Dalam era digital yang terus berkembang, data telah menjadi harta yang tak ternilai bagi berbagai perusahaan dan organisasi. Proses pengolahan data untuk meraih wawasan bisnis yang berharga telah menjadi prioritas utama. Inilah yang menjadikan bidang Data Science semakin krusial.
Jurusan kuliah Data Science menjadi primadona yang tak tertandingi di dunia pendidikan. Artikel ini akan membahas alasan mengapa Data Science menjadi jurusan pilihan utama dan prospek karirnya yang bersinar di masa mendatang.
Mengapa Data Science Menjadi Primadona?
a. Peran Vital Data
Data telah berubah menjadi komoditas berharga dalam konteks bisnis dan teknologi modern. Perusahaan mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti transaksi pelanggan, media sosial, sensor, dan berbagai kanal lainnya.
Namun, data tersebut tidak memiliki nilai apabila tidak diartikan dengan benar. Inilah peran Data Science. Para ahli Data Science menganalisis, memproses, mengurai, dan menerjemahkan data menjadi wawasan atau insight yang berguna untuk bisnis.
Kamu belum paham ilmu Data? Baca juga: Apa Itu Data Science
b. Prediksi yang Akurat
Data Science memungkinkan perusahaan membuat prediksi yang lebih akurat mengenai tren dan perilaku di masa depan. Ini menjadi sangat berharga dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Dengan memahami tren dan pola dari data historis, perusahaan dapat merancang strategi yang lebih efisien.
Contoh prediksi akurat dari ilmu data dapat dilihat dalam salah satu penelitian yang dilakukan oleh Dosen Universitas Bunda Mulia, Cevi Hardian mengenai prediksi harga jual mobil bekas.
Memprediksi harga jual mobil adalah hal yang kompleks. Hal ini karena mobil bekas memiliki variasi dan karakteristik yang berbeda-beda, seperti merek, model, tahun pembuatan, kondisi kendaraan, dan lain-lain.
Tapi, dengan menggunakan machine learning , ilmu Data Science mengolah data-data fluktuasi harga, distribusi merek, dan berbagai faktor lainnya untuk menentukan harga jual kendaraan dengan akurat.
c. Keunggulan Bersaing
Perusahaan yang dapat memanfaatkan data secara tepat memiliki keunggulan kompetitif yang jelas. Mereka dapat merespons perubahan pasar dengan cepat dan mengoptimalkan operasional mereka berdasarkan wawasan dari Data Science.
d. Inovasi Produk dan Layanan
Data Science juga memiliki peran penting dalam pengembangan produk dan layanan baru. Dengan memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan melalui data, perusahaan dapat merancang produk yang lebih sesuai dengan pasar.
9 Peluang Karir dalam Data Science
1. Data Scientist
Peran utama di dunia data science adalah Data Scientist. Pekerjaan mereka berkutat di dunia machine learning, karena itu seorang data scientist harus punya kemampuan matematis yang baik.
Tugas Data Scientist:
- Mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menafsirkan data
- Mengembangkan model prediktif dan algoritma yang canggih (machine learning)
Kisaran Gaji Data Scientist (berdasarkan situs pencarian kerja Glassdoor)
- 7 -11 juta/ bulan (junior level)
- 8-15 juta/bulan (mid level)
- 13-28 juta/bulan (senior level)
2. Data Analyst
Data Analyst fokus pada analisis data yang lebih mendetail. Mereka bertugas mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan dari data yang ada. Tujuannya tentu untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik Seorang Data Analyst bisa bekerja di berbagai industri, misalnya keuangan, kriminologi, sains, medis, bahkan pemerintahan.
Tugas Data Analyst
- Menganalisis data set untuk menemukan pemecahan masalah
- Mengkomunikasikan hasil analisis data set pada bagian manajemen dan stakeholder.
- Menggunakan tools untuk mengambil data
- Mengorganisir dan mengelola data base agar bisa digunakan
- Berkoordinasi dengan teknisi, programmer, dan manajemen untuk mengidentifikasi peluang dan membuat strategi pengelolaan data
Kisaran Gaji Data Scientist (berdasarkan situs pencarian kerja Glassdoor)
- 9 -13 juta/ bulan (junior level)
- 13 – 22 juta/ bulan (mid level)
- >100 juta/bulan (senior level)
3. Machine Learning Engineer
Profesional ini mengembangkan dan mengimplementasikan algoritma Machine Learning pada produk dan layanan. Mereka memiliki pemahaman mendalam tentang teknik pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.
Untuk menjadi seorang machine learning engineer, kamu harus fasih dalam bahasa pemrograman seperti Python, dan software seperti SQL. Kamu juga harus memiliki dasar matematika dan statistik yang kuat.
Tugas Data Machine Learning Engineer
- Menciptakan sistem yang bisa “belajar” dari data yang ada dan membuat prediksi
- Menggabungkan softfare engineering dengan ilmu data
Kisaran Gaji Machine Learning Engineer (berdasarkan situs pencarian kerja Glassdoor)
- mencapai 60-70 juta per bulannya.
4. Big Data Engineer
Seiring dengan pertumbuhan data yang besar, Big Data Engineers bertanggung jawab merancang, mengelola, dan memelihara infrastruktur yang diperlukan untuk mengelola volume data yang masif.
Tugas Big Data Engineer
- Membuat sistem pengumpulan data yang efisien
- Mengembangkan tools untuk analisis data
- Memanajemen data dan metadata
- Membuat model machine learning
- Melakukan riset
Kisaran Big Data Engineer (berdasarkan situs pencarian kerja Glassdoor)
- 20 – 100 juta per bulannya
5. Business Intelligence Analyst
Pekerjaan Data Science yang satu ini fokus pada pengumpulan dan analisis data bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan strategis perusahaan.
Tugas Business Intelligence Analyst
- Mengembangkan solusi-solusi business inteligence untuk perusahaan
- Membuat laporan untuk meningkatkan proses bisnis
- Berkolaborasi dengan tim data untuk mengolah data yang ada
- Menganalisis hal-hal yang dibutuhkan bisnis berdasarkan data yang ada kemudian mengubahnya jadi wawasan untuk mengembangkan bisnis.
Kisaran Gaji Business Intelligence Analyst (berdasarkan situs pencarian kerja Glassdoor)
- 10-15 juta/ bulan (staff level)
- 20-30 juta/bulan (senior level)
6. Data Modeler
Seperti namanya, seorang Data Modeler bekerja dengan model machine learning. Hasil kerja dari Data Modeler berguna untuk mendukung manajemen perusahaan, business intelligence, machine learning, data science, dan kepentingan bisnis lainnya. dikutip dari Toptal, berikut ini adalah tugas seorang Data Modeler.
Tugas Data Modeler
- Mendesain arsitektur data
- Menggunakan database relational, dimensional, dan NoSQL
- Mengelola data modeling, tools, best practice, dan hal lainnya terkait model data
Kisaran Gaji Data Modeler (berdasarkan situs pencarian kerja Ziprecruiter)
berdasarkan data situs pencarian kerja ZIprecruiter, gaji seorang data modeler berkisar antara USD$145,000- USD$153,742 per tahunnya.
7. Data Warehouse Engineer
Seorang Data Warehous Engineer adalah mereka yang bertugas memanajemen pengembangan siklus hidup data dari segi back-end . Berikut tugas seorang Data Warehouse Engineer dikutip dari projectpro.io.
Tugas Data Warehouse Engineer
- Membangun dan mendukung database untuk data source baru dan yang sudah ada untuk data warehouse perusahaan
- menganalisis kebutuhan bisnis dan memonitoring analisis secara akurat dan efisien.
Kisaran Gaji Data Warehouse Engineer (berdasarkan situs pencarian kerja Glassdoor)
- 30-35 juta/ bulan (junior level)
- 50-55 juta/ bulan (mid level)
- 70-73 juta/ bulan (senior level)
8. Quantitative Analyst
DIilansir dari Corporate Finance Institute, seorang Quatitative Analyst adalah profesional yang memiliki spesialisasi dalam mendesain, mengembangkan, dan mengimplementasi algoritma, dan model statistika atau matematis untuk memecahkan masalah yang kompleks.
Tugas Quantitative Analyst
- Pekerjaannya berpusat di manajemen resiko, asses management, dan securities trading.
- Bekerja dengan bahasa pemrograman C++, Java, Python, R, dan MATLAB
Kisaran Gaji Quantitative Analyst (berdasarkan situs pencarian kerja Glassdoor)
- Berkisar dari USD138.000 – 221.000 per tahunnya
9. Data Architect
Data architect umumnya adalah senior data science yang bertugas menerjemahkan kebutuhan bisnis ke spesifikasi teknologi. Dilansir dari CIO.com, berikut ini adalah tugas seorang data architect.
Tugas Data Architect
-
Menerjemahkan kebutuhan bisnis ke dalam spesifikasi teknis, termasuk aliran data, integrasi, transformasi, basis data, dan gudang data
-
Mendefinisikan kerangka kerja, standar, dan prinsip arsitektur data, termasuk pemodelan, metadata, keamanan, data referensi seperti kode produk dan kategori klien, serta data master seperti klien, vendor, material, dan karyawan
-
Mendefinisikan arsitektur referensi, yaitu pola yang dapat diikuti orang lain untuk menciptakan dan meningkatkan sistem data.
-
Mendefinisikan aliran data, yaitu bagian organisasi mana yang menghasilkan data, mana yang membutuhkan data untuk berfungsi, bagaimana aliran data dikelola, dan bagaimana data berubah selama transisi
-
Berkolaborasi dan berkoordinasi dengan berbagai departemen, pemangku kepentingan, mitra, dan vendor eksternal
Kisaran Gaji Data Architect (berdasarkan situs pencarian kerja Glassdoor)
- Berkisar dari USD138.000 – USD202.000 per tahunnya di Amerika Serikat.
Kesimpulan
Data Science adalah jurusan yang menonjol dengan peluang kerja yang cerah. Di dunia yang semakin bergantung pada data, ahli Data Science memiliki peran penting dalam membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik, mengembangkan produk inovatif, dan meraih keunggulan di pasar.
Jika Anda tertarik pada analisis data, model matematika, dan teknologi informasi, maka Data Science adalah pilihan jurusan menarik yang membuka peluang karir yang tak terbatas.
Dapatkan informasi selengkapnya mengenai program studi Data Science di Universitas Bunda Mulia dengan mengunjungi dua lokasi kampus kami, di bawah ini.
KAMPUS ANCOL
Jalan Lodan Raya No.2, Jakarta Utara 14430
No Telp: 021 690 9090
KAMPUS SERPONG
Jalan Jalur Sutera Barat Kav. 7-9, Alam Sutera, Tangerang, Banten 15143
No Telp: 021 8082 1428
Temukan juga kami di berbagai platform media sosial di bawah ini:
Instagram klik di sini
Youtube klik di sini
Tiktok klik di sini
WhatsApp klik di sini
Universitas Bunda Mulia, Bridging Education to the Real World! ✨
Related Post