5 Key Points Wajib dalam CV Profesi Bidang Data

Perkembangan AI menandai momen penting dalam proses rekrutmen, baik dari sisi HRD maupun kandidat itu sendiri. CV yang mereka buat untuk keperluan melamar di industri data merupakan tiket masuk yang sangat menentukan, karena sistem berbasis AI sering digunakan untuk menyaring aplikasi awal.

CV yang disusun dengan baik dan berfokus pada kata kunci relevan akan lebih mudah lolos dari proses Applicant Tracking System (ATS) yang kini banyak digunakan oleh perusahaan. Dengan demikian, kandidat harus memastikan bahwa pengalaman, keterampilan, dan pencapaian yang ditampilkan di CV mereka mencerminkan kebutuhan industri sekaligus mampu melewati filter otomatis yang semakin canggih.

Profesi di bidang data, seperti Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, memerlukan keterampilan khusus dan pengalaman yang relevan. CV untuk posisi ini harus mencerminkan kompetensi teknis dan kemampuan analitis yang dibutuhkan oleh industri. Berikut ini lima poin kunci yang selalu ada dalam CV untuk profesi bidang data. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab! 

1. Keterampilan Teknis

Poin ini adalah jantung dari CV di bidang data. Kandidat harus mencantumkan keterampilan teknis yang relevan, termasuk bahasa pemrograman dan alat yang digunakan untuk analisis data. Beberapa keterampilan yang paling sering disebutkan meliputi:

• Bahasa Pemrograman: Python, R, SQL, dan Scala

• Perangkat Lunak dan Alat: Tableau, Power BI, Apache Hadoop, Spark

• Teknologi Cloud: AWS, Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure

Sertakan detail terkait proyek yang menunjukkan penggunaan keterampilan ini dalam konteks nyata.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Pengalaman Proyek

Relevansi pengalaman dalam pengolahan data sangat penting. Calon pekerja harus mencantumkan proyek-proyek spesifik yang mereka kerjakan, dengan fokus pada peran, metode yang digunakan, dan hasil yang dicapai. Misalnya:

• Analisis Data untuk Optimalisasi Bisnis: Menyusun dashboard menggunakan Tableau untuk meningkatkan efisiensi operasional sebesar 15%.

• Machine Learning: Mengembangkan model prediktif untuk analisis churn pelanggan, yang meningkatkan retensi pelanggan sebesar 10%.

Deskripsi proyek sebaiknya ringkas namun fokus pada dampak dan kontribusi terhadap tujuan bisnis.

3. Pengalaman Kerja 

Pengalaman kerja yang relevan dengan analisis data, manajemen data, atau pengembangan infrastruktur data harus disorot dengan jelas. Penekanan pada pencapaian berbasis data dan statistik menjadi nilai lebih, seperti:

• Data Engineer: Mengelola pipeline data dan merancang arsitektur database yang mendukung integrasi real-time.

• Data Scientist: Menghasilkan insight dari data mentah untuk membantu pengambilan keputusan strategis.

Pengalaman ini harus dijelaskan secara detail dengan menekankan hasil dan perubahan positif yang dihasilkan.

4. Pendidikan dan Sertifikasi

Latar belakang pendidikan dalam ilmu komputer, statistik, matematika, atau bidang terkait harus disertakan. Di samping itu, sertifikasi khusus di bidang data sangat bernilai, seperti:

• Sertifikasi Machine Learning: Google Data Engineer, Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

• Kursus Online: Udemy, Coursera, atau sertifikasi dari institusi seperti IBM, Stanford

Pendidikan formal di bidang data atau sertifikasi dari kursus online yang diakui akan meningkatkan kredibilitas CV

Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning

5. Keterampilan Komunikasi dan Kolaborasi

Selain keterampilan teknis, profesi di bidang data juga membutuhkan kemampuan berkomunikasi secara efektif. Hal ini penting untuk menjelaskan insight yang kompleks kepada stakeholder non-teknis. Beberapa soft skills yang relevan meliputi:

• Kemampuan Presentasi: Menyampaikan hasil analisis dan visualisasi kepada tim eksekutif.

• Kerjasama Tim: Berkolaborasi dengan tim produk, pemasaran, atau keuangan untuk memastikan solusi data yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Keterampilan komunikasi yang baik akan membedakan seorang profesional data yang hebat dari yang lainnya.

Dengan mencakup poin-poin ini secara efektif, CV kamu akan memberikan gambaran jelas tentang keahlian dan pengalaman yang relevan dalam bidang data, sekaligus meningkatkan peluang mendapatkan pekerjaan yang diinginkan. 

DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.

Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner. 

Penulis: Reyvan Maulid