Data Scientist Gaji. Di era digital yang semakin berkembang, peran data scientist menjadi sangat penting dalam membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data.
Survei dari 365 Data Science menempatkan data science sebagai salah satu dari tiga karier teratas dengan kompensasi terbaik di AS. Tak heran jika data scientist gaji juga menjadi salah satu informasi paling dicari, khususnya oleh mereka yang sedang merencanakan karier atau ingin beralih ke bidang ini.
Baca Juga: Cari Jasa Pembuatan Website Bali Profesional? Pilih Creativism
Yuk, simak penjelasan MinTiv berikut ini.
Apa Itu Data Scientist?
Data scientist adalah seorang profesional yang berfokus pada pengolahan, pengelolaan, dan interpretasi data untuk menghasilkan informasi yang bernilai bagi perusahaan. Peran ini tidak hanya berkaitan dengan membaca data mentah, tetapi juga mengubahnya menjadi insight yang bisa mendukung pengambilan keputusan strategis.
Dalam praktiknya, data scientist bekerja dengan berbagai jenis data, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur, lalu mengidentifikasi pola, tren, serta peluang yang dapat dimanfaatkan organisasi.
Baca Juga: Data Analyst Gaji: Dari Entry-Level hingga Senior
Karena kemampuannya menghubungkan data dengan kebutuhan bisnis, data scientist sering dianggap sebagai penghubung antara dunia teknis dan strategi perusahaan.
Skill untuk Menjadi Data Scientist
Sebelum membahas lebih jauh mengenai data scientist gaji, berikut adalah beberapa skill yang perlu dikuasai agar dapat berkarier sebagai seorang data scientist.
1. Menganalisis Data
Salah satu skill penting yang wajib dimiliki seorang data scientist adalah kemampuan menganalisis data secara mendalam. Tidak hanya terbatas pada membaca atau mengolah data mentah, tetapi juga bagaimana menginterpretasikan hasil analisis agar bisa menjadi dasar pengambilan keputusan yang tepat.
Anda juga perlu menguasai teknik visualisasi data, yaitu menyajikan informasi dalam bentuk grafik, diagram, atau tampilan visual lainnya. Dengan visualisasi yang baik, data kompleks akan lebih mudah dipahami dan memberi gambaran yang jelas bagi tim atau pihak terkait.
2. Statistik
Kemampuan statistik menjadi salah satu fondasi utama dalam pekerjaan seorang data scientist. Pada tahap dasar, statistik digunakan untuk memahami konsep sampel dan populasi, serta bagaimana data tersebut dapat mewakili kondisi sebenarnya. Dengan pemahaman ini, Anda mampu memberikan gambaran awal mengenai data sebelum diolah lebih lanjut.
Namun, pekerjaan seorang data scientist tidak berhenti di situ saja. Seiring berkembangnya kebutuhan perusahaan, kemampuan dalam matematika dan statistik lanjutan juga sangat diperlukan. Hal ini terutama berhubungan dengan penerapan algoritma machine learning, di mana pemahaman mendalam tentang distribusi data, regresi, hingga probabilitas akan sangat berpengaruh dalam menghasilkan model yang akurat dan sesuai dengan tujuan bisnis.
3. Pemrograman
Dalam data science, kemampuan pemrograman menjadi salah satu skill utama yang tidak bisa diabaikan. Seorang data scientist dituntut untuk mampu menggunakan berbagai bahasa pemrograman dan tools analisis data agar proses pengolahan berjalan lebih efisien.
Penguasaan bahasa seperti Python dan R, misalnya, sangat penting karena keduanya memiliki pustaka yang kaya serta mendukung analisis data dalam skala besar. Python biasanya banyak digunakan untuk mengelola data yang kompleks maupun tidak terstruktur. Melalui bahasa ini, Anda bisa melakukan pembersihan, pengolahan, hingga membangun model prediktif dengan lebih mudah.
Pengalaman dalam coding juga memberi nilai tambah karena memudahkan integrasi data dengan berbagai sistem lain yang digunakan perusahaan. Jadi, penguasaan pemrograman tidak hanya mempermudah pekerjaan sehari-hari, tetapi juga membuka peluang untuk menghasilkan analisis yang lebih akurat dan bermanfaat.
4. Database, Query (SQL), dan Pengolahan Data
Skill mengelola database serta memahami query menjadi bagian penting dalam pekerjaan seorang data scientist. SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa yang umum digunakan untuk menangani data terstruktur pada database sehingga informasi dapat diakses, diolah, dan dianalisis dengan lebih mudah.
Penguasaan SQL membantu Anda untuk mengekstrak data yang relevan, memodifikasi struktur tabel, hingga mengontrol akses pengguna dengan efisien. Selain itu, pemahaman mendalam mengenai berbagai perintah SQL juga sangat diperlukan. Beberapa di antaranya adalah:
- DQL (Data Query Language) untuk mengambil data
- DML (Data Manipulation Language) untuk memodifikasi data
- DDL (Data Definition Language) untuk membuat atau mengubah struktur database
- DCL (Data Control Language) yang berfungsi mengatur hak akses pengguna.
Dengan skill ini, seorang data scientist dapat memastikan proses pengolahan data berjalan terstruktur, akurat, dan sesuai kebutuhan perusahaan.
5. Pemahaman Bisnis
Dalam profesi data scientist, penguasaan teknis saja tidak cukup tanpa adanya pemahaman bisnis yang memadai. Analisis data yang dilakukan harus selaras dengan kebutuhan perusahaan agar dapat memberikan nilai nyata bagi perkembangan usaha. Karena itu, Anda akan sering terlibat dalam diskusi strategis atau rapat manajemen untuk mengomunikasikan hasil analisis data dalam bahasa yang mudah dipahami dan relevan dengan tujuan bisnis.
Sebagai contoh, ketika perusahaan ingin mengetahui efektivitas kampanye pemasaran digital, seorang data scientist dapat menganalisis data engagement, konversi, hingga perilaku pelanggan. Hasil analisis ini kemudian disajikan dalam bentuk insight yang membantu manajemen menentukan apakah strategi yang digunakan sudah tepat atau perlu disesuaikan.
Dengan kemampuan tersebut, data scientist tidak hanya berperan sebagai pengolah data, tetapi juga sebagai mitra strategis yang membantu perusahaan membuat keputusan berbasis data.
Berapa Data Scientist Gaji di Indonesia?
Gaji data scientist merupakan salah satu faktor yang banyak menarik minat orang pada profesi ini. Meski demikian, besarannya tidaklah sama untuk setiap individu. Berikut rata-rata data scientist gaji di Indonesia.
1. Entry Level (0–2 Tahun)
Untuk posisi entry level, data scientist gaji umumnya berada pada kisaran Rp 7–12 juta per bulan. Jumlah tersebut dapat berbeda tergantung pada kebijakan perusahaan serta lokasi tempat bekerja.
Posisi ini biasanya diperuntukkan bagi fresh graduate yang baru memulai karier, maupun individu yang melakukan peralihan profesi ke bidang data.
2. Mid-Level (2–5 Tahun)
Pada tingkatan mid-level, gaji seorang data scientist umumnya berada dalam kisaran Rp 12–20 juta per bulan. Di level ini, peran yang dijalankan lebih luas karena tidak hanya fokus pada coding dan pembuatan model, tetapi juga mulai memimpin proyek serta mengambil keputusan analitik penting.
Selain itu, data scientist di level ini biasanya sudah dilibatkan dalam merancang solusi bisnis berbasis data, sehingga keterampilan teknis sekaligus pemahaman bisnis menjadi kombinasi yang sangat dibutuhkan.
3. Senior Level (5+ Tahun)
Pada jenjang senior level, seorang data scientist berpengalaman bisa memperoleh gaji berkisar antara Rp 25–40 juta per bulan. Angka ini biasanya ditemukan pada perusahaan besar, startup unicorn, maupun sektor finansial yang sangat bergantung pada pengolahan data.
Di level ini, peran yang dijalankan bukan hanya sebagai analis, melainkan juga pemimpin tim atau data strategist. Tanggung jawabnya mencakup perancangan arsitektur data, pemilihan teknologi yang tepat, hingga memastikan integrasi sistem data dengan kebutuhan bisnis agar strategi perusahaan dapat berjalan lebih efektif.
4. Freelance atau Konsultan
Pada tingkatan ini, seorang data scientist freelance atau konsultan memiliki peluang untuk memperoleh penghasilan lebih tinggi dibandingkan karyawan tetap. Profesi ini umumnya berbasis proyek sehingga menawarkan fleksibilitas dalam menentukan jadwal maupun jenis pekerjaan. Cocok bagi Anda yang sudah membangun reputasi baik serta memiliki jaringan profesional yang luas.
Sebagai freelancer, jenis proyek yang dikerjakan biasanya bersifat jangka pendek. Contohnya pembuatan analisis prediktif, pengembangan dashboard interaktif, hingga melakukan audit data. Dengan keahlian dan portofolio yang solid, jalur ini dapat menjadi pilihan karier yang menjanjikan di dunia data science.
Baca Juga: Berapa Gaji YouTubers? Begini Cara Menghitungnya!
Selain faktor pengalaman dan level posisi, besaran gaji seorang data scientist juga dipengaruhi oleh beberapa aspek lain. Lokasi kerja, jenis industri, serta skill komunikasi yang dimiliki turut menjadi penentu. Tidak kalah penting, sertifikasi resmi seperti Google Data Analytics, Microsoft Certified: Data Scientist Associate, atau IBM Data Science Professional Certificate juga dapat meningkatkan nilai seorang profesional di bidang ini.
FAQ Seputar Konten
- Apa perbedaan data scientist dan data analyst? Data scientist berfokus pada prediksi dan strategi berbasis data, sedangkan data analyst lebih menekankan laporan serta interpretasi data masa lalu.
- Apakah Data Scientist hanya dibutuhkan perusahaan teknologi? Tidak. Berbagai sektor seperti finansial, kesehatan, hingga retail juga membutuhkan peran ini.
Kesimpulan
Data scientist gaji sangat dipengaruhi oleh pengalaman, industri, dan lokasi kerja. Profesi ini menawarkan prospek cerah karena perannya penting dalam mendukung keputusan bisnis berbasis data.
Optimalkan bisnis Anda dengan digital marketing. Dapatkan konsultasi gratis dan wujudkan pertumbuhan bisnis Anda! Hubungi kami sekarang melalui WhatsApp 6281 22222 7920.
