Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Mengatasi Shortage Talent Gap di Pelatihan Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 12-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-02-2024-03-13-143717_x_Thumbnail800.jpg

Sampai detik ini, data scientist masih menjadi salah satu profesi yang paling dicari oleh industri teknologi. Berkenaan dengan hal tersebut, data scientist memiliki tanggung jawab yang besar dalam mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang bernilai bagi perusahaan. Mereka menggunakan berbagai teknik dan alat seperti machine learning, data mining, dan statistik untuk mengeksplorasi dan memahami pola-pola dalam data. 


Selain itu, data scientist juga bertanggung jawab dalam mengembangkan model prediktif dan solusi analitik yang dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih baik secara strategis. Dengan kemampuan ini, data scientist menjadi kunci dalam memanfaatkan potensi besar dari data yang tersedia untuk meningkatkan kinerja dan daya saing perusahaan di pasar yang semakin kompetitif.


Namun permasalahannya, di kala permintaan data scientist meningkat muncul anggapan bahwa adanya shortage talent gap di bidang ini. Hal ini terjadi karena jumlah data scientist yang tersedia masih terbatas sementara permintaan dari industri terus meningkat. Kurangnya jumlah profesional yang berkualifikasi dalam bidang ini telah menciptakan kesenjangan bakat yang membuat perusahaan kesulitan untuk menemukan dan mempertahankan data scientist yang berkualitas. 


Karena itu, banyak perusahaan dan institusi pendidikan berupaya untuk mengatasi kekurangan ini dengan menyediakan program pendidikan dan pelatihan khusus dalam analisis data dan ilmu terkait lainnya. Selain itu, perusahaan juga mulai mencari cara untuk memanfaatkan teknologi otomatisasi dan platform analitik yang dapat membantu mengurangi ketergantungan pada jumlah data scientist yang terbatas. 


Meskipun demikian, kebutuhan akan data scientist yang berkualitas tetap tinggi, dan ini menjadi tantangan yang terus dihadapi oleh industri teknologi dalam mengoptimalkan potensi data mereka. 


Sejalan dengan hal tersebut, pelatihan data scientist dinilai sebagai salah satu cara untuk menemukan bakat dan talenta data sehingga shortage talent gap bisa diminimalisir. Pada artikel berikut ini, kita akan membahas tentang cara mengatasi shortage talent gap melalui pelatihan data scientist. Simak penjelasannya sampai habis, yuk, sahabat DQLab!


1. Kemitraan Industri dan Akademik

Kerjasama antara industri dan lembaga pendidikan dapat membantu memastikan bahwa program pelatihan mencerminkan kebutuhan pasar. Kemitraan semacam ini juga dapat menciptakan jalur yang lebih jelas untuk lulusan untuk memasuki pasar kerja. 


Selain itu, kerjasama antara industri dan lembaga pendidikan juga memungkinkan adanya transfer pengetahuan dan keterampilan langsung dari praktisi industri kepada para peserta pelatihan. Ini membantu memastikan bahwa program-program pelatihan tidak hanya teoretis, tetapi juga praktis dan relevan dengan kebutuhan pasar kerja saat ini.


Dengan adanya kemitraan semacam ini, lulusan dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang industri dan tuntutan pekerjaan yang sebenarnya, serta memperoleh akses ke sumber daya dan jaringan profesional yang penting. Hal ini tidak hanya meningkatkan peluang mereka untuk mendapatkan pekerjaan, tetapi juga mempersiapkan mereka dengan lebih baik untuk sukses dalam karir mereka sebagai data scientist.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Program Pelatihan yang Komprehensif

Perusahaan dan institusi pendidikan dapat menawarkan program pelatihan yang komprehensif dalam analisis data, machine learning, statistik, dan pemrograman. Program-program ini harus dirancang untuk memberikan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman konseptual yang mendalam tentang prinsip-prinsip dasar ilmu data. 


Selain itu, pelatihan juga harus mencakup praktik terbaik dalam mengelola dan memproses data secara efisien, serta kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan analisis secara jelas kepada pemangku kepentingan non-teknis. Dengan demikian, para peserta pelatihan akan siap untuk menghadapi tantangan kompleks dalam dunia nyata, di mana kemampuan untuk beradaptasi dengan cepat dan memecahkan masalah dengan kreatif menjadi kunci kesuksesan sebagai seorang data scientist.


3. Pelatihan Online berbasis Platform

Pelatihan data scientist juga bisa dilakukan secara online dan berbasis platform sehingga memberikan fleksibilitas bagi individu untuk belajar di waktu dan tempat yang nyaman bagi mereka. Hal ini memungkinkan akses ke pelatihan jadi lebih mudah karena satu alasan yang membuat banyak individu tidak dapat menghadiri program pelatihan tradisional adalah keterbatasan geografis atau jadwal yang padat. 


Dengan adanya pelatihan online dan berbasis platform, mereka yang bekerja atau memiliki kewajiban lain dapat tetap mengikuti program pelatihan tanpa harus meninggalkan pekerjaan atau komitmen lainnya. Ini sangat bermanfaat bagi para profesional yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dalam analisis data tanpa mengorbankan pekerjaan atau waktu bersama keluarga.


Selain itu, pelatihan online juga sering kali lebih terjangkau dibandingkan dengan program pelatihan tradisional. Ini karena biaya operasional yang lebih rendah dan kemampuan untuk menjangkau peserta dari seluruh dunia secara efisien. Sebagian besar platform pelatihan online juga menawarkan beragam opsi pembayaran dan paket yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan anggaran individu.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Peluang Magang dan Proyek Kolaboratif

Pelatihan data scientist dapat dilakukan dengan cara memberikan peluang magang dan proyek kolaboratif kepada peserta pelatihan memungkinkan mereka untuk mengaplikasikan keterampilan yang telah dipelajari dalam konteks kehidupan nyata (real-case industry).


Hal ini memungkinkan para peserta pelatihan untuk mendapatkan pengalaman praktis yang berharga dalam menyelesaikan tantangan nyata yang dihadapi oleh industri. Selama magang atau proyek kolaboratif ini, peserta pelatihan akan bekerja dengan data aktual dari perusahaan atau organisasi yang bekerja sama, memungkinkan mereka untuk menerapkan keterampilan yang telah dipelajari dalam pengaturan kerja yang sebenarnya.


Selain itu, melalui magang dan proyek kolaboratif ini, peserta pelatihan akan memiliki kesempatan untuk belajar dari praktisi yang berpengalaman di lapangan. Mereka dapat mengamati dan memahami bagaimana data scientist yang berpengalaman menggunakan berbagai teknik dan alat untuk menyelesaikan masalah yang kompleks, serta melihat bagaimana hasil analisis data dapat diimplementasikan secara efektif dalam pengambilan keputusan bisnis.


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

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login