Data Scientist Pekerjaan Paling Bikin Stres

Contents

Data Scientist kini menjadi hangat diperbincangkan karena demand yang tinggi terutama di perusahaan IT atau startup. Data Scientist bahkan masuk kategori pekerjaan bergaji besar karena demand yang tinggi namun supplynya sedikit, alias masih belum banyak talenta data, terutama di Indonesia.

Namun apakah pekerjaan dengan gaji tinggi tidak mengandung risiko sama sekali? Tentu berisiko ya, apalagi melihat cepatnya perkembangan di dunia teknologi digital. Para Data Scientist terbiasa bekerja hingga larut malam, dikejar deadline, hingga dikejar para pimpinan perusahaan.

Baca juga : Gaji Data Scientist Bisa Mendekati Gaji CEO?!

Menurut Jamie Foster pada artikelnya, beberapa alasan Data Science merasa stres saat bekerja karena:

1. Detail tujuan project tidak jelas

Ketika dikasih project, seringkali data scientist tidak menemukan tujuan yang tepat agar bisa “menggarap” datanya. Bahkan kadang detail projectnya pun masih belum jelas arahnya kemana.

2. Deadline ketat dan target tidak realistis

Dikasih data mentah sore ini, harus selesai diolah besok pagi. Tentu sering terjadi di dunia kerja ya. Awal-awal santai, lama-lama tipes.

3.Data mentah yang berantakan

Meski data scientist ini ahli soal data, tapi kalau data awalnya masih belum lengkap bahkan berantakan, kondisi ini akan menambah waktu dan level kerumitan pengerjaan.

4. Masalah komunikasi

Data scientist memang banyak berhadapan dengan rumus-rumus, tapi mereka juga tetap diminta berkomunikasi dengan teman setim atau atasannya. Nah seringkali mereka belum terbiasa menyampaikan pendapatnya secara langsung.

5. Butuh belajar skill/rumus baru

Karena di atas langit masih ada langit, sejago apapun data scientist tentu ada masanya mentok banget dan perlu belajar hal baru lagi. Solusinya bisa ikut pelatihan atau bootcamp Data Science untuk bisa update isu data terkini.

Baca juga : Menjadi Data Scientist dalam 3 bulan, Mungkin Gak Sih?

Namun kalau dilihat lagi, data scientist sebenarnya jalan untuk kita mencapai kedewasaan dan kebijaksanaan. Menurut mas Ainun pada sesi Studium Generale, 23 Februari 2024 lalu.

Bisa dilihat pada gambar di atas, bagaimana data semakin tinggi levelnya memang semakin bermanfaat, semakin membutuhkan kebesaran hati untuk memaknainya. Data adalah awal mula kita memahami apa yang tercatat dan menjadikannya sebuah laporan. Setelah itu kita akan menganalisis dan memonitornya. Semakin tinggi lagi level, data dijadikan sebagai bahan ilustrasi atau prediksi di sebuah kasus. Lalu di level puncaknya, data dijadikan sebagai alat penentu keputusan.

Baca juga : Kursus Data Science Bagi Karyawan “Non Data”

Seperti pada kasus Quick Count Pemilu 2024 lalu, ada yang memaknai data sebagai sekedar simbol “Kemenangan” semata. Yang paling tinggi angkanya, yang menang. Pasti banyak yang terjebak ini ya?

Namun ada yang memaknainya di level lebih tinggi. Mereka menjadikan ini sebagai arti “Kecerdasan Masyarakat Indonesia yang Rendah”.  Lalu di level lebih tinggi lagi, mereka menjadikan ini prediksi “Kekuatan Gen Z di masa depan” dalam berpolitik. Terlihat yaa.. data tidak lagi tentang menang-kalah atau benar-salah, melainkan sebuah aset penting. Menarik banget kan?

Semakin tinggi levelnya, semakin dewasa kita memaknai data, semakin tinggi valuenya di dalam bisnis. Jadi, yang udah mulai stres sama kerjaan ngolah data, sabar ya, tahan sejenak. Teman-teman bisa “naik level” dengan lebih bijak memandang data. 

Kalau kamu gimana? Udah mulai stres belajar data atau baru mau mulai belajar data? 

Startup Campus

Bagikan Artikel

Share on whatsapp
Share on telegram
Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on email
Subscribe
Notify of
3 Comments
Oldest
Newest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments

Thank you for your sharing. I am worried that I lack creative ideas. It is your article that makes me full of hope. Thank you. But, I have a question, can you help me?

I don’t think the title of your article matches the content lol. Just kidding, mainly because I had some doubts after reading the article.

Your point of view caught my eye and was very interesting. Thanks. I have a question for you.

3
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x