Data science adalah ilmu yang terus berkembang dan makin sering dicari oleh perusahaan ternama. Ilmu ini adalah segelintir kurikulum yang mengajarkan kepada mahasiswa untuk menganalisis data besar, data mining, dan keterampilan pemrograman. Dengan tujuan mengungkap kecerdasan yang berguna bagi organisasi mereka, Data Scientist harus menguasai spektrum penuh dari siklus hidup data science dan memiliki tingkat fleksibilitas dan pemahaman untuk memaksimalkan pengembalian pada setiap fase proses.

Istilah “ilmuwan data” diciptakan baru-baru ini pada tahun 2008 ketika perusahaan menyadari kebutuhan akan professional data yang terampil dalam mengatur dan menganalisis data dalam jumlah besar. Dalam artikel McKinsey & Company 2009, Hal Varian, kepala ekonom Google dan profesor UC Berkeley ilmu informasi, bisnis, dan ekonomi, meramalkan pentingnya beradaptasi dengan pengaruh teknologi dan konfigurasi ulang industri yang berbeda.

Data Scientist yang kompeten dapat mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, mengumpulkan data dari banyak sumber data yang berbeda, mengatur informasi, menerjemahkan hasil menjadi solusi, dan mengkomunikasikan temuan mereka dengan cara yang secara positif mempengaruhi keputusan bisnis. Keterampilan ini diperlukan di hampir semua industri, sehingga ilmu data science yang terampil menjadi semakin berharga bagi perusahaan.

Apa yang bisa kamu lakukan jika kamu lulusan data science?

Dalam satu dekade terakhir, ahli data science telah menjadi aset yang diperlukan dan hadir di hampir semua organisasi. Para profesional ini adalah individu yang berpengetahuan luas dan didorong oleh data dengan keterampilan teknis tingkat tinggi yang mampu membangun algoritma kuantitatif kompleks untuk mengatur dan mensintesis sejumlah besar informasi yang digunakan untuk menjawab pertanyaan dan mendorong strategi dalam organisasi mereka. Apalagi jika Anda memiliki keterampilan berkomunikasi dan kepemimpinan yang diperlukan untuk memberikan hasil yang nyata kepada berbagai pemangku kepentingan di seluruh organisasi atau bisnis.

Data Scientist harus ingin tahu dan berorientasi pada hasil, dengan pengetahuan khusus industri dan keterampilan komunikasi yang luar biasa yang memungkinkan mereka menjelaskan hasil yang sangat teknis kepada rekan non-teknis mereka. Mereka memiliki latar belakang kuantitatif yang kuat dalam statistik dan aljabar linier serta pengetahuan pemrograman dengan fokus pada pergudangan data, penambangan, dan pemodelan untuk membangun dan menganalisis algoritma.

Hal yang harus dikuasai oleh ahli data science meliputi 

• R
• Python
• Apache Hadoop
• PetaKurangi
• Apache Spark
• Database NoSQL
• Cloud computing
• D3
• Apache Pig
• Tableau
• iPython notebook
• GitHub

Ahli data science adalah profesi bergengsi

Perusahaan perekrut tenaga kerja di Amerika serikat, Glassdoor, menempatkan ahli data science sebagai Pekerjaan Terbaik #1 di Amerika pada tahun 2018. Bukan sekedar glorifikasi belaka, tapi posisi ini telah bertahan selama 3 tahun berturut-turut artinya masih berlaku hingga tahun 2021 ini. Tak bisa dipungkiri bahwa jumlah data yang meningkat pada sejumlah perusahaan, sementara urgensi kebutuhan agar mudah diakses juga semakin tinggi – lulusan data science sangat dibutuhkan pada setiap sektor. 

Data Scientist

Data Scientist memeriksa pertanyaan mana yang perlu dijawab dan di mana menemukan data terkait. Mereka memiliki ketajaman bisnis dan keterampilan analitis serta kemampuan untuk menambang, membersihkan, dan menyajikan data. Bisnis menggunakan Data Scientist untuk mencari, mengelola, dan menganalisis sejumlah besar data tidak terstruktur. Hasilnya kemudian disintesis dan dikomunikasikan kepada pemangku kepentingan utama untuk mendorong pengambilan keputusan strategis dalam organisasi. Keterampilan yang dibutuhkan: Keterampilan pemrograman (SAS, R, Python), keterampilan statistik dan matematika, mendongeng dan visualisasi data, Hadoop, SQL, pembelajaran mesin

Analis data

Analis data menjembatani kesenjangan antara Data Scientist dan analis bisnis. Mereka diberikan pertanyaan yang perlu dijawab dari organisasi dan kemudian mengatur dan menganalisis data untuk menemukan hasil yang selaras dengan strategi bisnis tingkat tinggi. Analis data bertanggung jawab untuk menerjemahkan analisis teknis ke item tindakan kualitatif dan mengkomunikasikan temuan mereka secara efektif kepada berbagai pemangku kepentingan. Keterampilan yang dibutuhkan: Keterampilan pemrograman (SAS, R, Python), keterampilan statistik dan matematika, pertengkaran data, visualisasi data

Insinyur Data

Insinyur data mengelola jumlah eksponensial dari data yang berubah dengan cepat. Mereka fokus pada pengembangan, penerapan, pengelolaan, dan pengoptimalan jalur pipa data dan infrastruktur untuk mengubah dan mentransfer data ke Data Scientist untuk kueri.

Karir di data science

Dengan menggabungkan ilmu komputer dan statistik, dua disiplin ilmu yang terkait namun berbeda, data science digunakan untuk mengubah kumpulan data menjadi wawasan dan prediksi yang berguna. Ini menembus kehidupan kita sehari-hari jauh di luar dunia teknologi. Mereka yang memiliki pekerjaan data science membuat kemajuan di industri yang berbeda, melengkapi bisnis dengan informasi yang mereka butuhkan untuk mencapai tujuan dan mengembangkan solusi — bahkan di saat krisis. Sebut saja pandemi COVID-19 misalnya. Sejak Maret 2020, Data Scientist Di Johnson & Johnson telah memfokuskan upaya mereka dalam menggunakan data untuk melacak wabah dan menginformasikan keputusan tentang kembali ke kantor pasca WFH. Menurut Biro Statistik Tenaga Kerja AS (BLS), beberapa industri dengan tingkat pekerjaan tertinggi Data Scientist dan matematika termasuk manajemen perusahaan dan perusahaan, konsultasi, penelitian ilmiah, dan pendidikan tinggi. 

Jalur Karir data science

Selain gelar tradisional seperti insinyur data, analis data, dan ilmuwan data, mereka yang mengejar karir di bidang data science dapat memanfaatkan keterampilan dan keahlian mereka di bidang pemasaran, keuangan, akuntansi, operasi, atau rantai pasokan dalam analitik departemen khusus. Menurut The Quant Crunch report yang disusun oleh IBM dan Burning Glass Technologies, jabatan lain yang mungkin dimiliki oleh para profesional data science adalah analis fungsional, pengembang sistem data, dan manajer analitis. 

Saat memeringkat prioritas untuk pekerjaan data science menurut industri, Forum Ekonomi Dunia melaporkan dalam laporan wawasan 2019 tentang data science di ekonomi baru seperti: 

• Otomotif, kedirgantaraan, rantai pasokan, dan transportasi
• Penerbangan, perjalanan, dan pariwisata
• Kimia, bahan canggih, dan bioteknologi
• Konsumen
• Utilitas dan teknologi energi
• Jasa keuangan dan investor
• Kesehatan dan perawatan kesehatan global
• Teknologi informasi dan komunikasi
• Infrastruktur
• Pertambangan dan logam
• Minyak dan gas
• Layanan profesional.

Bergantung pada faktor-faktor seperti pemberi kerja, anggaran, permintaan, dan lainnya, para profesional mungkin menemukan bahwa ada peluang untuk tumbuh dan berkembang di bidang ini. Seperti yang dikatakan oleh salah satu artikel Harvard Business mengejar jalur karir data science dapat membuka pintu ke peran manajemen, di mana para profesional dapat merancang tim yang beragam, tangguh, dan berkinerja tinggi pada berbagai lini. Data science juga merupakan bidang multidisiplin yang menekankan pentingnya statistik dan matematika, di samping manajemen proyek dan komunikasi.

Pada akhirnya, data science dapat dipahami sebagai sesuatu yang lebih dari sekadar angka; data science bercerita.

Universitas Bunda Mulia, Bridging Education to The Real World.