup: 

• Komunikasi 
• Storytelling 
• Berpikir kritis 
• Kepekaan bisnis 
• Pemecahan masalah 
• Kerja tim 

Berapa Gaji Rata-Rata Data Scientist? 

Kami telah membahas gaji data science secara rinci dalam artikel terpisah, memberikan rincian bayaran berdasarkan berbagai faktor. Namun, untuk merangkum secara singkat: 

• Data gaji rata-rata berbeda antar sumber. Misalnya, pada 2025 di AS, Glassdoor memberikan gaji rata-rata $163.952 per tahun, sedangkan PayScale memperkirakan $101.261.
• Manajer data science umumnya berpenghasilan tertinggi, dengan gaji berkisar $77.706 hingga $236.019 per tahun, menurut Indeed.
• Data scientist dan data engineer cenderung memiliki gaji serupa, berkisar $90.987 hingga $244.116 per tahun untuk scientist dan $81.356 hingga $196.140 per tahun untuk engineer. 
• Ukuran perusahaan berpengaruh, dengan perusahaan berjumlah lebih dari 1.000 karyawan membayar gaji median berkisar $90.000 hingga $110.000 per tahun, dibandingkan sekitar $80.000 untuk perusahaan menengah (26 hingga 1.000 karyawan) dan $60.000 untuk perusahaan kecil dan startup (2–25 anggota).

Cara Menjadi Data Scientist 

Saat ini, Anda mungkin bersemangat memulai perjalanan menjadi data scientist. Namun mulai dari mana? Di bawah ini, kami menyoroti delapan langkah yang perlu Anda tempuh untuk menjadi data scientist dari nol. 

Seperti yang sudah kami bahas, persyaratan tepat bagi data scientist akan bergantung pada beragam faktor, tetapi berikut beberapa langkah yang paling umum disebutkan: 

1. Pelajari data wrangling, visualisasi data, dan pelaporan 

Saat Anda berusaha menjadi data scientist, Anda sering menjumpai set data besar dan kompleks. Untuk memahami informasi ini (bagi diri sendiri dan orang lain), Anda perlu mempelajari cara menanganinya. Di sinilah keterampilan data wrangling berguna. Di tahap ini Anda akan membersihkan, mengorganisasi, dan mentransformasi data mentah menjadi format yang dapat dianalisis dan ditarik kesimpulan. 

Anda dapat menggunakan berbagai alat untuk merapikan data, tetapi pustaka seperti pandas di Python sering menjadi pilihan utama. Anda dapat melihat cheat sheet data wrangling di Python dengan pandas kami untuk info lebih lanjut. 

Saat menyajikan data Anda dengan dampak, Anda perlu menguasai pelaporan dan visualisasi data. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang beberapa alat visualisasi data terbaik yang ada, memberi Anda berbagai opsi bergantung pada tujuan akhir Anda. 

2. Asah keterampilan statistika, matematika, dan machine learning 

Meski Anda tidak harus memiliki gelar di bidang-bidang ini, Anda memerlukan pengetahuan fungsional tentang area tersebut. Secara umum, Anda ingin mencakup area seperti kalkulus, aljabar linear, dan statistika. Namun, ada baiknya menilai tujuan Anda mempelajari hal-hal ini. 

Misalnya, mempelajari kalkulus dapat membantu Anda membuat algoritme optimasi untuk machine learning, meskipun ada fungsi di Python dan R yang dapat menangani kalkulus untuk Anda. Sebagai contoh spesifik, memahami topik seperti gradient descent dapat membantu Anda mengukur perubahan keluaran suatu fungsi saat Anda mengubah masukan, yang dapat membantu menyempurnakan model machine learning. 

Jika Anda ingin menyegarkan keterampilan aljabar linear, kursus Linear Algebra for Data Science in R kami dapat membantu Anda bekerja dengan vektor dan matriks, menyelesaikan persamaan matriks-vektor, melakukan analisis eigenvalue/eigenvector, dan menggunakan principal component analysis untuk reduksi dimensi pada set data dunia nyata. Semua area ini bermanfaat untuk matematika terapan dan data science. 

3. Belajar coding 

Dalam artikel kami tentang bahasa pemrograman teratas untuk data scientist, kami membahas secara rinci beberapa bahasa terbaik yang perlu Anda pertimbangkan untuk dipelajari saat ini. Mengingat fleksibilitas dan penyebarannya, dua pilihan paling jelas bagi data scientist adalah Python dan R. 

Tentu saja, bekerja dengan data juga berarti bekerja dengan basis data, jadi SQL adalah bahasa pemrograman penting lainnya. Untungnya, ini bahasa yang relatif mudah setelah Anda mempelajari Python dan R. 

Julia adalah pilihan yang baik setelah Anda mempelajari Python, R, dan SQL. Dengan Julia, Anda mendapatkan bahasa yang dibangun dari awal untuk data science, sehingga cepat dan intuitif.  Jika Anda mulai bekerja dengan set data yang sangat besar, Anda mungkin membutuhkan bahasa lain, tetapi sampai saat itu, keempatnya sudah memadai.

Dengan bahasa seperti Java, Anda mendapatkan bahasa open-source yang dikenal karena efisiensi dan performanya. Untuk data science, Java Virtual Machines menyediakan kerangka kerja yang solid dan efisien untuk alat big data populer seperti Hadoop, Spark, dan Scala. 

Bahasa pemrograman lain yang layak dipelajari untuk data science dengan set data yang sangat besar mencakup Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB, dan SAS. 

4. Pahami basis data 

Kami menyebut SQL pada topik di atas, dan ini poin yang patut diulang. Basis data relasional memungkinkan data scientist menyimpan data terstruktur dengan cepat dan efisien. Saat mengumpulkan dan mengorganisasi data, Anda sering mendapati bahwa SQL adalah alat pilihan Anda di sini. 

SQL memungkinkan Anda menangani data terstruktur, mengkueri basis data, merapikan, menyiapkan, dan bereksperimen dengan data, dan banyak lagi. Selain itu, SQL sering digunakan bersama Python, dengan pustaka seperti SQLite, PostgreSQL, dan MySQL membantu Anda menghubungkan berbagai sumber data. Mulailah dengan skill track SQL Fundamentals.

5. Pelajari cara bekerja dengan big data  

Kami sudah menyinggung bahwa sebagai data scientist, Anda sering bekerja dengan set data besar. Di era ketika semua hal dan semua orang menghasilkan lebih banyak data dari sebelumnya, set data ini semakin besar, sehingga makin sulit untuk dikumpulkan, dipelihara, dan diproses. 

Namun, data scientist yang terampil dapat mengekstrak insight baru dan mendalam dari set data raksasa ini. Mempelajari platform cloud seperti AWS, Microsoft Azure, dan Google Cloud dapat menguntungkan karier Anda sebagai data scientist. Demikian pula, alat seperti Apache Spark dapat membantu pemrosesan big data, analisis, dan machine learning. 

Anda dapat mempelajari dasar-dasar big data dengan PySpark melalui kursus kami, yang membahas beberapa hal esensial saat menangani data dalam jumlah besar untuk analisis.  

6. Dapatkan pengalaman, berlatih, dan temui sesama data scientist 

Seperti karier lainnya, Anda memerlukan sebanyak mungkin pengalaman dan latihan untuk menjadi data scientist. Untungnya, ada banyak cara untuk terlibat dengan komunitas, mengerjakan proyek, dan mengembangkan keterampilan data science Anda. 

Misalnya, DataCamp DataLab menyediakan notebook kolaboratif berbasis cloud yang memungkinkan Anda menganalisis data, berkolaborasi dengan orang lain, dan berbagi insight. DataLab dirancang untuk membawa Anda dari belajar data science menjadi melakukan data science. DataLab juga memiliki set data bawaan, sehingga Anda dapat menganalisis data dalam hitungan menit.

Anda juga dapat menerapkan pengetahuan Anda pada berbagai proyek data science, memungkinkan Anda memecahkan masalah dunia nyata langsung dari browser. 

7. Ikuti magang atau lamar pekerjaan 

Setelah Anda mengembangkan semua keterampilan yang disebutkan di atas, Anda akan ingin menerapkannya dalam lingkungan yang lebih profesional. Setelah yakin memiliki keterampilan data scientist yang dibutuhkan untuk memenuhi ekspektasi suatu peran, Anda dapat mulai melamar magang atau pekerjaan. 

Lihat panduan lengkap kami tentang melamar pekerjaan data science dan pelajari cara membedakan diri dari kandidat lain. Anda mungkin memerlukan portofolio yang cukup menyeluruh yang menunjukkan beragam keterampilan, dan Anda juga perlu mempersiapkan wawancara data scientist terlebih dahulu. 

8. Ikuti dan terlibat dengan komunitas 

Jika Anda ingin menjadi data scientist, Anda harus mengikuti perkembangan industri yang bergerak cepat. Tidak ada cara yang lebih baik untuk tetap mendapat informasi tentang perkembangan data science selain dengan terlibat dalam komunitas yang sering kali dermawan dan berdedikasi. 

Selain media sosial seperti LinkedIn, Twitter, Discord, dan Reddit, Anda dapat mengikuti berbagai situs khusus, blog, dan pemimpin data science. Carilah orang-orang yang tertarik pada area yang sama dengan Anda, hubungi untuk meminta saran dan berkontribusi pada diskusi, serta terlibat dalam apa yang sedang terjadi. Dan, tentu saja, dengarkan Podcast DataFramed untuk mendapatkan kabar industri dari para profesional data.

Jalur Pendidikan untuk Menjadi Data Scientist

Menjadi data scientist adalah perjalanan yang dapat dimulai dari berbagai latar pendidikan. Seperti yang telah kita bahas, gelar sarjana di bidang data science, ilmu komputer, atau bidang terkait sering menjadi langkah pertama yang diambil orang. Namun, pada kenyataannya, ada banyak jalur untuk mendapatkan keterampilan yang diperlukan:

1. Kursus dan sertifikasi online: Memulai dengan sumber daya online seperti track data science DataCamp adalah cara yang sangat baik untuk memperoleh keterampilan yang Anda butuhkan. Selain membangun pengetahuan di berbagai area, Anda juga dapat menuju menjadi data scientist tersertifikasi dengan sertifikasi kami yang diakui.
2. Gelar sarjana. Gelar sarjana di data science, ilmu komputer, statistika, atau bidang terkait memberikan fondasi yang kuat.
3. Gelar magister. Gelar magister di data science dapat bermanfaat bagi mereka yang ingin berspesialisasi atau memperoleh keterampilan lanjutan.
4. Bootcamp data science: Bootcamp data science menawarkan pelatihan intensif untuk membantu Anda dengan cepat memperoleh keterampilan praktis. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang bootcamp data science teratas dan beberapa opsi alternatif di artikel terpisah kami. 

Berapa Lama Waktu yang Dibutuhkan untuk Menjadi Data Scientist? 

Waktu yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist bergantung pada titik awal, latar belakang, dan gaya belajar Anda. Bagi pemula sepenuhnya, mencapai kesiapan kerja biasanya memerlukan 6 hingga 12 bulan studi konsisten dan praktik langsung. Jika Anda sudah memiliki latar belakang matematika, pemrograman, atau analitik, Anda mungkin dapat mempercepat timeline ini.

Mereka yang menempuh jalur akademis tradisional — seperti gelar sarjana atau magister — mungkin menghabiskan 2 hingga 5 tahun membangun fondasi. Namun, banyak data scientist sukses masuk ke bidang ini lebih cepat melalui pembelajaran mandiri, bootcamp, dan sertifikasi.

Apa pun jalurnya, kuncinya adalah kemajuan konsisten dalam keterampilan inti (seperti Python, statistika, dan machine learning), pekerjaan proyek, serta keterlibatan dengan komunitas data science.

Roadmap Data Scientist: Garis Waktu 6–12 Bulan

Berikut roadmap belajar yang disederhanakan untuk membantu memandu perjalanan Anda menjadi data scientist. Meski timeline bervariasi, rencana ini mengasumsikan Anda mulai dari nol dan belajar paruh waktu:

Bulan 1–2: Bangun fondasi

• Pelajari Python dan/atau R untuk analisis data
• Kuasai dasar-dasar data wrangling dan visualisasi
• Pahami statistika dan probabilitas dasar

Bulan 3–4: Tingkatkan keterampilan inti

• Dalami SQL dan basis data relasional
• Pelajari aljabar linear, kalkulus, dan statistika tingkat lanjut
• Mulai mengeksplorasi konsep dan algoritme machine learning

Bulan 5–6: Bekerja dengan data dunia nyata

• Pelajari penggunaan alat big data seperti Spark dan platform cloud (AWS, GCP)
• Terapkan keterampilan Anda dalam proyek langsung menggunakan set data nyata
• Mulai membangun portofolio di platform seperti GitHub atau DataCamp DataLab

Bulan 7–8: Dapatkan sertifikasi dan siap kerja

• Ikuti sertifikasi profesional (mis., DataCamp’s Data Scientist Certification)
• Latih wawancara teknis dan bangun resume yang menonjolkan pekerjaan proyek Anda
• Mulai membangun jejaring dan melamar magang atau peran level pemula

Bulan 9–12: Perdalam spesialisasi

• Jelajahi area seperti NLP, deep learning, atau analitik bisnis
• Berkontribusi pada proyek open-source atau ikut serta dalam hackathon
• Tetap mutakhir melalui podcast, blog, dan keterlibatan komunitas

Pemikiran Akhir

Jalur menuju menjadi data scientist sama menariknya dengan hasilnya yang memuaskan. Dengan data science meresap ke setiap sektor dan industri, peran data scientist tidak pernah sepenting ini. Baik Anda didorong oleh rasa ingin tahu intelektual, janji gaji yang menggiurkan, atau keinginan membuat keputusan berdampak berbasis data, karier data science menawarkan kemungkinan tanpa batas.

Seperti yang telah kami jelajahi dalam panduan komprehensif ini, ada banyak jalan untuk memasuki bidang dinamis ini. Dari pendidikan formal di ilmu komputer atau statistika hingga pembelajaran mandiri melalui kursus online, track, dan sertifikasi seperti yang ditawarkan DataCamp, perjalanan dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan preferensi Anda. 

Pasar kerja untuk data scientist sedang booming, dengan pertumbuhan signifikan yang diprediksi dalam beberapa tahun mendatang. Pertumbuhan ini bukan hanya dari sisi peluang kerja, tetapi juga dalam ragam peran dan spesialisasi di dalam bidang tersebut. Apakah Anda melihat diri sebagai perapih data (data wrangler), machine learning engineer, atau business intelligence analyst, selalu ada ceruk untuk Anda.

Jadi, jika Anda analitis, menyukai pemecahan masalah, dan tertarik pada kekuatan data, tidak ada waktu yang lebih baik untuk menjadi data scientist. Mulailah hari ini dengan career track Data Scientist with Python kami.