Korelasi Jurusan Teknik dengan Karier Data Scientist – Profesi data scientist dalam beberapa tahun terakhir menjadi salah satu karier paling diminati di era transformasi digital. Peran ini berada di persimpangan antara data, teknologi, dan pengambilan keputusan bisnis. Seiring meningkatnya kebutuhan akan talenta data, muncul pertanyaan yang cukup sering diperbincangkan: apakah latar belakang jurusan teknik memiliki relevansi yang kuat untuk berkarier sebagai data scientist?
Banyak praktisi data scientist berasal dari berbagai disiplin ilmu, mulai dari matematika, statistika, ekonomi, hingga ilmu sosial. Namun, jurusan teknik sering dianggap memiliki keunggulan tersendiri karena pendekatannya yang analitis dan berbasis pemecahan masalah. Untuk memahami sejauh mana relevansi tersebut, penting melihat keterkaitan kompetensi inti jurusan teknik dengan tuntutan nyata dalam dunia data science.
Kesamaan Fondasi Keilmuan antara Teknik dan Data Science
Jurusan teknik pada dasarnya dibangun di atas fondasi logika, matematika, dan analisis sistem. Mahasiswa teknik terbiasa menghadapi persoalan kompleks yang harus dipecahkan secara terstruktur, mulai dari perancangan sistem, optimasi proses, hingga analisis kinerja. Pola pikir ini sangat selaras dengan pekerjaan data scientist yang menuntut kemampuan mengurai masalah bisnis menjadi model analitis berbasis data.
Kemampuan matematika dan statistika yang diajarkan di banyak jurusan teknik juga menjadi modal penting. Konsep seperti aljabar linear, probabilitas, optimasi, dan pemodelan numerik sering kali muncul kembali dalam machine learning dan analisis data. Meskipun kedalamannya bisa berbeda, familiarity terhadap konsep-konsep ini memudahkan lulusan teknik untuk memahami algoritma data science secara konseptual, bukan sekadar menggunakannya sebagai “kotak hitam”.
Selain itu, pendekatan rekayasa atau engineering mindset memiliki nilai tambah tersendiri. Data scientist tidak hanya dituntut menganalisis data, tetapi juga membangun solusi yang dapat diimplementasikan secara berkelanjutan. Lulusan teknik umumnya terbiasa memikirkan aspek efisiensi, skalabilitas, dan keandalan sistem, yang sangat relevan ketika model data harus diintegrasikan ke dalam produk atau proses bisnis.
Pengalaman bekerja dengan perangkat lunak dan pemrograman juga sering menjadi keunggulan jurusan teknik. Banyak program studi teknik memperkenalkan bahasa pemrograman, simulasi, atau komputasi teknis. Hal ini membuat transisi ke tools data science relatif lebih cepat, terutama dalam memahami logika algoritmik dan alur kerja berbasis kode.
Namun, penting dicatat bahwa tidak semua jurusan teknik memiliki tingkat relevansi yang sama. Teknik informatika, teknik elektro, atau teknik industri cenderung lebih dekat dengan dunia data dibandingkan teknik yang sangat spesifik pada aspek fisik atau material. Meski demikian, prinsip dasar analisis dan problem solving tetap menjadi benang merah yang kuat.
Keterbatasan dan Kebutuhan Skill Tambahan bagi Lulusan Teknik
Meskipun memiliki fondasi yang relevan, jurusan teknik bukanlah jaminan otomatis untuk sukses sebagai data scientist. Ada sejumlah kompetensi kunci dalam data science yang tidak selalu menjadi fokus utama dalam kurikulum teknik. Salah satunya adalah pemahaman mendalam tentang statistika inferensial dan analisis data eksploratif yang berorientasi pada insight, bukan sekadar perhitungan teknis.
Data scientist juga dituntut memiliki kemampuan komunikasi yang kuat. Hasil analisis data harus diterjemahkan menjadi cerita yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan non-teknis. Di sinilah lulusan teknik terkadang menghadapi tantangan, karena terbiasa berkomunikasi dalam bahasa teknis. Kemampuan data storytelling dan pemahaman konteks bisnis menjadi skill tambahan yang perlu dikembangkan.
Aspek domain knowledge juga sangat penting. Data science tidak berdiri di ruang hampa; analisis selalu terkait dengan konteks industri tertentu, seperti keuangan, kesehatan, manufaktur, atau pemasaran. Lulusan teknik perlu meluangkan waktu untuk memahami proses bisnis dan tujuan strategis di balik data yang dianalisis agar solusi yang dihasilkan benar-benar relevan dan bernilai.
Selain itu, dunia data science berkembang sangat cepat. Tools, framework, dan metode baru terus bermunculan. Latar belakang teknik memang membantu dalam belajar hal baru, tetapi komitmen untuk continuous learning menjadi faktor penentu. Tanpa kemauan untuk terus memperbarui skill, relevansi latar belakang pendidikan akan cepat menurun.
Penting juga disadari bahwa data science adalah bidang multidisipliner. Banyak data scientist sukses berasal dari luar jurusan teknik, tetapi unggul karena kombinasi statistik yang kuat, intuisi bisnis, dan kemampuan komunikasi. Hal ini menunjukkan bahwa jurusan teknik adalah salah satu jalur yang relevan, namun bukan satu-satunya dan bukan jalan pintas.
Bagi lulusan teknik yang ingin beralih ke karier data scientist, pendekatan terbaik adalah memanfaatkan kekuatan analitis yang sudah dimiliki, lalu melengkapinya dengan skill data, statistik terapan, dan pemahaman bisnis. Kombinasi inilah yang membuat profil seorang data scientist benar-benar kompetitif di pasar kerja.
Kesimpulan
Korelasi antara jurusan teknik dan karier data scientist dapat dikatakan cukup kuat, terutama dari sisi pola pikir analitis, kemampuan problem solving, dan pemahaman teknis. Fondasi keilmuan yang dimiliki lulusan teknik memberikan keuntungan awal dalam memahami konsep dan alat data science secara lebih mendalam.
Namun, relevansi tersebut tidak bersifat otomatis. Untuk benar-benar sukses sebagai data scientist, lulusan teknik perlu melengkapi diri dengan kemampuan statistik terapan, komunikasi data, serta pemahaman konteks bisnis. Pada akhirnya, data science adalah bidang yang terbuka bagi berbagai latar belakang, dan keberhasilan lebih ditentukan oleh kombinasi skill, pengalaman, serta kemauan untuk terus belajar daripada sekadar jurusan akademik semata.