Apa itu Data Science? Ini Tugas, dan Kisaran Gajinya!

Data science adalah ilmu yang sedang populer dalam beberapa tahun belakangan ini. Banyak perusahaan yang membutuhkan karyawan dengan keterampilan di bidang data.

Tercatat, ada sekitar 86% perusahaan yang masih mencari data scientist. Dengan kata lain, membangun karier di bidang data memiliki prospek yang cukup menjanjikan.

Kalau kamu tertarik membangung karier di bidang data, pastikan kamu membekali diri dengan pengetahuan dan skill yang mumpuni, ya!

Pasalnya, ilmu data science terus berkembang seiring dengan perkembangan teknologi.

Lantas, apa itu data science? Bagaimana pekerjaan data scientist? Apa saja tanggung jawab data scientist? Apa saja skill yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist?

Semua pertanyaan itu akan terjawab dalam artikel ini. Jadi, pastikan kamu membaca sampai selesai jika ingin belajar dan membangung karir di bidang data science.

• Apa Itu Data Science?
• Sejarah Data Science
• Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
• Mengapa Data Science Penting dalam Kehidupan?
• Alat yang Digunakan dalam Data Science
• Pekerjaan Data Science
• Penerapan Data Science
• Tanggung Jawab dan Tugas Data Scientist
• Skill untuk Menjadi Data Scientist
• Gaji Data Scientist
• Jurusan Kuliah dengan Prospek Kerja Data Scientist
• Rekomendasi Universitas untuk Kuliah Data Science
• 10 Buku Tentang Data Science
• Kesimpulan
• Pertanyaan Seputar Data Science

⁠Apa Itu Data Science?  

Kalau diterjemahkan langsung dari bahasa Inggris, kata “data science” memiliki arti “ilmu data”. Namun, seperti apa definisi sebenarnya? Yuk, cari tahu di bawah ini! 

Definisi 

Data science adalah ilmu yang menggabungkan keahlian algoritma dan matematika untuk memecahkan masalah bisnis.

Keahlian tersebut dipakai untuk mengelola dan menganalisis data. Dengan begitu, kamu bisa mengambil informasi atau pengetahuan dari hasil analisis data tersebut.

Pentingnya sains data 

Dalam dunia kerja, ilmu data begitu penting karena bisnis apa pun pasti membutuhkan data.

Agar bisa mengambil keputusan bisnis yang tepat dan menguntungkan, perusahaan akan mempelajari data terlebih dulu.

Dengan begitu, keputusan tersebut bisa sesuai dengan kondisi terkini di lapangan.  

Ruang lingkup 

Lantas, data science belajar apa? Apakah ruang lingkupnya hanya terbatas pada matematika dan algoritma?

Ternyata tidak, lho! Ilmu ini ternyata punya ruang lingkup yang cukup luas. Selain matematika dan algoritma, sains data juga mempelajari statistika, ilmu komputer, dan machine learning.

Bahkan, data science juga membutuhkan ilmu tentang software development dan pengetahuan bisnis dasar. Hal ini tidak terlepas dari sejarah bidang ini yang cukup panjang pula

⁠Sejarah Data Science

Sejarah data science bermula pada 1962. Kala itu, seorang ahli matematika dan statistik bernama John Tukey menulis tentang perkembangan dunia statistik.

John Tukey menjelaskan bahwa kombinasi ilmu komputer dan statistik bisa mempersingkat analisis data. Dari sinilah bidang data science berkembang.

Perkembangan awal

Peter Naur, seorang ilmuwan komputer asal Denmark, menulis survei singkat tentang metode komputer pada 1974. Dalam tulisan tersebut, Peter memakai istilah data science.

Lalu, pada 1977, muncul sebuah asosiasi global bernama International Association for Statistical Computing (IASC).

Asosiasi IASC ini ingin menggabungkan statistik tradisional, pengetahuan para ahli, dan teknologi komputer modern untuk mengubah data menjadi pengetahuan dan informasi.

Kontribusi teknologi modern

Penggunaan teknologi modern untuk data science mulai berkembang pada 2001, tepatnya ketika software data science pertama kali muncul.

Sejak saat itu, kebutuhan terhadap data science modern in data-driven industry semakin meningkat.

Bahkan, daftar pekerjaan data scientist meningkat hingga 15% pada 2011. Namun, jangan sampai tertukar dengan data analyst, ya! Pasalnya, data scientist dan data analyst adalah dua profesi yang berbeda.

Lantas, apa itu data analyst dan data scientist?

⁠Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist

Meskipun terkesan mirip, data analyst dan data scientist adalah dua hal yang berbeda. Kamu bisa melihat perbedaan keduanya dari lingkup pekerjaannya.

Umumnya, tugas data scientist adalah mengumpulkan dan mengolah data dari berbagai sumber.

Karena volume data tersebut besar dan kompleks, data scientist biasanya menggunakan model prediktif dan algoritma untuk mengelola data.

Setelah itu, data analyst akan menganalisis dan menginterpretasi data dari data scientist.

Hasil dari data analyst ini akan menghasilkan informasi yang bisa kamu gunakan untuk mengambil keputusan bisnis.

Sampai di sini, kamu telah memahami perbedaan data analyst vs data scientist?

Meskipun tugas data scientist berbeda dari data analyst, keduanya tetap bergerak di bidang data science yang punya peran penting dalam kehidupan.

⁠Mengapa Data Science Penting dalam Kehidupan?

Ilmu data science sangat penting karena banyak aspek dalam kehidupan yang membutuhkan data, terutama di dunia bisnis.

Dengan mengolah dan menganalisis data, kamu bisa memprediksi tren di masa depan, mengambil keputusan berbasis bukti, hingga mendapat wawasan untuk mencapai suatu tujuan.

⁠Alat yang Digunakan dalam Data Science

Dalam pekerjaannya, seorang data scientist sering bersinggungan dengan big data, machine learning, data mining, deep learning, hingga artificial intelligence atau AI. Berikut penjelasannya:

Big data

Dalam konteks pekerjaan data scientist,  big data adalah kumpulan data yang sangat besar dan begitu kompleks.

Data apa pun bisa termasuk dalam big data, mulai dari data terstruktur, data tidak terstruktur, hingga data dari berbagai sumber seperti website dan media sosial.

Machine learning

Karena terlalu besar dan kompleks, big data tidak bisa diproses dengan cara manual. Alhasil pengolahannya membuatuhkan bantuan teknologi, seperti salah satunya machine learning.

Secara garis besar, machine learning adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa beradaptasi dan belajar mandiri.

Data mining

Data mining merupakan proses pengumpulan dan pengolahan big data dengan menggunakan teknik dan algoritma khusus.

Tujuan data mining adalah untuk mengambil informasi penting dari hasil pengolahan data tersebut.

Deep learning

Tugas data scientist juga mencakup deep learning. Alat satu ini merupakan metode AI yang fokus mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara menyerupai otak manusia.

Alhasil, metode deep learning mampu mengenali pola kompleks dalam data untuk memberikan informasi dan prediksi akurat.

Artificial intelligence

Artificial intelligence (AI) adalah simulasi kecerdasan manusia yang diinput ke dalam komputer atau mesin lain.

Hasilnya, perangkat tersebut mampu berpikir dan bekerja seperti otak manusia untuk memecahkan berbagai masalah, seperti mengenali gambar atau suara.

⁠Pekerjaan Data Science

Dengan menggunakan berbagai alat di atas, seorang data scientist akan melakukan berbagai tahapan kerja data science berikut ini:

1. Pengumpulan data

Dalam data science, proses berawal dari pengumpulan data dari berbagai sumber. Tahap ini disebut juga dengan istilah obtain.

Untuk mengumpulkan data, kamu perlu berbagai macam keahlian teknis sesuai ukuran dan tipe file yang didapatkan.

2. Pemrosesan data

Tahap berikutnya dalam pekerjaan data scientist adalah pemrosesan data atau scrubbing. Dalam tahap ini, kamu harus merapikan dan mengatur data.

Lalu, kamu juga perlu membuang data yang tidak dibutuhkan, mengubah format data sesuai standar, dan mengganti data yang hilang.

3. Analisis data

Selanjutnya, periksalah data karena setiap tipe data butuh perlakukan yang berbeda. Baru setelah itu, kamu bisa melakukan analisis data untuk mengidentifikasi tren dan pola.

⁠Penerapan Data Science

Proses kerja data scientist di atas bisa diterapkan di berbagai bidang, lho. Berikut beberapa contoh penerapannya:

Bisnis dan industri

Ilmu data science bisa membantu bisnis dan industri untuk mempercepat proses kerja hingga meningkatkan produktivitas.

Sebagai contohnya, data science bisa membantu kamu menganalisis data logistik serta meningkatkan efisiensi rute pengiriman.

Kesehatan

Dalam dunia kesehatan, kamu bisa memprediksi penyakit dan wabah, mengembangkan obat-obatan dan riset klinis, hingga memantau dan memprediksi hasil pemeriksaan pasien menggunakan data science.

Pemerintahan

Ilmu data science juga bisa diterapkan di sektor pemerintahan, lho! Dengan data science, kamu bisa mengelola dan menganalisis data. Setelah itu, kamu bisa menggunakan data tersebut untuk mengambil keputusan yang lebih informatif.

⁠Tanggung Jawab dan Tugas Data Scientist

Perlu diingat bahwa terdapat perbedaan antara data analyst vs data scientist. Apa itu data analyst? Nah, lingkup kerja seorang data analyst adalah menganalisis dan menginterpretasikan data.

Adapun tanggung jawab dan tugas data scientist adalah sebagai berikut:

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
• Merapikan, memproses, dan mengintegrasikan data dalam jumlah besar.
• Menganalisis dan melakukan visualisasi data.
• Mengembangkan dan memelihara database.
• Menyusun laporan untuk tim eksekutif.
• Bekerja sama dengan tim teknik, bisnis, dan produk.

⁠Skill untuk Menjadi Data Scientist

Setelah mengetahui tugas dan tanggung jawab data scientist, apakah kamu tetap tertarik untuk berkarier di profesi ini? Jika iya, kamu perlu menguasai beberapa skill berikut:

Analisis data (data analytics)

Sebagai data scientist, kamu harus mampu memahami analisis data. Bahkan tak cuma itu, kamu juga perlu menguasai skill visualisasi data.

Artinya, kamu harus bisa menyajikan data dalam format gambar agar lebih mudah dipahami.

Statistik

Kalau membahas tentang “data science belajar apa?”, kita tidak boleh melewatkan ilmu statistik. Ilmu statistik sangat penting untuk penggunaan sampel dan populasi data.

Dengan statistik, kamu bisa mendapat gambaran atas data yang akan diolah dan dianalisis. Gambaran data itu nantinya sakan sangat membantu kamu ketika bekerja sebagai data analyst.

Pemrograman

Untuk memproses data analytics, kamu harus melakukan pemrograman menggunakan bahasa tertentu. Bahasa pemograman yang paling umum digunakan adalah Python dan R.

Bahasa pemrograman itu akan memudahkan kamu dalam mengatur data-data yang tidak terstruktur.

Kemampuan database, query (SQL), dan pengolahan data

Kamu membutuhkan skill database, structured query language (SQL), dan pengolahan data untuk mengelola data terstruktur dalam database.

Skill ini juga mencakup pemahaman tentang SQL commands, seperti data query language dan data control language.

Ilmu bisnis

Dalam dunia bisnis, data scientist dan data analyst sering terlibat dalam rapat atau diskusi untuk menyampaikan informasi data analytics.

Oleh sebab itu, kamu pun perlu menguasai ilmu bisnis agar hasil data analytics kamu bisa relevan dengan kebutuhan perusahaan

⁠Gaji Data Scientist

Pada era digital seperti sekarang, data scientist merupakan salah satu profesi yang paling banyak dicari. Meski demikian, gaji profesi data scientist ternyata sangat kompetitif, bahkan cenderung tinggi.

Menurut data Jobstreet by Seek, rata-rata gaji data scientist di Indonesia mencapai Rp 8,5 juta hingga Rp 11,5 juta per bulan.

Jumlah gaji tersebut tentunya bergantung pada lokasi tempat kerja serta pengalaman, ya.

Gimana, jadi makin tertarik berkarier di bidang data science? Kalau kamu tertarik, awali perjalananmu dengan kuliah di jurusan yang memiliki prospek kerja data scientist!

⁠Jurusan Kuliah dengan Prospek Kerja Data Scientist

Tidak semua perguruan tinggi memiliki jurusan data science. Namun, ada beberapa jurusan kuliah lain yang menawarkan prospek kerja data scientist. Apa saja? Berikut rinciannya:

1. Statistika

Kuliah jurusan Statistika mempelajari tentang cara mengolah dan menganalisis angka agar menjadi sebuah data.

Skill ini akan sangat kamu butuhkan ketika bekerja sebagai data scientist dan data analyst. Pasalnya, statistika berguna saat menganalisis data yang sangat besar dan kompleks.

2. Sistem Informasi

Dalam jurusan Sistem Informasi, kamu akan mendalami ilmu tentang cara membuat dan mengoperasikan software maupun hardware untuk mengelola data.

Tak hanya itu, jurusan ini juga mempelajari algoritma, basis data, struktur data, dan dasar-dasar pemrograman.

3. Matematika

Meskipun bukan jurusan data science, kuliah jurusan Matematika akan memberimu dasar matematika yang kuat.

Soalnya, matematika adalah dasar dari berbagai teknik analisis data, khususnya dalam statistik dan pemodelan. Jadi, jurusan matematika cocok untuk kamu yang ingin membangun karir sebagai data scientist atau data analyst.

4. Ilmu Komputer

Jurusan Ilmu Komputer banyak membahas tentang algoritma, pemrograman, teknologi informasi, dan keamanan komputer.

Di samping itu, kamu juga akan banyak belajar tentang rekayasa software dan pengolahan in data-driven industry yang dibutuhkan dalam pekerjaan ini.

5. Data Science

Beberapa universitas menawarkan jurusan secara spesifik. Tujuannya memang untuk mempersiapkan mahasiswa dalam berkarier di bidang sains data sebagai data scientist ataupun data analyst. Namun, di mana kamu bisa kuliah bidang ini?

⁠Rekomendasi Universitas untuk Kuliah Data Science

Berikut adalah daftar universitas yang menawarkan jurusan kuliah data science. Tenang, ada kampus di Indonesia, kok. Yuk, simak daftar lengkapnya berikut ini:

University of Bristol, Inggris

University of Bristol memiliki program MSc in Data Science untuk kamu yang ingin kuliah magister S2 di bidang ini.

Program perkuliahannya dirancang oleh tenaga pengajar dan para mitra industri. Jadi, materi dan risetnya pun relevan dengan kebutuhan kerja saat ini.

Heriot-Watt University, Malaysia

Melalui program BSc in Data Science, Heriot-Watt University melatih mahasiswa dalam hal pemodelan, analisis, dan interpretasi data.

Jika mengambil jurusan itu, kamu akan banyak belajar tentang matematika, statistik, dan probabilitas.

Institut Pertanian Bogor (IPB), Indonesia

Salah satu jurusan data science di Indonesia bisa kamu temukan di Institut Pertanian Bogor (IPB).

Sejak tahun akademik 2020/2021, IPB membuka peminatan data science di bawah program studi Statistika dan Sains Data. Peminatan ini berlaku untuk program Sarjana, Magister, dan Doktor.

Telkom University, Indonesia

Telkom University mempunyai program studi S1 Sains Data yang berfokus pada Big Data Analytics. Kalau kuliah di jurusan ini, kamu akan mendapat banyak ilmu melalui pembelajaran case study terkini dari beragam industri.

Universitas Bina Nusantara, Indonesia

Masih ada satu lagi kuliah jurusan Data Science di Indonesia, yakni School of Computer Science di Universitas Bina Nusantara (BINUS University).

Di kampus ini, kamu bisa mendalami ilmu tentang big data, machine learning, dan statistika yang dirancang sesuai kebutuhan terkini dunia bisnis.

Nah, selain berkuliah di jurusan yang tepat, kamu juga bisa mendalami ilmu data science dengan membaca buku. Cek rekomendasinya di bawah ini!

⁠10 Buku tentang Data Science

Berikut adalah 10 rekomendasi buku untuk kamu yang ingin mendalami ilmu data science:

1. Logika Algoritma dan Pemrograman Dasar – Rosa A.S

Sesuai judulnya, buku ini akan membantu kamu memahami algoritma, pemrograman, dan problem solving yang menjadi dasar data science.

Secara lengkap, buku “Logika Algoritma dan Pemrograman Dasar” membahas tentang bahasa pemrograman C, C++, dan Java.

2. Panduan Query MySQL – Agus Prawoto Hadi

Bagi yang tertarik mengelola data dengan SQL, kamu bisa membaca buku ini.

“Panduan Query MySQL” memberikan referensi lengkap seputar SQL, data manipulation, dan data definition language. Bahkan, kamu juga akan mendapat tutorial menggunakan fungsi SQL.

3. Statistika dan Probabilitas – Syarif Hidayatullah

Melalui buku karya Syarif Hidayatullah ini, kamu bisa belajar tentang statistika dasar, statistika dan metodologi penelitian, probabilitas, serta probabilitas dan statistika.

Tidak hanya teori, buku ini juga menyampaikan hasil percobaan riset hingga pengalaman pribadi penulis.

4. Buku Statistika dengan R – ​​Muhammad Taqwa, S.Pd., M.Pd dan Akbar Taufik, S.Pd., M.Pd

Buku ini cocok buat kamu yang ingin belajar ilmu sains data dengan bahasa pemrograman R.

Isinya banyak membahas tentang statistika deskriptif, penyajian dan penyebaran data, metode pengumpulan data, serta cara menggunakan bahasa pemrograman R.

5. Basis Data – Fathansyah

Kalau kamu ingin mempelajari basis data, buku karya Fathansyah ini harus kamu baca. Materi dalam buku “Basis Data” terbagi menjadi empat bagian, yakni:

• Model relasional dan SQL
• Konsep dasar dan model sistem basis data
• Perancangan dan penerapan sistem basis data
• Topik lanjutan dan aplikasinya

6. From Data Science To AI: Technology Augmented Human Capability

Kalau kamu ingin mendalami implementasi ilmu sains data dan AI di berbagai bidang, buku ini bisa kamu pertimbangkan.

Isi buku ini membahas tentang pemanfaatan teknologi augmented untuk beragam sektor, dan pentingnya regulasi yang jelas dalam penerapan inovasi tersebut.

7. Pengantar Data Science

“Pengantar Data Science” cocok untuk para pemula yang baru belajar sains data. Buku ini membahasnya secara lengkap, mulai dari awal kemunculan bidang ini hingga penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari.

8. AI and Data Science: Technology, Innovation & Use Cases In Indonesia

Secara spesifik, buku satu ini membahas tentang perkembangan industri AI dan ilmu sains data di Indonesia.

Jadi, kamu bisa menemukan banyak contoh penggunaan kecerdasan artifisial dan sains data di tanah air.

9. Belajar Otodidak Bahasa Pemrograman SQL Menggunakan MariaDB – Gava Media

Melalui buku ini, kamu bisa belajar otodidak tentang konsep dasar database dan bahasa pemrograman SQL.

Materinya membahas tentang macam-macam tipe data SQL, komponen-komponen SQL, serta perintah dasar SQL menggunakan MariaDB.

10. Belajar Database Komplet – Vivian Siahaan dan Rismon Hasiholan

Ingin belajar database? Kamu bisa baca buku “Belajar Database Komplet”! Materinya begitu lengkap, mulai dari basis data dasar dan lanjutan hingga manajemen data.

Kamu juga bisa belajar tentang pemodelan basis data, basis data relasional, dan masih banyak lagi.

⁠Kesimpulan

Data science merupakan ilmu yang menggabungkan keahlian algoritma dan matematika untuk mengolah dan menganalisis data. Adapun orang yang melakukan pekerjaan itu disebut dengan data scientist.

Pada era digital seperti sekarang, data science jadi salah satu bidang pekerjaan yang menawarkan prospek karir menarik.

Pasalnya, lingkup kerja data scientist mencakup analisis data, pembuatan model prediktif, hingga pengambilan keputusan berbasis data. Alhasil, data scientist dibutuhkan berbagai industri.

Terkait gaji, profesi data scientist menawarkan angka yang kompetitif bahkan terbilang tinggi. Gimana apakah kamu jadi tertarik untuk bekerja di bidang data science? Temukan banyak lowongan kerja data analyst hanya di situs dan aplikasi Jobstreet.

Yuk, persiapkan diri kamu untuk menembus pekerjaan impian dengan membaca berbagai informasi dan Tips Karier di situs Jobstreet by SEEK. 

Kamu juga bisa mengakses ribuan konten pembelajaran gratis dan terhubung dengan pakar industri di KariKu dalam aplikasi Jobstreet.

Setelah itu, jangan lupa perbarui profil Jobstreet kamu dan temukan lowongan kerja yang tepat. 

Download aplikasi Jobstreet by SEEK di Play Store atau App Store dan nikmati kemudahan untuk mengakses informasi terbaru seputar dunia kerja hanya dalam satu genggaman saja! Semoga berhasil!

⁠Pertanyaan Seputar Data Science

1. Apakah sains data hanya relevan untuk industri teknologi?
   ⁠Tidak, ilmu ini relevan untuk beragam industri, mulai dari teknologi, bisnis, kesehatan, hingga pemerintahan.
   ⁠
2. S1 jurusan data science belajar apa saja?
   ⁠Umumnya, kuliah S1 data science belajar tentang statistika, matematika, pemrograman komputer, teknik analisis data, dan berbagai pemodelan prediktif.
   ⁠
3. Apakah di UI ada jurusan sains data?
   ⁠Tidak, tapi UI punya Data Science Center yang merupakan Unit Kerja Khusus (UKK) di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA).
   ⁠
4. Apa mata kuliah di jurusan data science?
   ⁠Beberapa mata kuliah di jurusan data science ini yaitu Machine Learning, Artificial Intelligence, Basis Data, Big Data, Statistika, dan Programming.
   ⁠
5. Apa perbedaan antara data science dan business intelligence?
   ⁠Data scientist fokus mengolah dan menganalisis data menggunakan machine learning. Di lain sisi, business intelligence menggunakan tools interaktif untuk lebih mudah memahami informasi pada data.
   ⁠
6. Bagaimana sains data membantu dalam mengatasi masalah big data?
   ⁠Dengan menggunakan machine learning, AI, dan berbagai metode pemodelan, ilmu ini dapat mengolah dan menganalisis big data secara lebih efisien.
   ⁠
7. Apakah sains data dapat digunakan untuk memprediksi tren pasar?
   ⁠Ya, ilmu ini dapat digunakan untuk memprediksi tren pasar dengan bantuan machine learning dan AI.