Apa Itu Data Scientist? Pengertian, Tugas, dan Skill yang Harus Dimiliki

Profesi Data Scientist menjadi salah satu pekerjaan yang paling dicari di berbagai industri. Dengan ledakan data yang sangat besar (big data), perusahaan membutuhkan sosok yang mampu menggali insight dari data yang dihasilkan untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan strategis. Tapi sebenarnya, apa itu Data Scientist? Apa saja tugas dan keterampilan yang harus dimiliki?

Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari secara lengkap mengenai profesi Data Scientist termasuk peran, tanggung jawab, skill yang dibutuhkan dan peluang kariernya.

Pengertian Data Scientist

Data Scientist adalah seorang profesional yang bertugas mengumpulkan, menganalisa dan menginterpretasikan data dalam jumlah besar untuk membantu perusahaan membuat keputusan berbasis data. Seorang Data Scientist menggabungkan keahlian dalam statistik, pemrograman dan pemahaman bisnis untuk menemukan pola tersembunyi, membuat prediksi dan menyarankan solusi terbaik.

Data Scientist sering disebut sebagai penambang emas di era digital saat ini. Mereka mampu mengubah data mentah menjadi informasi berharga yang dapat digunakan untuk pengembangan produk, strategi marketing, efisiensi operasional dan peningkatan pengalaman pelanggan.

Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist

Tugas seorang Data Scientist bervariasi tergantung pada industri dan jenis data yang diolah. Namun secara umum, berikut beberapa tanggung jawab utama:

• Mengumpulkan Data
  Data Scientist bertugas mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik dari internal perusahaan (database, log, CRM) maupun eksternal (media sosial, API, data publik).

• Membersihkan dan Memproses Data
  Data mentah sering kali tidak rapi dan tidak siap untuk dianalisis. Data Scientist perlu membersihkan data dari kesalahan, duplikasi, dan inkonsistensi agar siap diolah.

• Analisis Statistik dan Eksploratif
  Melakukan analisis statistik untuk menemukan pola, tren, dan hubungan antar variabel. Ini bisa dilakukan dengan menggunakan teknik statistik deskriptif maupun inferensial.

• Membangun Model Prediktif
  Data Scientist menggunakan machine learning untuk membangun model prediktif yang dapat memperkirakan hasil di masa depan, misalnya memprediksi churn pelanggan atau permintaan pasar.

• Visualisasi Data dan Pelaporan
  Hasil analisis dikomunikasikan melalui dashboard, visualisasi (charts, graphs), dan laporan agar bisa dipahami oleh pemangku kepentingan non-teknis.

• Berkoordinasi dengan Tim Lain
  Data Scientist sering bekerja sama dengan tim product, marketing, engineer, dan manajemen untuk menerjemahkan insight menjadi strategi nyata.

Skill yang Harus Dimiliki Data Scientist

Untuk menjadi Data Scientist yang kompeten, ada beberapa keahlian utama yang harus dikuasai:

1. Skill Pemrograman Tingkat Lanjut

Bahasa yang paling umum digunakan adalah Python dan R. Python menjadi pilihan favorit karena pustaka data science-nya sangat lengkap seperti Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, dan Matplotlib.

2. Statistik dan Matematika

Pemahaman mendalam tentang statistik, probabilitas, regresi, dan aljabar linear sangat penting untuk menganalisis data dan membangun model.

3. Machine Learning

Pengetahuan tentang supervised dan unsupervised learning, decision trees, clustering, dan neural networks membantu dalam membuat prediksi akurat.

4. Data Wrangling dan Cleaning

Skill dalam membersihkan dan mengolah data adalah fondasi yang sangat penting. Tools seperti Pandas dan SQL sangat berguna dalam tahap ini.

5. Visualisasi Data

Kemampuan membuat grafik dan visualisasi interaktif menggunakan Matplotlib, Seaborn, Tableau, atau Power BI untuk menyampaikan insight dengan lebih efektif.

6. SQL dan Database

Data Scientist wajib memahami query SQL dan struktur database untuk mengambil data dari berbagai sistem manajemen basis data.

7. Bisnis dan Komunikasi

Keterampilan analitik saja tidak cukup. Data Scientist juga harus bisa memahami konteks bisnis dan mampu menjelaskan temuannya kepada pihak non-teknis.

Tools dan Teknologi yang Umum Digunakan

Beberapa tools populer yang digunakan oleh Data Scientist antara lain:

• Jupyter Notebook

• Google Colab

• Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)

• R

• SQL

• Tableau / Power BI

• Apache Spark

• BigQuery

• TensorFlow / PyTorch (untuk deep learning)

Prospek Karier Data Scientist

Karier Data Scientist sangat menjanjikan, dengan permintaan yang terus meningkat di berbagai sektor seperti:

• E-commerce dan Retail (rekomendasi produk, analisa perilaku konsumen)

• Perbankan dan Keuangan (fraud detection, credit scoring)

• Kesehatan (analisa rekam medis, diagnosis berbasis AI)

• Teknologi dan Startup

• Pemerintahan

Gaji Data Scientist juga tergolong tinggi, terutama jika sudah memiliki pengalaman dan portofolio proyek nyata. Di Indonesia, gaji entry-level bisa mulai dari Rp 8 juta – Rp 15 juta per bulan, dan untuk level senior bisa mencapai Rp 30 juta – Rp 50 juta atau lebih.

Data Scientist adalah profesi strategis yang menggabungkan keahlian dalam teknologi, statistik, dan pemahaman bisnis. Dengan kemampuan untuk mengubah data menjadi insight, Data Scientist memegang peran penting dalam pengambilan keputusan berbasis data di berbagai perusahaan. Bagi Anda yang tertarik di bidang teknologi dan analisa. Karier sebagai Data Scientist bisa menjadi pilihan yang sangat menjanjikan untuk masa depan.