Tren Pekerjaan Data Science yang Perlu Diperhatikan

gambaran pekerjaan data science

Kemajuan teknologi memunculkan banyak peluang pekerjaan data science dalam dunia bisnis. Data science melibatkan istilah-istilah seperti data analytics dan big data, menjadi fokus utama bagi banyak perusahaan dan instansi.

Dengan penggunaan data science, perusahaan dapat mengoptimalkan analisis data yang kompleks, tidak mungkin dilakukan dengan metode sederhana. Contohnya, dalam marketplace, data science digunakan untuk menganalisis penjualan dan pembelian di platform khusus, memberikan wawasan yang kritis.

Oleh karena itu, bagi yang tertarik memasuki dunia data science, penting untuk memahami lebih dalam konsep ini. Data science memiliki peran integral dalam kesuksesan operasional perusahaan, menjadi fondasi untuk pengambilan keputusan yang cerdas dan strategis.

Tren Pekerjaan Data Science

1. Data Architect

Data architect bertugas sebagai arsitek data, bertanggung jawab merancang, mengembangkan, dan mengelola infrastruktur perusahaan. Tugasnya termasuk berkolaborasi dengan tim IT, membuat blueprint infrastruktur, membangun inventory data, serta melakukan riset dan evaluasi manajemen data. Dibutuhkan pemahaman bahasa pemrograman dan sistem operasi. Gaji rata-rata data architect berkisar Rp6.000.000 – Rp19.000.000.

2. Data Engineer

Data Engineer sangat diperlukan dalam mengekstraksi, menyiapkan, dan mengubah data dari berbagai sumber untuk mendukung keputusan bisnis. Mereka bertanggung jawab menjaga kinerja infrastruktur data perusahaan, termasuk database, pipeline, dan data warehouse. 

Tugasnya mencakup pengumpulan, pengolahan, dan perapihan data agar dapat dianalisis oleh data scientist dan data analyst. Dengan kemampuan ini, seorang data engineer bisa mendapatkan gaji rata-rata Rp5.000.000 – Rp12.000.000.

3. Data Scientist

Data scientist menguasai teknologi pengolahan data perusahaan dan menduduki peringkat paling dicari menurut World Economic Forum. Gabungkan matematika, statistik, pemrograman, dan bisnis, mereka memprediksi perilaku konsumen, mengidentifikasi peluang bisnis, dan memberikan solusi efektif untuk perkembangan perusahaan. 

Diperlukan kemampuan analisis data yang kuat, termasuk integrasi data, memastikan konsistensi, pemilihan faktor dan algoritma, serta penyusunan laporan. Prospek karier ini menawarkan gaji tinggi, berkisar Rp7.000.000 – Rp16.000.000.

4. Data Analyst

Bisnis digital semakin berkembang, mendorong perusahaan memanfaatkan data untuk efektivitasnya. Peran penting dalam hal ini dimainkan oleh data analyst, yang bertanggung jawab melakukan analisis dan riset data menggunakan tools khusus. 

Meskipun mirip dengan data scientist, data analyst berfokus pada visualisasi dan analisis data, khususnya dalam perubahan perilaku target pasar. Mereka melakukan riset untuk marketing dan pengembangan produk, mengekstrak data, merancang database, dan membuat visualisasi data. Gaji rata-rata data analyst di Indonesia berkisar Rp5.000.000 – Rp17.000.000.

5. Machine Learning Scientist

Machine learning (ML) dalam Artificial Intelligence (AI) memproses data dan meramalkan kejadian berdasarkan data yang ada. ML scientist adalah peneliti algoritma yang fokus membangun model machine learning. Tugasnya melibatkan penciptaan sistem AI dan ML, penelitian algoritma, implementasi tools dan algoritma ML yang efisien, serta pengembangan aplikasi sesuai kebutuhan. 

Proyeksi karier ML scientist umumnya memerlukan pengalaman 3-5 tahun dalam membangun ML aplikasi dan manajemen struktur data. Gaji rata-rata ML scientist berkisar Rp12.000.000 – Rp27.000.000.

Di era transformasi digital, pekerjaan data science menjadi salah satu tren utama yang perlu diperhatikan. Profesi ini tidak hanya memberikan peluang karier yang besar, tetapi juga mendukung pertumbuhan bisnis melalui analisis data. 

Bagi kamu yang tertarik meraih sukses dalam pekerjaan data science, mengikuti jurusan data science di Institut Digital Indonesia adalah langkah bijak. Dengan fasilitas dan kurikulum terkini, institut ini mempersiapkan individu untuk menjadi ahli data yang berkualitas dan siap bersaing di pasar kerja

Comments

No comments yet. Why don’t you start the discussion?

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *