Mengatasi Shortage Talent Gap di Pelatihan Data Scientist

Di tengah era digital yang berkembang sangat pesat ini, Data Science sudah menjelma menjadi salah satu diantara sekian banyak bidang pekerjaan yang sangat diminati oleh para millenials dan gen Z. Perusahaan kini berlomba-lomba mencari talenta terbaik untuk menggali potensi tersembunyi dari data yang mereka miliki.

Tapi, di balik gemerlap popularitasnya, ada tantangan besar yang perlu kita hadapi bersama yakni adanya “kesenjangan keahlian” yang masih tinggi, khususnya di negara-negara berkembang seperti Indonesia. Tantangan ini tidak hanya menjadi momok bagi perusahaan, tetapi juga bagi mereka yang ingin berkarir di industri ini. Jadi, bagaimana cara kita untuk mengatasi masalah ini? Mari kita jelajahi bersama melalui ulasan berikut ini!

1. Apa Itu Kesenjangan Keahlian di Bidang Data Science?

Kesenjangan keahlian, atau sering disebut "skill gap," adalah kondisi di mana kebutuhan industri terhadap keahlian tertentu tidak seimbang dengan jumlah individu yang memiliki keahlian tersebut. Dalam konteks Data Science, ini berarti banyak perusahaan membutuhkan data scientist, data analyst, dan profesional serupa, tetapi hanya sedikit yang memenuhi kriteria mereka.

Masalah ini muncul karena Data Science adalah bidang multidisiplin yang membutuhkan pemahaman mendalam tentang matematika, statistik, pemrograman, hingga domain bisnis. Banyak individu yang mungkin unggul di salah satu aspek, tetapi tidak memiliki keahlian lengkap yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data scientist yang kompeten. Selain itu, teknologi dan tools di bidang ini terus berkembang dengan cepat, sehingga semakin sulit bagi banyak orang untuk mengikuti perubahan tersebut.

2. Kenapa Kesenjangan Keahlian Menjadi Isu yang Krusial?

Kesenjangan keahlian di bidang Data Science tidak hanya berdampak pada perusahaan, tetapi juga pada kemajuan teknologi secara umum. Berikut beberapa alasan mengapa hal ini menjadi isu yang krusial:

1. Menghambat Inovasi Perusahaan
   Perusahaan yang kesulitan mendapatkan talenta Data Science akan kesulitan untuk memanfaatkan data mereka secara optimal. Padahal, data adalah "emas baru" di era digital ini. Ketidakmampuan menganalisis data dengan baik berarti kehilangan peluang bisnis yang berharga.

2. Membatasi Peluang Karir Individu
   Bagi individu, kurangnya keahlian di bidang ini berarti peluang emas untuk bekerja di sektor yang berkembang pesat menjadi sulit dijangkau. Ini terutama berlaku untuk Gen Z dan Millennials yang sedang mencari pekerjaan atau ingin meningkatkan karier.

3. Perlambatan Adopsi Teknologi
   Kemampuan mengolah data yang buruk dapat memperlambat adopsi teknologi baru di berbagai industri. Bayangkan sebuah dunia di mana AI dan machine learning tidak berkembang optimal hanya karena kekurangan tenaga ahli. Sayang sekali, bukan?.

   
   

Baca juga: Keterampilan Baru yang Dibutuhkan Data Scientist di Era AI

3. Solusi Jitu Atasi Kesenjangan Keahlian di Bidang Data Science

Kabar baiknya, kesenjangan keahlian ini bukanlah masalah tanpa solusi. Ada banyak langkah yang dapat diambil, baik oleh individu maupun organisasi, untuk menjembatani kesenjangan ini.

1. Pendidikan dan Pelatihan yang Tepat
   Belajar Data Science kini lebih mudah dibandingkan sebelumnya. Banyak platform online seperti Coursera, edX, dan Udemy menawarkan kursus yang dapat membantu siapapun mempelajari dasar-dasar Data Science. Universitas juga mulai mengintegrasikan kurikulum Data Science ke dalam program mereka. Namun, kuncinya adalah memilih program yang tidak hanya teori, tetapi juga memberi pengalaman praktis.

2. Magang dan Program Mentorship
   Bagi mahasiswa atau individu yang baru memasuki dunia kerja, magang bisa menjadi langkah awal yang sempurna. Selain itu, program mentorship di mana seorang profesional berpengalaman membimbing individu yang baru belajar sangat efektif untuk mempercepat proses pembelajaran.

3. Menjadikan Perusahaan Sebagai Fasilitator
   Perusahaan dapat memainkan peran besar dalam menjembatani kesenjangan ini dengan memberikan pelatihan internal kepada karyawannya. Alih-alih mencari kandidat "sempurna" di luar, perusahaan bisa mulai melatih talenta yang sudah ada di dalam.

4. Kolaborasi Antara Industri dan Pendidikan
   Kolaborasi antara institusi pendidikan dan industri juga sangat penting. Dengan bekerja sama, universitas dapat memastikan kurikulum mereka relevan dengan kebutuhan pasar kerja, sehingga lulusan lebih siap untuk menghadapi tantangan di dunia nyata.

   
   

Baca juga: Mengatasi Shortage Talent Gap di Pelatihan Data Scientist

4. Faktor Penting yang Perlu Diperhatikan dalam Mengatasi Kesenjangan Keahlian

Meskipun ada banyak cara untuk mengatasi kesenjangan keahlian, ada beberapa hal yang perlu diingat:

• Komitmen Belajar sebagai Proses Berkelanjutan

  Data Science adalah bidang yang terus berkembang. Tools, algoritma, dan metode baru terus bermunculan. Oleh karena itu, siapa pun yang terjun di bidang ini harus berkomitmen untuk belajar seumur hidup.

• Fokus pada Soft Skills

  Selain keahlian teknis, soft skills seperti kemampuan berkomunikasi, pemecahan masalah, dan pemahaman domain bisnis juga sangat penting. Kesenjangan keahlian sering kali bukan hanya tentang keterampilan teknis, tetapi juga kemampuan untuk menerjemahkan data menjadi insight yang actionable.

• Jangan Takut untuk Mulai

  Banyak yang merasa Data Science terlalu kompleks dan "menyeramkan." Padahal, dengan pendekatan yang tepat, siapapun bisa mempelajari bidang ini, terlepas dari latar belakang mereka.

FAQ

Q: Apakah saya perlu gelar di bidang Data Science untuk bekerja di industri ini?
A: Tidak harus. Banyak perusahaan melihat kemampuan praktis Anda, seperti pemrograman, analisis data, atau pengalaman menggunakan tools seperti Python, SQL, dan Tableau, daripada gelar formal.

Q:Tools apa saja yang harus saya pelajari untuk menjadi data scientist?
A: Beberapa tools utama yang umum digunakan adalah Python, R, SQL, Tableau, dan Apache Spark. Selain itu, Anda juga perlu memahami konsep machine learning dan statistik.

Gimana? Kamu tertarik untuk menjadi profesional di bidang Data Science, serta mengembangkan portofolio data outstanding untuk meraih karir yang cemerlang? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari