5 Detail Penting dalam Job Description Data Scientist
Menjadi data scientist merupakan salah satu profesi yang sangat diminati saat ini di era teknologi dan data besar (big data). Namun, job description (deskripsi pekerjaan) untuk Data Scientist sering kali bisa sangat bervariasi tergantung pada industri dan perusahaan.
Sebelum melamar, penting untuk memperhatikan detail spesifik dari data scientist yang tercantum dalam deskripsi pekerjaan agar sesuai dengan keahlian dan ekspektasi karier kamu. Apa saja detail penting yang perlu diperhatikan dalam job description data scientist? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Keterampilan teknis yang diperlukan
Salah satu poin utama yang biasanya muncul dalam job description Data Scientist adalah pentingnya keterampilan teknis. Biasanya kamu akan menemukan penjelasan berupa alat atau bahasa pemrograman apa yang diminta oleh recruiter dalam proses rekrutmen. Misalnya, mampu menguasai Python atau R, bisa mengoperasikan algoritma machine learning, dan visualisasi data, dan masih banyak lagi.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pemahaman Bisnis dan Industri
Banyak deskripsi pekerjaan Data Scientist menekankan pentingnya pemahaman tentang konteks bisnis dan industri. Selain keterampilan teknis, Data Scientist juga harus bisa:
Memahami masalah bisnis yang akan diselesaikan melalui data.
Mengidentifikasi pola-pola penting yang relevan dengan strategi perusahaan.
Mengkomunikasikan temuan ke tim non-teknis dan pemangku kepentingan secara jelas dan efektif. Pastikan job description memberikan gambaran tentang bagaimana peran Data Scientist berhubungan dengan tujuan bisnis perusahaan.
3. Kolaborasi dan Pemahaman Bisnis
Job description biasanya menekankan pentingnya kolaborasi lintas tim dan pemahaman mendalam tentang tujuan bisnis. Detail yang perlu diperhatikan mencakup:
Kolaborasi dengan Tim Lain: Data Scientist sering bekerja dengan tim engineer, product manager, dan stakeholders lainnya untuk mengembangkan solusi berbasis data.
Pemahaman tentang Industri: Beberapa posisi mungkin memerlukan pemahaman khusus tentang industri tertentu, seperti e-commerce, fintech, atau healthcare.
Kemampuan Problem-Solving: Penggunaan data untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks serta memberikan solusi actionable.
4. Kemampuan dalam Data Visualization
Memvisualisasikan data dan menyampaikan insight secara jelas merupakan bagian penting dari tugas Data Scientist. Detail yang perlu dicermati di sini adalah:
Tools Visualisasi: Familiaritas dengan tools seperti Tableau, Power BI, atau D3.js.
Storytelling Data: Kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis data kepada stakeholder yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.
Pembuatan Dashboard: Pengalaman dalam merancang dashboard interaktif untuk menampilkan metrik bisnis secara real-time.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Keahlian dalam Statistik dan Machine Learning
Seorang Data Scientist dituntut memiliki pemahaman yang kuat tentang statistik serta pengalaman dengan algoritma machine learning. Biasanya, job description akan mencakup:
Modeling: Pengembangan model prediktif dengan menggunakan algoritma supervised atau unsupervised.
Statistik Inferensial: Keahlian dalam analisis regresi, distribusi probabilitas, dan tes hipotesis.
Tools Machine Learning: Familiaritas dengan libraries dan frameworks seperti TensorFlow, Scikit-learn, dan PyTorch.
Dengan memperhatikan lima detail penting dalam job description di atas, calon Data Scientist dapat memahami persyaratan pekerjaan dengan lebih baik dan mempersiapkan diri secara maksimal untuk menghadapi tantangan di dunia kerja.
Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian!
Penulis: Reyvan Maulid