Hard Skill Data Scientist – Di dunia digital yang digerakkan oleh data, profesi data scientist telah menjadi tulang punggung pengambilan keputusan strategis dalam bisnis. Permintaan terhadap talenta di bidang ini terus melonjak, namun persaingannya juga semakin ketat. Lantas, apa saja hard skill data scientist yang benar-benar dicari oleh perusahaan dan recruiter pada tahun 2024? kita akan mengupas tuntas sepuluh kemampuan teknis atau hard skill data science yang mutlak harus dikuasai, mulai dari fondasi statistik hingga penguasaan platform big data dan machine learning terbaru.
Memahami dan menguasai kompetensi teknis ini bukan hanya sekadar untuk memenuhi syarat lamaran kerja, tetapi merupakan investasi untuk membangun karier yang cemerlang di bidang sains data. Seorang ilmuan data dituntut untuk tidak hanya mampu menganalisis data, tetapi juga membangun model prediktif yang canggih dan menciptakan solusi berbasis artificial intelligence (AI). Yuk, simak daftar lengkapnya berikut ini!
1. Pemrograman (Programming)
Kemampuan pemrograman menempati posisi sentral dalam aktivitas harian seorang data scientist. Sekitar sembilan puluh persen tugas teknisnya melibatkan pembuatan dan eksekusi kode. Dua bahasa pemrograman yang paling dominan dan esensial untuk dikuasai adalah Python dan R. Python diakui sebagai bahasa pemrograman paling populer dalam domain data science, terutama karena sintaksisnya yang mudah dipelajari dan ekosistem library-nya yang sangat komprehensif. Beberapa library utama yang menjadi alat kerja standar meliputi Pandas untuk manipulasi data, NumPy untuk komputasi numerik, Scikit-learn untuk machine learning, serta Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi data.
Sementara itu, R merupakan bahasa yang secara khusus dikembangkan untuk kebutuhan analisis statistik dan visualisasi data. Bahasa ini unggul dalam analisis eksploratori dan pembuatan plot statistik yang kompleks, sehingga banyak digunakan di kalangan akademisi dan peneliti. Selain kedua bahasa tersebut, pengetahuan tentang Scala yang sering digunakan bersama Apache Spark untuk pemrosesan data berskala besar, serta SQL yang akan dibahas secara terpisah, memberikan nilai tambah yang signifikan dalam profil profesional seorang data scientist.
2. SQL & Manajemen Database
Data tidak berada dalam ruang hampa melainkan tersimpan dalam berbagai sistem database, di mana SQL berperan sebagai kunci utama untuk mengaksesnya. Seorang data scientist harus memiliki kemahiran dalam menulis query SQL yang kompleks untuk melakukan ekstraksi, agregasi, filtering, dan penggabungan data dari berbagai tabel. Penguasaan SQL menjadi sangat krusial mengingat sebelum membangun model apa pun, tahap awal yang harus dilakukan adalah pengambilan dan persiapan data mentah dari sumbernya. Pemahaman tentang manajemen database, baik yang bersifat relasional seperti MySQL dan PostgreSQL, maupun non-relasional atau NoSQL seperti MongoDB dan Cassandra, melengkapi kemampuan fundamental ini menjadi lebih komprehensif.
3. Statistik & Matematika
Pada hakikatnya, data science merupakan penerapan statistika dalam konteks modern. Tanpa pemahaman statistika dan matematika yang kuat, analisis yang dilakukan berisiko menghasilkan interpretasi yang menyesatkan. Konsep-konsep kunci yang harus dikuasai mencakup statistika deskriptif seperti mean, median, modus, varians, dan standar deviasi. Selanjutnya, statistika inferensial meliputi pengujian hipotesis, confidence interval, uji-t, dan ANOVA. Pemahaman probabilitas mencakup distribusi data dan teorema Bayes, sementara regresi dan klasifikasi meliputi linear regression, logistic regression, dan model-model prediktif lainnya. Kalkulus dan aljabar linear merupakan dasar matematika dari banyak algoritma machine learning, seperti gradient descent dan dekomposisi matriks. Kemampuan ini memungkinkan data scientist untuk merancang eksperimen yang valid, memahami batasan model, dan menafsirkan hasil analisis dengan akurat.
4. Machine Learning & Deep Learning
Machine learning merupakan kemampuan untuk membuat sistem yang dapat belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Seorang data scientist harus memahami berbagai algoritma machine learning, mengetahui kondisi penerapannya, dan mampu mengevaluasi performanya. Algoritma supervised learning mencakup Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, dan Support Vector Machines. Sementara algoritma unsupervised learning meliputi K-Means Clustering dan Principal Component Analysis. Deep learning sebagai sub-bidang machine learning yang menggunakan neural network dengan banyak layer, terbukti sangat powerful dalam menangani data tidak terstruktur seperti gambar, teks, dan suara. Framework seperti TensorFlow dan PyTorch telah menjadi standar industri yang harus dikuasai.
5. Teknologi Big Data
Ketika dataset yang dihadapi melampaui kapasitas pemrosesan komputer tunggal, teknologi big data menjadi solusi yang diperlukan. Seorang data scientist perlu familiar dengan framework yang dirancang untuk komputasi terdistribusi. Apache Spark sangat populer karena kecepatannya dalam memproses data dalam memori, menyediakan API untuk Python dan Scala, serta library untuk SQL, streaming, dan machine learning melalui MLlib. Hadoop sebagai ekosistem yang lebih matang tetap relevan, terdiri dari HDFS sebagai sistem file terdistribusi dan MapReduce sebagai model pemrograman. Pengetahuan tentang tools pendukung seperti Hive untuk query SQL pada Hadoop dan Pig untuk platform analisis data, sering kali menjadi persyaratan tambahan dalam lowongan kerja.
6. Visualisasi Data
Memiliki insight yang brilian tidak akan memberikan dampak jika tidak dapat dikomunikasikan secara efektif kepada stakeholder yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Kemampuan visualisasi data berfungsi sebagai jembatan antara kompleksitas teknis dan keputusan bisnis. Seorang data scientist harus terampil dalam membuat grafik dan dashboard yang jelas, informatif, dan menarik. Tools yang umum digunakan meliputi library Python/R seperti Matplotlib, Seaborn, Plotly untuk Python dan ggplot2 untuk R. Software Business Intelligence seperti Tableau, Power BI, dan Qlik Sense memungkinkan pembuatan dashboard interaktif yang powerful untuk kebutuhan reporting yang lebih kompleks.
7. Data Wrangling & Preprocessing
Fakta yang sering mengejutkan para pemula adalah bahwa 80% waktu seorang data scientist dihabiskan untuk data wrangling—proses membersihkan, mentransformasi, dan menyiapkan data mentah yang “berantakan” agar siap dianalisis. Ini adalah hard skill yang sering diremehkan tetapi sangat kritis.
Kegiatannya meliputi menangani missing value, mendeteksi dan mengatasi outlier, standardisasi format data, dan feature engineering (membuat variabel baru dari data yang sudah ada). Library seperti Pandas di Python adalah alat utama untuk tugas ini.
8. Cloud Computing
Perusahaan modern semakin melakukan transisi dari infrastruktur on-premise ke platform cloud. Oleh karena itu, pengalaman dengan layanan cloud telah menjadi hard skill data scientist yang sangat dicari. Platform utama yang perlu dikuasai meliputi Amazon Web Services dengan layanan seperti S3 untuk penyimpanan, EC2 untuk server virtual, dan SageMaker untuk machine learning. Google Cloud Platform menawarkan BigQuery sebagai data warehouse yang sangat cepat dan AI Platform untuk pengembangan model kecerdasan buatan. Microsoft Azure menyediakan Azure Machine Learning dan Azure Databricks untuk kebutuhan analitik data terdistribusi.
9. MLOps
MLOps (Machine Learning Operations) adalah praktik untuk mengotomasi dan memproduktifkan alur kerja machine learning. Ini adalah hard skill tingkat lanjut yang membedakan data scientist junior dan senior.
Konsep MLOps mencakup version control untuk model dan data (menggunakan DVC), containerization (menggunakan Docker), orchestration pipeline (menggunakan Apache Airflow atau Kubeflow), dan continuous integration/continuous deployment (CI/CD) untuk model ML. Kemampuan ini memastikan model yang dibangun tidak hanya berhasil di notebook penelitian, tetapi juga dapat dijalankan dengan andal di lingkungan produksi.
10. Software Engineering & Git
Meskipun bukan software engineer murni, seorang data scientist perlu menerapkan prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak dalam pekerjaannya. Menulis kode yang bersih, modular, terdokumentasi, dan mudah dipelihara adalah suatu keharusan.
Penguasaan Git dan platform seperti GitHub/GitLab untuk version control adalah hal yang non-negosiasi. Ini memungkinkan kolaborasi yang efisien dalam tim dan melacak setiap perubahan yang dibuat pada kode.
Menguasai hard skill data scientist adalah sebuah perjalanan, bukan tujuan akhir. Dunia sains data terus berevolusi dengan cepat, menuntut komitmen untuk belajar sepanjang hayat. Namun, dengan fondasi teknis yang kuat yang telah dijelaskan di atas, kamu tidak hanya akan siap menghadapi tantangan pasar kerja saat ini, tetapi juga mampu beradaptasi dengan inovasi di masa depan.
Apa hard skill yang saat ini sedang kamu pelajari? Apakah ada tools atau teknik lain yang menurut mu penting? jangan lupa untuk share artikel ini kepada rekan-rekan yang mungkin membutuhkan!
Pertanyaan yang Sering Ditanyakan (FAQ)
1. Hard skill data scientist mana yang paling penting untuk dipelajari pertama kali?
Mulailah dengan fondasi yang kokoh, yaitu Python dan SQL. Keduanya adalah tools paling fundamental untuk mengambil, memanipulasi, dan menganalisis data. Setelah itu, pelajari statistik dasar dan Pandas (library Python untuk data wrangling).
2. Apakah saya harus menguasai SEMUA hard skill ini untuk menjadi data scientist?
Tidak perlu menguasai semuanya secara sempurna di hari pertama. Fokuslah pada fondasi (Pemrograman, SQL, Statistik, ML Dasar). Kemampuan lain seperti Big Data, MLOps, dan Cloud biasanya dipelajari secara mendalam sesuai dengan kebutuhan spesifik peran dan perusahaan.
3. Mana yang lebih baik, Python atau R, untuk memulai karir data science?
Python umumnya lebih disarankan untuk pemula karena kemudahan belajarnya dan keluwesannya yang tinggi, tidak hanya untuk analisis data tetapi juga untuk deployment model dan integrasi dengan sistem. R sangat kuat untuk analisis statistik murni dan riset akademis.
4. Bagaimana cara membuktikan hard skill data scientist saya kepada recruiter?
Portofolio proyek adalah bukti terbaik. Buat beberapa proyek end-to-end (dari pengumpulan data hingga deployment model sederhana) dan publikasikan di GitHub. Sertifikasi online dari platform seperti Coursera, Udacity, atau dari vendor cloud (AWS, GCP) juga dapat menjadi nilai tambah.
5. Apakah matematika yang sangat dalam diperlukan untuk menjadi data scientist?
Pemahaman konsep matematika (terutama aljabar linear, kalkulus, dan probabilitas) sangat penting untuk memahami “mengapa” di balik algoritma machine learning. Namun, untuk banyak peran terapan, yang terpenting adalah Anda memahami intuisi dan penerapannya, bukan hanya derivasi rumusnya yang rumit.
Referensi
- Cao, L. (2022). Data science: A comprehensive overview. ACM Computing Surveys, 50(3), 1–42. https://doi.org/10.1145/3076253
- Sarker, I. H. (2021). Machine learning: Algorithms, real-world applications and research directions. SN Computer Science, 2(3), 160.
https://doi.org/10.1007/s42979-021-00592-x - Hassani, H., Silva, E. S., Unger, S., TajMazinani, M., & Mac Feely, S. (2020). Artificial intelligence (AI) or intelligence augmentation (IA): What is the future? AI, 1(2), 143–155. https://doi.org/10.3390/ai1020008
- Mikalef, P., Pappas, I. O., Krogstie, J., & Giannakos, M. (2018). Big data analytics capabilities: A systematic literature review and research agenda. *Information Systems and e-Business Management, 16*(3), 547–578. https://doi.org/10.1007/s10257-017-0362-y
- De Mauro, A., Greco, M., & Grimaldi, M. (2016). A formal definition of Big Data based on its essential features. Library Review, 65(3), 122–135. https://doi.org/10.1108/LR-06-2015-0061
- Dhar, V. (2013). Data science and prediction. Communications of the ACM, 56(12), 64–73. https://doi.org/10.1145/2500499
- Donoho, D. (2017). 50 years of data science. Journal of Computational and Graphical Statistics, 26(4), 745–766. https://doi.org/10.1080/10618600.2017.1384734
