Apa Saja Keahlian yang Dibutuhkan Untuk Menjadi Data Scientist Dari Nol?

Banyak orang mulai bertanya, apa yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist? Pertanyaan ini muncul seiring meningkatnya popularitas profesi data scientist yang dianggap sebagai salah satu pekerjaan menjanjikan di era digital. Perusahaan dari berbagai industri kini mengandalkan data untuk menentukan strategi bisnis, memahami perilaku pelanggan, hingga meningkatkan efisiensi operasional. Karena itu, peran data scientist menjadi sangat penting sebagai pihak yang mampu mengolah data mentah menjadi informasi bernilai. 

Di balik tingginya minat terhadap profesi ini, masih banyak calon peminat data scientist yang mengira bahwa data scientist hanya bekerja dengan angka dan pemrograman, padahal pekerjaan ini juga menuntut kemampuan berpikir kritis, storytelling dengan data, serta kemampuan berkolaborasi dengan berbagai divisi dalam perusahaan. Selain itu, perkembangan teknologi yang cepat membuat para profesional di bidang ini perlu terus belajar dan mengikuti tren terbaru agar tetap relevan. Lantas apa yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist? Simak terus artikel ini!

BACA JUGA: Tips Memilih Kelas Data Science Untuk Pemula dan Non IT

Apa Itu Data Scientist?

Data scientist adalah profesional yang bertugas mengolah dan menganalisis data dalam jumlah besar atau biasa disebut big data untuk menghasilkan insight atau informasi yang dapat membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih tepat. Data scientist bekerja dengan berbagai jenis data, mulai dari yang terstruktur seperti database penjualan, hingga data tidak terstruktur seperti teks, gambar, atau aktivitas pengguna di platform digital seperti media sosial Instagram.

Saat bekerja, data scientist tidak hanya bertugas mengumpulkan dan membersihkan data, tetapi juga membangun model analisis atau prediksi menggunakan teknik statistik, machine learning, serta pemrograman. Hasil analisis tersebut kemudian diterjemahkan menjadi rekomendasi yang dapat dipahami oleh tim bisnis atau manajemen, sehingga data dapat dimanfaatkan secara maksimal dalam strategi perusahaan. Karena perannya yang menghubungkan data dan kebutuhan bisnis, profesi data scientist membutuhkan kombinasi kemampuan teknis, pemahaman konteks bisnis, serta kemampuan komunikasi yang baik. 

BACA JUGA: Materi Lengkap Data Science Kursus Untuk Pemula

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning adalah percabangan dari Artificial Intelligence atau AI yang berfokus pada pemanfaatan data dan algoritma untuk meningkatkan kemampuan sistem dalam memahami pola secara otomatis. Machine learning memungkinkan komputer belajar dari data yang terus bertambah, sehingga hasil analisis maupun prediksi yang dihasilkan menjadi semakin akurat seiring waktu.

Teknologi ini berfungsi membantu perusahaan menggali insight berharga dari data dalam jumlah besar, yang kemudian dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan mulai dari mengembangkan aplikasi yang lebih cerdas, memaksimalkan kinerja operasional, hingga mendorong pertumbuhan bisnis. Karena itulah machine learning sering menjadi fondasi penting dalam menentukan key growth metrics, terutama bagi perusahaan yang ingin bergerak cepat dan tetap kompetitif di era digital.

BACA JUGA: Review Digital Skola: Dari Upgrade Skill ke Karier di Top FMCG: Perjalanan Azhura 

Apa Tanggung Jawab Data Scientist?

Sebelum memahami hal-hal yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist, kamu perlu tahu dulu tanggung jawab data scientist, berikut diantaranya:

1. Mengumpulkan dan Memahami Data

Salah satu tanggung jawab utama data scientist adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database perusahaan, aplikasi, website, hingga data dari pihak ketiga. Setelah data diperoleh, mereka perlu memahami struktur, kualitas, dan konteks data tersebut agar dapat digunakan secara tepat dalam proses analisis. Tahap ini penting karena kualitas hasil analisis sangat bergantung pada kualitas data yang digunakan.

2. Membersihkan dan Menyiapkan Data

Data yang diperoleh sering kali tidak langsung siap digunakan. Biasanya terdapat data yang hilang, duplikat, atau tidak konsisten. Oleh karena itu, data scientist harus membersihkan dan merapikan data agar siap dianalisis. Proses ini sering memakan waktu paling besar dalam pekerjaan data scientist, tetapi sangat krusial untuk memastikan hasil analisis akurat.

3. Menganalisis Data dan Membangun Model

Setelah data siap, data scientist melakukan analisis menggunakan metode statistik maupun machine learning untuk menemukan pola, tren, atau membuat prediksi. Misalnya, memprediksi perilaku pelanggan, risiko penjualan, atau tren pasar. Model analisis yang dibuat membantu perusahaan mengambil keputusan yang berbasis data.

4. Menyampaikan Insight kepada Tim atau Manajemen

Hasil analisis tidak selalu mudah dipahami oleh semua orang, terutama pihak non-teknis. Karena itu, data scientist juga bertanggung jawab menyajikan hasil analisis dalam bentuk laporan, visualisasi data, atau presentasi yang mudah dimengerti sehingga dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis.

5. Mengembangkan dan Memantau Model Analitik

Tanggung jawab data scientist tidak berhenti setelah model dibuat. Mereka juga perlu memantau performa model agar tetap akurat seiring perubahan data dan kondisi bisnis. Jika performa model menurun, data scientist perlu melakukan perbaikan atau pembaharuan agar hasil analisis tetap relevan.

BACA JUGA: Jenjang Karier dan Cara Mulai Data Science Career

Apa yang Dibutuhkan Untuk Menjadi Data Scientist?

Ada beberapa hal yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist, berikut penjelasan lengkapnya:

1. Kemampuan Dasar Statistik dan Matematika

Statistik dan matematika menjadi fondasi utama dalam data science karena hampir seluruh proses analisis data menggunakan konsep-konsep ini. Pemahaman mengenai probabilitas, distribusi data, regresi, korelasi, hingga teknik inferensi statistik membantu data scientist menarik kesimpulan yang valid dari data yang tersedia.

Selain statistik, pemahaman dasar aljabar linear dan kalkulus juga penting terutama ketika bekerja dengan algoritma machine learning. Kamu tidak harus menjadi ahli matematika, tetapi memahami konsep dasarnya akan membantu memahami cara kerja model dan menghindari kesalahan interpretasi data.

2. Kemampuan Pemrograman untuk Pengolahan Data

Data scientist perlu menguasai setidaknya satu bahasa pemrograman utama seperti Python untuk mengolah data dan membuat model analitik. Bahasa pemrograman ini digunakan untuk manipulasi data, visualisasi, hingga pengembangan model prediksi. Kemampuan pemrograman juga membantu otomatisasi pekerjaan sehingga analisis data bisa dilakukan lebih cepat dan efisien, terutama saat berhadapan dengan big data.

3. Kemampuan Data Cleaning dan Persiapan Data

Data di dunia nyata jarang langsung siap digunakan. Banyak data yang memiliki nilai kosong, kesalahan input, format berbeda, atau duplikasi. Oleh karena itu, kemampuan membersihkan dan menyiapkan data menjadi keterampilan wajib.

Bahkan, dalam praktiknya, sebagian besar waktu seorang data scientist dihabiskan untuk menyiapkan data sebelum analisis dilakukan. Tanpa data yang bersih, hasil analisis bisa menjadi tidak akurat.

4. Pemahaman Machine Learning dan Analitik Lanjutan

Machine learning memungkinkan data scientist membuat prediksi dan sistem otomatis berbasis data. Oleh sebab itu, memahami algoritma seperti regresi, klasifikasi, clustering, hingga teknik prediksi lainnya sangat penting. Namun, tidak hanya menggunakan algoritma, data scientist juga perlu memahami kapan model tertentu digunakan dan cara mengevaluasi performanya agar tetap relevan dalam situasi nyata.

5. Kemampuan Mengolah dan Memvisualisasikan Data

Visualisasi data membantu menyampaikan insight dengan cara yang mudah dipahami. Oleh karena itu, data scientist perlu memahami cara membuat grafik, dashboard, atau laporan visual yang efektif. Visualisasi yang baik membantu manajemen atau tim bisnis memahami pola data tanpa harus membaca angka atau kode yang kompleks.

6. Kemampuan Berpikir Kritis dan Problem Solving

Data scientist tidak hanya bekerja dengan data, tetapi juga memecahkan masalah bisnis. Oleh karena itu, kemampuan berpikir kritis penting untuk memahami permasalahan yang sebenarnya ingin diselesaikan. Kemampuan ini membantu menentukan data apa yang diperlukan, metode analisis apa yang sesuai, serta bagaimana hasil analisis dapat digunakan untuk solusi nyata.

7. Kemampuan Komunikasi dan Storytelling dengan Data

Hasil analisis harus bisa dipahami oleh pihak non-teknis. Karena itu, data scientist perlu mampu menjelaskan hasil analisis secara sederhana namun tetap akurat. Storytelling dengan data membantu menyampaikan pesan secara lebih menarik sehingga rekomendasi yang diberikan dapat diterima dan digunakan dalam pengambilan keputusan.

8. Pemahaman Konteks Bisnis atau Industri

Setiap industri memiliki kebutuhan data yang berbeda. Data scientist yang memahami konteks bisnis akan lebih mudah menentukan analisis yang relevan bagi perusahaan. Pemahaman ini membantu menghasilkan insight yang benar-benar bisa digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis, bukan sekadar laporan angka.

9. Kemauan Belajar Secara Mandiri dan Konsisten

Bidang data science berkembang sangat cepat, sehingga kemampuan belajar mandiri menjadi kebutuhan penting. Tools dan teknologi baru terus muncul, sehingga seorang data scientist perlu terus memperbarui pengetahuan. Konsistensi belajar jauh lebih penting daripada belajar cepat namun berhenti di tengah jalan.

10. Kemauan untuk Banyak Praktik dan Mengerjakan Proyek Nyata

Belajar teori saja tidak cukup untuk menjadi data scientist. Praktik melalui proyek nyata membantu memahami bagaimana data diolah dalam situasi sebenarnya. Mengerjakan proyek, baik dari dataset publik maupun proyek pribadi, membantu meningkatkan keterampilan sekaligus memperkuat pemahaman konsep.

11. Membangun Portofolio Proyek Data

Portofolio sering kali lebih penting daripada ijazah ketika melamar pekerjaan di bidang data. Portofolio menunjukkan kemampuan nyata dalam mengolah dan menganalisis data. Proyek yang ditampilkan dapat berupa:

• Analisis data
• Dashboard
• Model prediksi yang pernah dibuat

12. Kemampuan Menggunakan Database dan SQL

Sebagian besar data perusahaan disimpan dalam database. Oleh karena itu, pemahaman mengenai SQL untuk mengambil dan mengolah data menjadi keterampilan penting. Tanpa kemampuan ini, data scientist akan kesulitan mengakses data yang dibutuhkan untuk analisis.

13. Kemampuan Kerja Sama dalam Tim

Data scientist jarang bekerja sendirian. Mereka biasanya bekerja sama dengan tim bisnis, engineer, atau manajemen. Kemampuan bekerja dalam tim membantu proyek berjalan lebih lancar dan memastikan hasil analisis dapat diterapkan dengan baik.

14. Mental Tahan Uji dan Tidak Takut Salah

Proses analisis data sering kali melibatkan percobaan berulang, kegagalan model, atau hasil yang tidak sesuai harapan. Karena itu, mental tahan uji sangat penting. Kesalahan justru menjadi bagian dari proses belajar dan membantu menemukan solusi yang lebih baik.

15. Memiliki Sertifikasi Profesional sebagai Nilai Tambah Karier

Selain kemampuan teknis dan pengalaman proyek, sertifikasi profesional juga bisa menjadi nilai tambah ketika melamar pekerjaan sebagai data scientist. Sertifikasi membantu menunjukkan bahwa kamu telah memenuhi standar kompetensi tertentu yang diakui secara profesional, sehingga meningkatkan kredibilitas di mata perusahaan. Misalnya sertifikasi:

• Sertifikasi profesi Data Scientist dari BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi) yang akan memberikan pengakuan resmi skala nasional
• Sertifikasi Microsoft Azure Data Fundamentals yang kini jadi salah satu syarat utama di banyak lowongan Data Scientist global, terutama yang berfokus pada cloud & AI

BACA JUGA: Penasaran Data Science Belajar Apa? Ini Bocorannya!

Bagaimana Cara Memulai Karier sebagai Data Scientist dari Nol?

Berikut tips cara memilai karier sebagai data scientist dari nol: 

1. Mulai dari Dasar

Kesalahan umum pemula adalah langsung belajar machine learning atau AI tanpa memahami dasar pengolahan data terlebih dahulu. Padahal, pemahaman dasar seperti logika analisis data, statistik sederhana, serta cara membaca dataset jauh lebih penting di tahap awal. Belajar secara bertahap membantu pemahaman menjadi lebih kuat dan mengurangi risiko cepat menyerah karena materi terasa terlalu sulit. Progres kecil tetapi konsisten jauh lebih efektif dibanding belajar cepat namun tidak berkelanjutan.

2. Bangun Kebiasaan Praktik dengan Dataset Nyata

Belajar data science tidak cukup hanya dengan membaca materi. Kamu perlu membiasakan diri mengolah dataset nyata agar memahami tantangan yang sering muncul dalam praktik, seperti data tidak rapi, nilai kosong, atau format data yang beragam. Kamu bisa memulai dengan dataset publik yang banyak tersedia di internet, lalu mencoba menjawab pertanyaan sederhana melalui analisis data. 

3. Kerjakan Project Kecil Secara Konsisten

Banyak pemula menunggu sampai merasa mahir sebelum membuat proyek, padahal proyek kecil justru menjadi sarana belajar paling efektif. Kamu bisa memulai dari analisis sederhana, seperti analisis data penjualan, data cuaca, atau tren film populer. Proyek kecil yang dikerjakan secara rutin akan membangun pemahaman sekaligus menghasilkan portofolio bertahap. 

4. Bangun Portofolio dan Dokumentasikan Hasil Kerja

Saat mencari pekerjaan pertama, perusahaan biasanya lebih tertarik melihat proyek yang pernah dikerjakan daripada hanya melihat daftar kursus yang diikuti. Oleh karena itu, penting untuk menyimpan dan mendokumentasikan hasil analisis atau proyek yang telah dibuat. Dokumentasi yang baik menunjukkan cara berpikir, proses analisis, dan kemampuan menyelesaikan masalah. 

5. Mulai Mencari Pengalaman melalui Magang atau Proyek Freelance

Jika sudah memiliki dasar keterampilan dan beberapa proyek, langkah berikutnya adalah mencari pengalaman nyata melalui magang, kerja paruh waktu, atau proyek freelance sederhana. Pengalaman ini membantu memahami cara data digunakan dalam kebutuhan bisnis sebenarnya. Selain meningkatkan kemampuan teknis, pengalaman kerja nyata juga membantu membangun komunikasi profesional serta memahami alur kerja dalam tim.

6. Bangun Networking Profesional Sejak Awal

Memulai karier bukan hanya soal kemampuan teknis, tetapi juga tentang mengenal orang-orang di industri yang sama. Mengikuti komunitas, diskusi, atau seminar online dapat membantu memperluas jaringan sekaligus membuka peluang karier. 

BACA JUGA: 7 Persiapan Untuk Ikut Internship in Data Science

Kesimpulan

Profesi data scientist menjadi salah satu pilihan karier yang semakin menjanjikan di era digital karena hampir semua industri kini memanfaatkan data dalam pengambilan keputusan. Namun, untuk menekuni bidang ini, seseorang perlu mempersiapkan berbagai kemampuan, mulai dari pemahaman statistik, pemrograman, analisis data, hingga kemampuan komunikasi dan pemahaman konteks bisnis. Selain skill teknis, konsistensi belajar, praktik langsung melalui proyek, serta membangun portofolio juga menjadi faktor penting agar siap bersaing di dunia kerja.

Memulai karier sebagai data scientist memang membutuhkan proses dan kesabaran, terutama bagi pemula atau mereka yang berasal dari latar belakang non-teknis. Namun, dengan strategi belajar yang tepat, kemauan untuk terus berkembang, serta keberanian mencoba proyek nyata dan peluang pengalaman kerja, peluang untuk masuk ke industri data tetap terbuka lebar. Yang terpenting adalah mulai dari langkah kecil, terus berlatih, dan membangun pengalaman secara bertahap hingga siap meniti karier sebagai data scientist profesional.

BACA JUGA: Bootcamp Data Science Bersertifikasi BNSP dan Internasional di Digital Skola

Yuk, Belajar Data Science dengan Tutor Expert!

Mau menyiapkan diri untuk berkarier sebagai data scientist? Kamu bisa mulai langkahmu melalui Bootcamp Data Science dari Digital Skola yang dirancang khusus untuk mempersiapkanmu agar siap terjun ke dunia kerja melalui pembelajaran terarah, praktik langsung, hingga sertifikasi yang diakui secara profesional. Bootcamp ini tidak hanya fokus pada teori, tetapi juga memastikan kamu memiliki pengalaman nyata dan portofolio yang relevan dengan kebutuhan industri.  Kenapa bootcamp ini menjadi pilihan tepat untuk upgrade skill data science-mu?

• Sertifikasi Profesi Data Scientist dari Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP)
• Sertifikasi Internasional Microsoft Azure Fundamentals (DP-900) dari Microsoft
• Akses AI Lecturer “Deka” 24/7 untuk mendukung proses belajar
• Pembuatan portofolio + kesempatan magang dengan real experience di perusahaan mitra
• Career coaching bersama HR expert untuk persiapan karier
• Pengembangan profesional branding agar lebih siap bersaing di dunia kerja

Dengan bimbingan yang tepat dan kurikulum yang relevan dengan kebutuhan industri saat ini, kamu bisa mempercepat perjalanan menuju karier impian di bidang data.

FAQ 

1. Apakah lulusan non-IT bisa menjadi data scientist?

Bisa. Banyak data scientist berasal dari latar belakang non-IT asalkan mau belajar statistik, pemrograman, serta rutin berlatih mengolah data.

2. Apa saja skill utama data scientist yang paling dicari perusahaan?

Kemampuan analisis data, pemrograman, machine learning dasar, pemahaman bisnis, serta komunikasi untuk menyampaikan insight data.