Intip 4 Skill Non Teknis untuk Data Scientist
Seiring meningkatnya permintaan dan rekruitmen data scientist, bidang data memberikan peluang karir yang cukup menarik dengan prospek kerja yang menjanjikan. Hal ini menjadi salah satu faktor mengapa banyak orang tertarik dan mulai serius untuk menjadi data scientist.
Untungnya, data science tidak hanya bisa dipelajari melalui bangku pendidikan formal, namun juga bisa dipelajari secara otodidak melalui kursus, boot camp, ataupun sumber belajar informal lain.
Meskipun bisa dipelajari secara otodidak, namun ada banyak skill yang harus dikuasai oleh calon data scientist. Seorang data scientist profesional tidak hanya memerlukan skill teknis untuk menyelesaikan pekerjaannya. Namun juga perlu skill non teknis untuk mendukung skill teknisnya. Beberapa calon data scientist sering kali hanya fokus pada skill teknis, namun tidak memiliki sense of data untuk menemukan hal penting yang tersembunyi dalam data.
Oleh karena itu, pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan skill non teknis yang harus diasah oleh calon data scientist. Jadi, simak artikel ini hingga akhir, ya!
1. Skill Data Scientist
Skill data scientist dibagi menjadi dua, yaitu skill teknis dan non teknis. Skill teknis adalah skill bahasa pemrograman, skill analisis dan modeling data, visualisasi data, dan lain sebagainya. Namun skill ini kurang bermanfaat apabila seorang data scientist tidak memiliki intuisi mengenai data untuk memilih informasi penting mana yang harus disampaikan kepada stakeholder atau tim lain.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Ketajaman Bisnis yang Kuat
Cara terbaik untuk menyalurkan keterampilan teknis secara produktif adalah dengan memiliki ketajaman bisnis yang kuat. Tanpa itu, seorang data scientist tidak dapat membedakan masalah dan tantangan potensial yang perlu dipecahkan agar organisasi atau perusahaan dapat terus tumbuh. Skill ini penting untuk membantu perusahaan menjelajahi peluang bisnis baru.
3. Komunikasi yang Kuat
Skill non teknis kedua yang perlu diasah oleh calon data scientist adalah komunikasi. Seorang data scientist harus memahami cara mengekstrak, memahami, dan menganalisis data. Namun, seorang data scientist harus berhasil mengkomunikasikan temuannya kepada anggota tim yang tidak memiliki latar belakang atau tidak paham data.
4. Intuisi Data yang Kuat
Skill ini adalah skill non teknis yang paling signifikan. Insight data yang berharga tidak selalu terlihat dalam kumpulan data yang besar sehingga seorang data analyst harus memiliki intuisi untuk mengetahui informasi dan insight apa yang harus disampaikan kepada perusahaan agar tujuan suatu perusahaan bisa tercapai. Skill yang satu ini terkadang tidak langsung terlihat sehingga harus diasah secara terus menerus.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Yuk asah intuisi data dan skill data science lainnya bersama DQLab! Dengan modul DQLab kita tidak hanya belajar teori tetapi juga praktik langsung menggunakan live code editor sehingga kita bisa menulis script code secara langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri dengan mentor data scientist profesional di berbagai bidang industri.
Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL “Introduction to Data Science” dengan bahasa pemrograman R dan Python sebagai langkah awal mengenal live code editor DQLab dan pengenalan dengan bahasa pemrograman yang akan banyak digunakan oleh data scientist di berbagai bidang industri.
Penulis: Galuh Nurvinda K