3 Hal Yang Harus Dihindari Agar Berhasil Mendapat Pekerjaan di Dunia Data Science

3 Hal Yang Harus Dihindari Agar Berhasil Mendapat Pekerjaan di Dunia Data Science

Belajar Data Science di Rumah 23-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a1bfbe214e36d61109f415b0f7ee77fe_100_persen.png

'Data Scientist' mungkin memang merupakan pekerjaan terseksi abad ini. Tapi mempekerjakan seorang Data Scientist yang tepat adalah hal yang berbeda. Bahkan, proses hiring ini bisa jadi sangat menyakitkan bagi perusahaan. Hal yang sama juga berlaku bagi para calon atau kandidat Data Scientist untuk mengantongi peran yang sempurna dalam Data Science, yang menawarkan lebih banyak hal, daripada sekadar gelar yang dimuliakan.


Meskipun Machine Learning itu sulit, melatih manusia yang dapat membuat mesin belajar bisa jadi lebih sulit. Seseorang berkembang melalui berbagai tahapan keahlian tambahan untuk menjadi Data Scientist yang produktif. Untuk perusahaan yang mencoba mengidentifikasinya, ini seperti menemukan jarum di tumpukan jerami. Banyak kandidat yang sebenarnya belum sepenuhnya memenuhi kebutuhan untuk menjadi seorang Data Scientist. 


Melalui artikel kali ini, DQLab akan berbagi mengenai beberapa hal yang harus dihindari agar kamu sukses berkarir dan diterima sebagai Data Scientist. Apabila terdapat salah satu poin yang relevan dengan diri kamu saat ini, sebaiknya kamu berhati-hati dan coba untuk benahi hal tersebut ya. Lalu, apa saja hal-hal yang perlu dihindari tersebut? Simak penjelasan berikut ya!


1. Menggunakan Istilah-Istilah Machine Learning yang Jarang Diketahui di CV

Seperti halnya pekerjaan apa pun, kamu mungkin tergoda untuk membumbui CV atau resume mu dengan jargon-jargon industri. Dan Data Science tidak memiliki kekurangan kata kunci. Meskipun tindakan window-dressing (memoles CV) ini meningkatkan peluang CV dipilih oleh bot pencetak skor otomatis di HR, ini bisa juga justru menjadi bumerang dengan cepat.


Tidak jarang terdapat CV yang bahwa menonjolkan skill analitik tingkat lanjut yang diklaim di atas kertas benar-benar diterjemahkan menjadi tidak lebih dari pengetahuan dasar tentang tabel pivot excel, kueri SQL, atau Google analytics. Bahkan jika kita menyisihkan waktu yang terbuang, taktik yang buruk ini menyiapkan kandidat untuk kegagalan besar dan demotivasi yang lebih besar.


Baca Juga : Apa itu Data Scientist : Miskonsepsi Seputar Data Science Yang Harus Dihindari


2. Kekurangan Pemahaman Fundamental

Meskipun pemahaman intuitif tentang teknik Machine Learning dapat menjadi nilai tambah yang kuat bagi para kandidat, mereka sering kali berhenti di situ. Berinvestasi dalam pelatihan langsung untuk menguasai keterampilan yang lebih mendasar seperti statistik dan analisis data eksplorasi sering kali diabaikan.


Pemodelan hanya menyumbang sebagian kecil dari siklus hidup analitik. Dalam setiap proyek ML yang berhasil, lebih dari separuh waktu dihabiskan sebelumnya, untuk persiapan, perselisihan, dan pendekatan data. Dan hampir seperempat waktu setelahnya, dalam interpretasi dan rekomendasi model. 


Meskipun kandidat memamerkan 90% tingkat akurasi dalam proyek, akan menjadi tragedi ketika mereka berjuang untuk menjelaskan apa itu nilai-p. Sungguh memilukan melihat kepercayaan mereka yang berkurang dalam menjelaskan mengapa kita membutuhkan Confidence Interval untuk model.


3. Tidak Mampu Menerapkan Data Science Untuk Menyelesaikan Masalah Bisnis

Ini jelas merupakan tugas berat untuk menguasai semua aspek yang telah kita diskusikan sejauh ini. Namun kita masih melewatkan mata rantai penting dalam rantai di atas, dan di sinilah sebagian besar wawancara terhenti.


Misi utama dari Data Scientist adalah untuk memecahkan masalah bisnis dan tidak hanya menganalisis data atau membangun model yang hebat. Ini adalah cawan suci dari analisis data. Seseorang perlu menyusun pertanyaan bisnis yang tepat, dan mengembangkan serangkaian langkah untuk menyelesaikannya. Bahkan sebelum memuat data apa pun ke alat.


Ketika ditanya bagaimana sebuah bisnis dapat mengatasi masalah churn pelanggan mereka, adalah sebuah pembunuh percakapan ketika kandidat terburu-buru dengan ide-ide analisis data, atau lebih buruk lagi, melemparkan nama model untuk memprediksi churn. Awal yang lebih baik adalah menyelidiki mengapa pelanggan mendaftar, nilai yang mereka harapkan, dan apa yang mempengaruhi bisnis.


Baca Juga : Belajar Menjadi Data Scientist? Gunakan 3 Buku Ini Untuk Meningkatkan Kemampuan Data Science Mu


4. Yuk Persiapkan Karirmu Sebagai Data Scientist Bersama DQLab!

Mulai perjalanan menjadi Data Scientist sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab.

Penulis : Jihar Gifari

Editor : Annissa Widya 



Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!