5 Kesalahan Umum saat Memulai Karier di Bidang Data Science

Karier di bidang data science kini menjadi incaran banyak orang, baik dari kalangan mahasiswa, profesional muda, hingga mereka yang ingin beralih haluan dari bidang lain. Dengan kombinasi antara teknologi, analisis, dan pemecahan masalah, karier di bidang data science ini menawarkan tantangan sekaligus peluang besar di era digital yang didominasi oleh data.

Namun, antusiasme yang tinggi sering kali membuat para pemula tergesa-gesa tanpa arah yang jelas. Banyak dari mereka terjebak dalam pola belajar yang tidak efektif atau melakukan kesalahan yang sebenarnya bisa dihindari sejak awal. Artikel ini akan membahas lima kesalahan umum yang sering terjadi saat memulai karier di dunia data science, agar kamu bisa menapaki jalan ini dengan lebih terarah dan percaya diri. Simak penjelasan berikut sahabat DQLab!

1. Terlalu Fokus pada Teori, Kurang Praktik

Banyak pemula yang memulai perjalanan karier di dunia data science dengan semangat membara untuk memahami setiap konsep yang ada. Mereka tenggelam dalam buku statistik, video penjelasan machine learning, hingga teori tentang distribusi probabilitas dan regresi. Hal ini memang penting untuk membentuk fondasi yang kuat. Namun, sering kali, fokus berlebihan pada teori membuat mereka lupa bahwa dunia nyata membutuhkan kemampuan praktis untuk menyelesaikan masalah, bukan hanya menjawab soal ujian.

Padahal, tanpa praktik langsung, pengetahuan teori cenderung cepat terlupakan dan tidak terinternalisasi. Data science sejatinya adalah bidang yang sangat aplikatif, yang menuntut seseorang untuk mengolah data mentah menjadi informasi bermakna. Oleh karena itu, penting untuk membiasakan diri mengerjakan proyek sederhana, seperti menganalisis dataset publik, membangun model prediksi, atau membuat dashboard visualisasi. Dengan begitu, pemahaman teori akan semakin terasah dan relevan dengan tantangan nyata di dunia kerja.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Belajar Terlalu Banyak Tools Sekaligus

Antusiasme yang tinggi kadang membuat pemula ingin menguasai semua alat yang populer dalam waktu singkat. Mulai dari Python, R, SQL, Power BI, Tableau, Hadoop, hingga TensorFlow. Di satu sisi, semangat ini patut diapresiasi. Namun, terlalu banyak mencoba alat tanpa benar-benar mendalami satu pun justru bisa membuat kebingungan dan kehilangan arah. Akhirnya, waktu habis untuk membuka-buka dokumentasi atau mencoba tutorial permukaan, tanpa benar-benar menguasai satu keahlian inti yang bisa dijadikan pegangan.

Langkah yang lebih bijak adalah memulai dari yang paling fundamental dan paling sering digunakan dalam pekerjaan nyata. Python dan SQL, misalnya, merupakan dua tools utama yang menjadi tulang punggung hampir semua proses data science dari pembersihan data, eksplorasi data, hingga membangun model prediktif. Setelah cukup mahir, barulah pelajari alat pelengkap lainnya sesuai dengan kebutuhan dan minat. Strategi belajar yang fokus dan bertahap akan jauh lebih efektif daripada pendekatan serba tangkap semua.

3. Tidak Memiliki Proyek Portofolio

Di era digital saat ini, memiliki portofolio bukan hanya nilai tambah, tetapi bisa menjadi faktor penentu apakah seseorang layak dipertimbangkan dalam proses rekrutmen. Sayangnya, banyak pemula terlalu fokus pada mengumpulkan sertifikat dari berbagai kursus online tanpa menyadari bahwa perekrut lebih tertarik melihat hasil nyata dari keahlian seseorang. Portofolio adalah bukti konkret bahwa seseorang bisa menerapkan ilmunya dalam menyelesaikan masalah, bukan hanya memahami teori atau menyelesaikan kuis.

Proyek portofolio tidak harus kompleks atau sempurna. Mulailah dari hal-hal sederhana, seperti analisis dataset penjualan, prediksi harga rumah, visualisasi tren COVID-19, atau membuat model klasifikasi pelanggan. Dokumentasikan prosesnya, tampilkan grafik dan insight yang ditemukan, lalu unggah di platform seperti GitHub, Notion, atau bahkan dalam bentuk blog di Medium. Dengan begitu, portofolio tak hanya menunjukkan kemampuan teknis, tetapi juga mengilustrasikan cara berpikir dan pendekatan analitis kamu terhadap data.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Mengabaikan Soft Skill dan Kemampuan Berkomunikasi

Dalam ekosistem kerja yang kolaboratif, menjadi ahli dalam coding dan statistik saja tidak cukup. Banyak data scientist pemula melupakan pentingnya soft skill seperti komunikasi, presentasi, dan empati. Padahal, kemampuan untuk menjelaskan temuan data secara jelas kepada pihak non-teknis seperti manajer atau klien bisa menjadi pembeda antara data scientist yang efektif dan yang hanya jago di balik layar. Tanpa keterampilan komunikasi, insight dari data bisa gagal dipahami dan berdampak buruk pada pengambilan keputusan.

Komunikasi yang baik bukan berarti harus jadi pembicara publik, tetapi mampu menyampaikan cerita di balik data secara ringkas dan menarik. Misalnya, saat mempresentasikan hasil analisis churn pelanggan, alih-alih hanya menyajikan angka-angka akurasi model, cobalah fokus pada implikasi bisnis: “Jika tren ini dibiarkan, perusahaan bisa kehilangan 15% pelanggan dalam 3 bulan.” Latihan seperti ini bisa dilakukan dengan menulis blog, mengikuti komunitas data, atau sekadar berdiskusi dengan teman dari latar belakang non-teknis.

5. Takut Melamar karena Merasa Belum Siap

Salah satu penghalang mental terbesar dalam memulai karier data science adalah perasaan “belum cukup”. Banyak orang menunda melamar pekerjaan karena merasa belum mahir, belum punya cukup proyek, atau takut ditolak. Akhirnya, mereka terus menunda sambil menunggu momen sempurna yang sebenarnya tidak pernah datang. Padahal, rasa tidak siap itu adalah bagian alami dari proses belajar. Bahkan para profesional sekalipun sering merasakan hal yang sama saat menghadapi tantangan baru.

Melamar pekerjaan bukan berarti harus sudah menjadi “ahli”, terutama untuk posisi entry-level atau magang. Banyak perusahaan justru mencari kandidat yang punya potensi belajar cepat, memiliki dasar yang kuat, dan menunjukkan semangat eksplorasi. Setiap proses seleksi, baik berhasil maupun gagal, akan selalu memberikan pembelajaran baru. Maka, daripada menunggu kesiapan yang sempurna, lebih baik mulai melamar, sambil terus memperbaiki diri di sepanjang jalan. Karier bukan soal siap atau tidak siap, tapi soal berani mencoba.

Memulai karier di bidang data science bukanlah perjalanan instan, tapi dengan strategi yang tepat dan kesadaran akan kesalahan umum, kamu bisa mempercepat proses belajarmu. Fokus pada praktik nyata, bangun portofolio, dan jangan ragu untuk mencoba meskipun belum sempurna.

Dengan menghindari lima kesalahan di atas, kamu akan lebih siap menghadapi dunia kerja dan menunjukkan bahwa kamu bukan hanya belajar data science, tetapi benar-benar siap menjadi bagian dari perubahan berbasis data. Terus belajar, tetap rendah hati, dan jangan takut gagal. Sebab, eksperimen adalah bagian dari proses menuju kemajuan.

FAQ

1. Apakah saya harus menguasai semua tools data science sebelum mulai melamar kerja?

Tidak. Justru terlalu banyak mempelajari tools sekaligus bisa membuat kamu bingung dan tidak fokus. Disarankan untuk menguasai dua tools utama terlebih dahulu: Python dan SQL. Setelah itu, kamu bisa mempelajari tools tambahan seperti Power BI atau Tableau sesuai kebutuhan dan arah karier.

2. Saya belum punya pengalaman kerja di bidang data science. Apa yang bisa saya tunjukkan kepada perekrut?

Pengalaman kerja bukan satu-satunya penentu. Kamu bisa membuat proyek portofolio yang menunjukkan kemampuanmu mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Proyek bisa berasal dari dataset publik atau ide pribadi. Upload di GitHub atau Medium agar bisa dibagikan saat melamar.

3. Saya sering merasa belum cukup pintar atau belum siap untuk melamar. Apa yang harus saya lakukan?

Perasaan itu wajar dan dialami oleh banyak pemula. Namun, menunda karena rasa takut justru bisa menghambat perkembanganmu. Cobalah untuk melamar posisi magang atau entry-level sambil terus belajar dan memperbaiki portofolio. Pengalaman seleksi adalah bagian dari proses belajar itu sendiri.

Masih banyak manfaat data science yang tidak dijelaskan dalam pembahasan. Apakah kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid