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: Career Path Data Analyst dari Entry - Manager Level

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.

Baca Juga: Dari Nol Hingga Mahir, Step Karir Data Scientist Otodidak

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.

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.

FAQ

1. Apa bisa jadi data scientist kalau kamu bukan dari jurusan IT atau teknik?

Bisa banget! Banyak data scientist sukses yang awalnya dari ekonomi, psikologi, bahkan sastra. Kuncinya adalah kamu punya kemauan belajar dan konsisten melatih skill dasar seperti statistik, Python/R, SQL, dan logika berpikir data.

2. Gimana cara mulai belajar jadi data scientist dari nol?

Mulailah dari yang gratis. Ikuti kursus online di YouTube, Coursera, atau edX tentang Python, statistik, dan machine learning. Lalu, coba bikin project kecil dari data publik (misalnya dari Kaggle), sambil pelan-pelan bikin portofolio.

3. Tapi gimana kalau belum punya pengalaman kerja? Siapa yang mau rekrut?

Jangan khawatir, banyak recruiter sekarang lebih lihat portofolio dan problem-solving skills daripada sekadar gelar. Jadi, tunjukkan kemampuan kamu lewat GitHub, blog analisis data, atau project mini. Magang, freelance, dan kompetisi data juga bisa jadi jalan masuk.

Jadi gimana? Kamu tertarik untuk mengikuti sertifikasi di bidang data? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk mengolah dan menganalisis data menggunakan berbagai formula Excel bersama DQLab! Dimana, DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science