Seiring dengan perkembangan teknologi, Data Scientist menjadi salah satu profesi yang sangat dibutuhkan oleh banyak perusahaan. Sebagai salah satu pekerjaan yang bergaji dua digit dan work-life balance, tak jarang banyak orang mengidam-idamkan Profesi ini.
Data Science dianggap penting oleh perusahaan, karena dengan mengacu pada data perusahaan dapat menentukan bagaimana kebutuhan pasar. Oleh sebab itu, banyak lowongan dengan posisi Data Scientist yang menjadi peluang besar bagi talent data untuk mengambil profesi ini.
Data Scientist sendiri merupakan profesi yang didasari oleh suatu disiplin ilmu yang dinamakan data science. Ilmu data science sendiri merupakan ilmu yang mempelajari penggabungan antara ilmu komputer, statistika, dan matematika. Tujuan dari ilmu tersebut adalah menginterpretasi data agar dapat digunakan perusahaan dalam pengambilan keputusan.
Meskipun pekerjaan ini berkaitan dengan teknologi, tetapi Data Scientist tidak melulu bekerja di perusahaan bidang teknologi. Kenyataannya Data Scientist sangat berperan penting di semua industri, seperti retail, manufaktur, keuangan, kesehatan dll. Contoh perusahaan ataupun startup seperti Tokopedia, Shopee, Dana, Sinarmas, Traveloka, Gojek dan banyak perusahaan lainnya membutuhkan Data Scientist untuk mengolah data dari berbagai fasilitas dan sistem mereka.
Baca Juga: Bagaimana Sih Peluang Kerja Data Scientist? Simak Penjelasannya Di Sini, Ya!
Apakah kamu tertarik dengan profesi ini? Jika kamu penaran, simak yuk bagaimana jenjang karir Data Scientist melalui penjelasan berikut:
1. Junior Data Scientist atau Entry Level
Pada tahap ini, para Data Scientist yang baru saja memulai karirnya sebagian besar bekerja untuk mengembangkan keterampilan teknis utama mereka, seperti SQL dan Python, pengalaman visualisasi data, ilmu statistik dan juga komunikasi yang baik.
Dengan demikian, tugas umumnya mudah dan memiliki tujuan yang jelas. Jika kamu suka menerima tantangan dan juga ingin mengasah skill yang sudah kamu miliki maka mulailah untuk membangun sebuah projek baik secara mandiri maupun bekerja dalam tim.
Mengikuti internship menjadi pilihan yang tepat untuk memperdalam skill yang kamu miliki karena pekerjaan yang dilakukan berdasarkan real case industry yang dimana biasanya bertanggung jawab untuk menganalisis, melakukan laporan pada data dari hasil analisis, dan keuntungan lainnya yaitu jika diberi tugas yang lebih advance seperti membangun model dan menerapkannya ke dalam produksi, kamu bisa bekerja secara langsung dengan petinggi atau senior Data Scientist lainnya.
Baca juga: Data Entry: Pengertian, Tugas, Dan Skill Yang Wajib Dikuasai!
2. Data Scientist Mid-level
Setelah sekitar satu hingga dua tahun pengalaman sebagai Data Scientist Entry-level, kamu dapat beralih ke peran Data Scientist Mid-level. Dimana posisi ini merupakan kontributor individu tingkat lanjut yang dapat mengambil cakupan proyek yang lebih besar dan masalah bisnis yang lebih ambigu.
Misalnya, ketika seorang Junior Data Scientist akan membuat query SQL untuk saluran ETL, seorang Data Scientist Mid-level harus dapat merancang seluruh saluran ETL dari awal dan menggunakannya dalam model pembelajaran mesin mereka sendiri.
Seorang ilmuwan data yang telah melewati tahap junior tidak memerlukan banyak bantuan dari senior dan dari perspektif produk, biasanya Data Scientist Mid-level memiliki tingkat pemahaman yang lebih tinggi tentang masalah bisnis dan cara menggunakan ilmu data untuk memecahkan masalah yang ada.
3. Senior Data Scientist
Senior Data Scientist merupakan puncak karir seorang Data Scientist, sebenarnya apa yang membedakan Senior Data Scientist dari yang lain? Meskipun pengalaman bertahun-tahun adalah syarat utama, namun ada fitur yang lain yang membedakan ilmuwan data yang lebih senior dari ilmuwan entry ataupun mid level.
Sebagian besar Data Scientist yang sudah senior mereka akan memiliki pandangan holistik dari keseluruhan proyek, setidaknya memiliki pengalaman tiga sampai lima tahun. Keterampilan seorang Senior Data Scientist tidak hanya dapat diukur dalam wawancara dengan menguji kecepatan dan akurasi pada masalah teknis, tetapi juga dengan mengevaluasi keterampilan komunikasi.
Kemudian, keterampilan lainnya yang dapat dilihat langsung di lapangan, misalnya komunikasi konsep dan teknik yang baik, kualitas coding yang bagus, dapat menganalisis permasalahan yang tepat, dapat membimbing Data Scientist lainya, dll. Dengan pengalaman tersebut, membantu Data Scientist dapat mengerjakan berbagai model dan membantu membuat keputusan yang strategi untuk stakeholders dalam Perusahaan
Baca juga: 4 Cara Jadi Data Scientist Tanpa Pengalaman Kerja
Nah, itu dia sekilas informasi terkait jenjang karir Data Scientist. Semoga bermanfaat.
Leave a Reply