Hadapi Skills Shortage pada Pelatihan Data Scientist
Permasalahan shortage of skilled professional dalam posisi data scientist masih menjadi persoalan yang tak kunjung habisnya. Mengutip Times of India, meskipun menjadi salah satu profesi yang berkembang paling cepat, ternyata masih ditemukan persoalan pada kekurangan talenta dengan keterampilan yang diperlukan untuk memenuhi peran seorang data scientist. Data science adalah bidang multidisiplin yang membutuhkan keahlian dalam pemrograman komputer, statistik, pemodelan data, dan domain teknis lainnya. Dari sumber yang berbeda,
The UK government dalam laporannya bertajuk “Quantifying the UK Data Skills Gap”, menemukan kekurangan sebanyak 178.000 hingga 234.000 individu yang memiliki kompetensi data di Inggris. Laporan tersebut juga menemukan bahwa hampir setengah (48 persen) dari bisnis sedang merekrut untuk posisi-posisi data, dengan 46 persen mengalami kesulitan dalam merekrut.
Dari kedua fakta ini dapat disimpulkan bahwa kekurangan talenta dalam hal skill menjadi permasalahan yang perlu diatasi sedini mungkin. Salah satunya dengan mengikuti pelatihan data scientist. So, bagaimana caranya? Simak penjelasannya sampai habis yuk sahabat DQLab!
1. Analisis Kebutuhan Industri
Cara pertama yang bisa diterapkan untuk mengatasi skill shortage dalam pelatihan data scientist adalah kamu bisa menganalisis kebutuhan industri sebagai pedoman dalam mengembangkan kurikulum pelatihan. Dengan memahami dengan baik apa yang dibutuhkan oleh industri, baik dalam hal keterampilan teknis maupun keterampilan lunak, lembaga pendidikan dan pelatihan dapat merancang program-program yang relevan dan efektif.
Hal ini mencakup identifikasi alat, teknik, dan bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam industri, serta keterampilan tambahan seperti komunikasi, kolaborasi tim, dan kepemimpinan yang dianggap penting oleh perusahaan. Dengan pendekatan ini, pelatihan data scientist dapat disesuaikan secara lebih akurat dengan kebutuhan pasar tenaga kerja, sehingga mempersiapkan peserta pelatihan untuk sukses dalam karier mereka di bidang data science.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Menyesuaikan Kurikulum Pelatihan dengan Tantangan Industri
Menyesuaikan kebutuhan peserta, kurikulum pelatihan dengan case yang ada di industri juga menjadi salah satu alternatif yang perlu dipertimbangkan dalam mengatasi gap yang terlalu besar pada aspek skill bagi calon data scientist. Dengan mengintegrasikan studi kasus nyata dan tantangan yang relevan dengan industri, peserta pelatihan dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana menerapkan konsep-konsep teoritis dalam konteks pekerjaan sehari-hari. Ini membantu mempercepat proses pembelajaran dan mempersiapkan mereka secara lebih efektif untuk menghadapi tantangan di lapangan.
3. Tidak hanya fokus pada keterampilan teknis, tapi juga soft skill
Seringkali pelatihan data scientist cenderung terpaku pada aspek hard skill atau keterampilan teknis. Padahal yang menunjang dalam keseharian tugas data scientist adalah soft skill. Kebutuhan soft skill juga tidak kalah pentingnya untuk dikuasai. Keterampilan teknis memang sangat penting dalam pekerjaan seorang data scientist, namun seringkali keberhasilan mereka dalam lingkungan kerja bergantung pada keterampilan lunak atau soft skill yang mereka miliki.
Salah satu contoh keterampilan lunak yang krusial adalah kemampuan komunikasi yang efektif. Data scientist harus mampu menjelaskan temuan mereka secara jelas kepada pemangku kepentingan yang mungkin memiliki latar belakang non-teknis. Selain itu, kemampuan untuk bekerja dalam tim, berkolaborasi dengan berbagai departemen, dan memiliki inisiatif serta kepemimpinan yang kuat juga sangat dibutuhkan.
Tanpa keterampilan-keterampilan ini, bahkan seorang data scientist dengan pengetahuan teknis yang luar biasa pun mungkin akan kesulitan untuk sukses dalam lingkungan kerja yang nyata. Oleh karena itu, dalam pelatihan data scientist, penting untuk memberikan perhatian yang cukup pada pengembangan keterampilan lunak mereka. Ini dapat dilakukan melalui berbagai metode, termasuk studi kasus, simulasi situasi kerja, dan sesi pelatihan khusus yang berfokus pada pengembangan keterampilan interpersonal dan manajemen diri.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Kemitraan Pihak Penyelenggara dengan Industri Akademik
Alternatif yang bisa diterapkan untuk mengatasi kekurangan keterampilan adalah melakukan kemitraan terhadap pihak penyelenggara dengan industri akademik. Melalui kemitraan ini, lembaga-lembaga pendidikan dapat bekerja sama dengan perusahaan-perusahaan dan organisasi-organisasi industri untuk merancang program-program pelatihan yang sesuai dengan kebutuhan langsung pasar kerja.
Hal ini dapat dilakukan melalui pembentukan kurikulum bersama, penyediaan kesempatan magang atau kerja sama proyek, serta pertukaran pengetahuan dan pengalaman antara dosen dan praktisi industri. Dengan demikian, para peserta pelatihan akan dapat mengakses pelatihan yang relevan dengan tantangan nyata yang dihadapi di lapangan, sementara industri juga akan mendapatkan pasokan tenaga kerja yang lebih sesuai dengan kebutuhan mereka.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid