Data Science Adalah: Pengertian, Tugas, dan Gaji Data Science di Tahun 2024 Saat in!

Di era modern saat ini, mungkin Anda telah menyaksikan lahirnya lapangan pekerjaan baru yang semakin menarik perhatian, di antaranya adalah data science. Meskipun masih terdengar asing bagi sebagian orang, data science telah menjelma menjadi pilar utama dalam perusahaan-perusahaan besar hingga start up yang inovatif. Banyak perusahaan, terutama yang beroperasi di sektor-sektor yang bergantung pada analisis data untuk pengambilan keputusan, menawarkan kompensasi yang sangat menarik, hingga gaji tinggi loh. Gaji tinggi ini mencerminkan pentingnya peran data science dalam menghasilkan wawasan berharga bagi perusahaan

Perpaduan antara ilmu komputer, matematika, dan pemahaman mendalam terhadap data telah menciptakan permintaan yang tak terelakkan akan ahli data science yang mampu membawa nilai tambah dalam menganalisis dan mengurai data kompleks menjadi wawasan yang berarti. Dengan menggali lebih dalam, kita akan menemukan bagaimana data science tidak hanya menjadi alat analisis, tetapi juga pemersatu antara matematika, statistik, dan kecerdasan buatan, membentuk fondasi bagi inovasi yang mengubah paradigma dalam berbagai industri.

Lihat Juga : Pengertian Routing Adalah

Apa itu data science?

Mengutip dari berbagai sumber, Kami menyimpulkan bahwa Data science adalah ilmu yang menggabungkan sebuah kemahiran di bidang ilmu tertentu, seperti matematika, statistik, dan ilmu komputer, dengan keahlian pemrograman. Data science adalah proses mengumpulkan, menafsirkan, dan menganalisis kumpulan data besar, yang terstruktur dan tidak terstruktur, untuk membantu mengubah data menjadi informasi yang berarti dan mengidentifikasi peluang bisnis yang lebih baru. Data scientist adalah pekerjaan yang mengumpulkan, menafsirkan, dan menganalisis data besar, yang terstruktur dan tidak terstruktur, untuk membantu mengubah data menjadi informasi yang berarti dan mengidentifikasi peluang bisnis yang lebih baru.

Dalam praktiknya, data science melibatkan pemrosesan, pemodelan, dan interpretasi data untuk mengungkap pola-pola tersembunyi, tren, serta hubungan kausal yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam berbagai konteks, mulai dari bisnis hingga ilmu sosial dan ilmu alam. Dengan memanfaatkan teknik seperti analisis statistik, pembelajaran mesin, dan pengolahan bahasa alami, data science memungkinkan para praktisi untuk menggali nilai tambah dari data yang semakin melimpah di era digital ini.

Lihat Juga : Pengertian Jaringan Komputer

Tugas seorang data science

Bagi Anda yang tertarik untuk menjadi seorang data science, Anda perlu memahami apa saja tugas yang harus dikerjakan. Kami telah memberikan informasi pada Anda terkait tugas dari seorang data science, beberapa di antaranya sebagai berikut!

Pengumpulan data

Memperoleh data dari berbagai sumber, baik itu data internal perusahaan maupun data eksternal dari sumber-sumber publik atau pihak ketiga.

Pembersihan data

Membersihkan data dari noise, outliers, atau kesalahan lainnya agar data dapat diolah dengan akurat dan dapat dipercaya.

Pemrosesan data

Melakukan transformasi dan pengolahan data untuk mempersiapkannya agar siap untuk analisis lebih lanjut, seperti melakukan pengkodean, normalisasi, atau penggabungan data dari beberapa sumber.

Eksplorasi data

Mengeksplorasi data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang mungkin tersembunyi di dalamnya menggunakan teknik visualisasi data dan analisis statistik.

Pemodelan data

Membangun model statistik atau model pembelajaran mesin untuk memprediksi perilaku atau kejadian di masa depan berdasarkan data historis.

Evaluasi model

Menguji dan mengevaluasi kinerja model yang dibangun menggunakan metrik yang relevan untuk memastikan keakuratannya dan mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan.

Implementasi solusi

Mengimplementasikan solusi berdasarkan hasil analisis data ke dalam sistem atau proses yang relevan di dalam perusahaan.

Komunikasi hasil

Mengomunikasikan hasil analisis data dan wawasan yang ditemukan kepada para pemangku kepentingan dengan cara yang mudah dipahami, baik secara lisan maupun tertulis.

Pemeliharaan model

Memantau kinerja model secara teratur, memperbarui model jika diperlukan, dan membuat rekomendasi untuk meningkatkan keefektifan solusi data science yang telah diimplementasikan.

Pengembangan algoritma baru

Berkontribusi pada penelitian dan pengembangan algoritma baru dalam bidang data science untuk meningkatkan kinerja dan keakuratan analisis data di masa mendatang.

Lihat Juga : Brand Awareness Adalah

Fungsi data science dalam dunia kerja

Fungsi data science dalam dunia kerja adalah membantu perusahaan dan organisasi dalam mengambil keputusan yang lebih tepat dan efektif berdasarkan analisis data yang mendalam. Berikut beberapa fungsi utama data science dalam dunia kerja:

Analisis data

Data science digunakan untuk menganalisis data yang diperoleh dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.

Prediksi

Dengan memanfaatkan model statistik dan pembelajaran mesin, data science memungkinkan perusahaan untuk membuat prediksi dan peramalan tentang perilaku pasar, tren bisnis, atau kinerja operasional di masa depan.

Optimasi proses

Data science membantu dalam mengoptimalkan proses bisnis dan operasional dengan mengidentifikasi area yang dapat ditingkatkan efisiensinya, mengurangi biaya, atau meningkatkan produktivitas.

Pengenalan pola konsumen

Dengan menganalisis data perilaku konsumen, data science membantu perusahaan untuk memahami preferensi, kebutuhan, dan kebiasaan konsumen, sehingga dapat mengarahkan strategi pemasaran dan penjualan yang lebih efektif.

Deteksi dan pencegahan kecurangan

Dalam industri keuangan dan e-commerce, data science digunakan untuk mendeteksi pola-pola mencurigakan atau penipuan yang dapat merugikan perusahaan, sehingga tindakan pencegahan dapat diambil lebih awal.

Personalisasi produk dan layanan

Data science memungkinkan perusahaan untuk memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pelanggan dengan mengadaptasi produk, layanan, atau rekomendasi berdasarkan preferensi dan riwayat transaksi mereka.

Pengembangan produk dan layanan baru

Dengan menganalisis data pasar dan umpan balik pelanggan, data science membantu perusahaan dalam mengidentifikasi peluang baru untuk pengembangan produk dan layanan yang dapat memenuhi kebutuhan dan keinginan pelanggan.

Pengambilan keputusan berbasis data

Salah satu fungsi utama data science adalah menyediakan informasi yang akurat dan relevan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data, baik itu dalam skala operasional maupun strategis.

Lihat Juga : Customer Service Adalah

Kemampuan yang perlu disiapkan untuk menjadi data science!

Untuk menjadi seorang data scientist yang sukses, ada beberapa kemampuan yang perlu dipersiapkan:

Pemahaman konseptual

Memiliki pemahaman yang kuat tentang konsep dasar dalam matematika, statistik, dan ilmu komputer merupakan fondasi penting dalam data science. Ini termasuk pemahaman tentang probabilitas, aljabar linear, analisis regresi, dan teori graf.

Penguasaan alat dan bahasa pemrograman

Data science perlu mahir menggunakan alat-alat analisis data seperti Python, R, SQL, dan MATLAB. Mereka juga perlu menguasai kerangka kerja dan library seperti TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, dan Pandas.

Pengalaman dalam analisis data

Pengalaman praktis dalam menganalisis data adalah kunci untuk menjadi data science yang efektif. Ini termasuk kemampuan untuk membersihkan, memanipulasi, dan memvisualisasikan data menggunakan alat-alat analisis statistik dan pembelajaran mesin.

Keterampilan pemecahan masalah

Data science perlu memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi dan merumuskan masalah, serta mengembangkan strategi analisis data yang efektif untuk memecahkannya. Kemampuan pemecahan masalah yang kuat sangat diperlukan dalam menghadapi masalah yang kompleks dan tidak terstruktur.

Kreativitas dan inovasi

Kreativitas sangat penting dalam data science, terutama dalam mengembangkan pendekatan baru untuk menganalisis data atau menemukan solusi untuk masalah yang rumit. Data scientist perlu berpikir di luar kotak dan bersedia mencoba pendekatan baru yang belum pernah dicoba sebelumnya.

Kemampuan komunikasi

Data science perlu memiliki kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis data mereka secara efektif kepada berbagai pemangku kepentingan, termasuk manajemen eksekutif, tim teknis, dan non-teknis. Kemampuan untuk menjelaskan temuan secara jelas dan meyakinkan adalah kunci untuk mempengaruhi pengambilan keputusan.

Keterampilan bisnis

Memiliki pemahaman yang kuat tentang konteks bisnis dan industri tempat data science diterapkan adalah penting untuk memastikan bahwa analisis data menghasilkan wawasan yang bermanfaat dan relevan bagi perusahaan. Ini termasuk pemahaman tentang model bisnis, tujuan strategis, dan tantangan spesifik dalam industri tersebut.

Lihat Juga : Event Organizer (EO) Adalah

Data analyst vs Data science, apa bedanya?

Data analyst dan data scientist adalah dua peran yang berbeda dalam domain analisis data, meskipun sering kali keduanya digunakan secara bergantian. Berikut adalah perbedaan utama antara keduanya:

1. Tujuan utama : Data analyst biasanya bertanggung jawab untuk menganalisis data historis dengan tujuan memberikan wawasan tentang apa yang terjadi di masa lalu dan saat ini. Mereka sering kali fokus pada pemahaman pola dan tren dari data yang ada. Sementara itu, data scientist cenderung lebih fokus pada membangun model prediktif dan menjalankan analisis lanjutan untuk membuat prediksi tentang apa yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data historis.
2. Metode dan alat : Data analyst menggunakan metode analisis statistik dan alat seperti Excel, SQL, dan beberapa alat visualisasi data untuk memahami dan menggali informasi dari data. Di sisi lain, data scientist menggunakan lebih banyak teknik pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan algoritma lanjutan untuk membangun model prediktif yang kompleks. Mereka juga biasanya lebih mahir dalam pemrograman menggunakan bahasa seperti Python atau R.
3. Keahlian : Data analyst cenderung lebih fokus pada keahlian analisis statistik dan pemahaman bisnis yang baik untuk menginterpretasikan data secara efektif. Sementara itu, data scientist memiliki latar belakang yang lebih teknis dan memerlukan pemahaman yang mendalam tentang matematika, statistik, ilmu komputer, dan teknik pembelajaran mesin.
4. Pengambilan Keputusan : Data analyst biasanya memberikan wawasan yang didasarkan pada data yang ada untuk mendukung pengambilan keputusan di tingkat operasional atau taktis. Sementara itu, data scientist membantu dalam membangun model prediktif dan membuat keputusan berdasarkan analisis data yang mendalam untuk mendukung strategi bisnis dan pengambilan keputusan di tingkat strategis.

Meskipun demikian, perbedaan antara data analyst dan data scientist dapat bervariasi tergantung pada organisasi dan peran yang spesifik. Dalam beberapa kasus, peran tersebut dapat tumpang tindih atau bahkan di satukan menjadi satu peran, terutama dalam organisasi yang lebih kecil atau dalam proyek-proyek yang lebih sederhana.

Lihat Juga : Software Testing Adalah

Tertarik menjadi seorang data science? Intip gajinya!

Di beberapa negara maju, data scientist dapat menghasilkan gaji yang cukup tinggi, terutama di kota-kota besar atau pusat teknologi seperti Silicon Valley di Amerika Serikat atau London di Inggris. Di sisi lain, di negara-negara berkembang, gaji data scientist mungkin lebih rendah, tetapi masih relatif tinggi dibandingkan dengan profesi lainnya.

Jika Anda tertarik menjadi seorang data scientist, penting untuk melakukan riset pasar untuk memahami standar gaji di wilayah Anda dan mempertimbangkan faktor-faktor lain seperti kebutuhan hidup dan potensi pertumbuhan karir. Selain itu, memiliki keterampilan dan pengalaman yang kuat dalam analisis data dan pemrograman akan membantu Anda memperoleh gaji yang lebih baik dan bersaing di pasar kerja.

Mengutip dari idstar.co.id, gaji data science dapat dikategorikan berdasarkan pengalaman, sebagai berikut:

• Data scientist dengan pengalaman 0-1 tahun: Rp9,000,000 per bulan
• Data scientist dengan pengalaman 1-3 tahun: Rp10,000 – Rp18,000,000 per bulan
• Data scientist dengan pengalaman 4-6 tahun: Rp19,000,000 – Rp28,000,000 per bulan
• Data scientist dengan pengalaman 7-8 tahun: Rp30,000,000 – Rp60,000,000 per bulan.

Lihat Juga : Workshop Adalah

Penutup

Dalam dunia yang semakin terhubung dan terdorong oleh data, peran data science tidak hanya menjadi semakin penting, tetapi juga semakin menarik bagi para profesional yang ingin memahami dan memanfaatkan potensi besar yang tersimpan dalam setiap bit data. Dengan memanfaatkan teknologi dan keterampilan analisis yang tepat, data science bukan hanya tentang memahami apa yang telah terjadi, tetapi juga tentang membuat prediksi cerdas dan menginspirasi inovasi yang membentuk masa depan. Mari terus menjelajahi dan memanfaatkan kekuatan data science untuk menciptakan solusi yang bermanfaat dan memajukan dunia kita ke arah yang lebih cerdas dan berkelanjutan.

---

Penulis : Elly Abriyanti Widyaningrum | Editor : Rudi Dian Arifin, Wahyu Setia Bintara