Cara Menjadi Data Scientist Tanpa Background IT dan Pengalaman Kerja
Tertarik menjadi Data Scientist? Yup, profesi data ini memang sedang menjadi primadona bagi para data enthusiast. Melihat peralihan aktivitas ke digital, menyebabkan pertumbuhan data yang sangat cepat. Untuk itu dibutuhkan seorang ahli yang mampu mengolah data tersebut agar data tidak menjadi sia-sia. Di balik kumpulan data terdapat informasi yang berguna untuk memecahkan masalah. Perusahaan akan menggunakan informasi tersebut untuk memajukan bisnisnya. Data science merupakan ilmu yang saat ini banyak digunakan untuk mempermudah pengolahan data terutama yang termasuk big data. Pengolahan data dengan data science menerapkan teknik atau metode tertentu yang dibangun dengan bahasa pemrograman seperti Python dan R.
Secara umum Data Scientist bertugas mengolah data, menyiapkan infrastruktur data yang baik, dan membangun machine learning. Jenjang karir Data Scientist disebut menjanjikan bahkan hingga lima tahun mendatang. Gaji yang ditawarkan juga besar yaitu berkisar antara 7-15 juta. Hal inilah yang juga menjadi daya tarik banyak orang untuk memulai karir sebagai Data Scientist. Seorang Data Scientist akan menerapkan data science dalam membantu pengolahan datanya. Bagaimana jika tidak punya latar belakang IT dan juga belum punya pengalaman bekerja? Jangan khawatir, kali ini kita akan bahas cara menjadi data scientist untuk para pemula di bidang data. Yuk, simak bersama pembahasannya berikut.
1. Kuasai Skill Data Scientist
Poin utama untuk menjadi Data Scientist adalah kuasai skill yang dibutuhkan. Apa saja skillnya? Pertama kamu harus memahami tentang data science dan perkembangannya. Dengan begitu kamu akan lebih mudah mempelajari skill lainnya. Data science merupakan kolaborasi ilmu matematika, statistik, dan pemrograman. Sehingga Data Scientist wajib memahami ilmu matematika dan statistik karena akan sering digunakan untuk mengolah data. Nah, perhitungan matematika dan statistik ini tidak dilakukan secara manual, melainkan dengan melibatkan teknologi atau komputer. Python dan R adalah contoh bahasa pemrograman yang sering digunakan Data Scientist. Kedua bahasa pemrograman ini akan memudahkan proses data science agar lebih cepat dan akurat. Kamu bisa mulai mempelajari bahasa Python dan R mengikuti tutorial-tutorial yang dapat dengan mudah kamu temukan di internet berupa artikel atau video.
Baca juga : Pahami Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist Sebelum Terjun di Bidang Data
2. Membuat Portofolio Data
Portofolio data bisa dibilang antara penting dan tidak penting. Hal ini karena tergantung pada perusahaannya, pada saat merekrut membutuhkan portofolio data atau tidak. Namun tidak ada salahnya untuk mulai membangun portofolio data untuk menunjang awal karirmu. Portofolio data berisikan project yang pernah kamu kerjakan. Kamu bisa mengambil data dari sumber-sumber yang kredibel misalnya dari situs Badan Pusat Statistik, melakukan web scraping, atau dari situs Kaggle. Di situs Kaggle ada berbagai macam dataset yang dapat kamu manfaatkan untuk belajar mengolah data dan membangin portofolio. Hasil pengolahan data kemudian disajikan dalam grafik atau plot yang menarik dan mudah dipahami. Bisa juga dengan menambahkan ikon-ikon interaktif. Jelaskan juga hasil analisis datamu dengan memberikan insight dan solusi untuk permasalahan yang ada.
3. Belajar Machine Learning
Machine learning merupakan algoritma yang memungkinkan mesin untuk dapat belajar dengan sendirinya. Mesin akan belajar dari data input dan memberikan respon atau output yang sesuai. Data scientist selain mengolah data juga bertugas membangun machine learning. Machine learning dapat mempermudah pengolahan data, memberikan pengalaman bagi konsumen, mendeteksi penyakit, prediksi trend, dan lain sebagainya tergantung pada apa tujuan perusahaan sehingga perlu membangun machine learning. Nah, kamu bisa belajar membuat algoritma machine learning sederhana melalui tutorial video atau mengikuti webinar gratis yang membahas machine learning. Jadi kamu bisa mempelajari dasar-dasar machine learning terlebih dahulu, baru coba mempraktikkannya di perangkatmu. Python bisa digunakan untuk membangun machine learning.
4. Perluas Networking
Cara menjadi Data Scientist yang terakhir namun tak kalah penting yaitu perluas networking. Kamu bisa memperluas networking dengan mengikuti webinar, terhubung dengan praktisi data di LinkedIn, mengikuti workshop, pelatihan, komunitas data science, dan lain sebagainya. Jika kamu suka berselancar di media sosial, sekarang ini banyak loh akun-akun komunitas data science yang kontennya membahas data science hingga mengadakan webinar dengan topik yang menarik dan narasumber dari mentor data profesional. Misalnya setelah webinar atau pelatihan, kamu bisa coba menjalin pertemanan di media sosial dengan mentor data tersebut atau teman-teman webinar lainnya. Dan bisa juga kamu mengerjakan tantangan yang diberikan mentor data lalu kamu posting di media sosial lalu tag akun mentornya. Bisa saja tanpa kamu ketahui rekruter sedang mencari talent data lalu tertarik dengan profilmu sehingga kamu menjadi kandidat yang potensial.
Baca Juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer
5. Mulai Belajar Data dengan Kursus Data Scientist
Selain belajar secara otodidak, cara menjadi data scientist dapat melalui kursus data science. Carilah kursus data science yang menawarkan modul pembelajaran yang terstruktur sehingga kamu dapat belajar data secara bertahap. Hal ini akan memudahkan kamu dalam memahami materi yang penting dipahami Data Scientist. DQLab merupakan lembaga pembelajaran data science yang memberikan fasilitas tersebut. Selain itu di DQLab kamu akan mendapatkan sertifikat gratis setiap penyelesaian modulnya. Sesuaikan budget yang kamu miliki untuk paket belajar yang ingin kamu ambil. Mau yang gratis? Ada juga, loh! Caranya mudah, kamu cukup daftar di DQLab.id kemudian ikuti instruksinya. Jika sudah, masuk ke akunmu dan nikmati modul Python dan R secara gratis.
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya