Sebelum Menjadi Data Scientist, Pengalaman Kerja Apa yang Sebaiknya Dimiliki?

Sebelum menjadi Data Scientist, banyak orang beranggapan bahwa mereka harus memiliki pengalaman kerja yang sangat teknis atau berasal dari perusahaan teknologi besar. Padahal, kenyataannya tidak selalu demikian. Perekrut umumnya lebih menghargai kandidat yang pernah menyelesaikan masalah menggunakan data dibandingkan mereka yang hanya menguasai teori atau memiliki banyak sertifikat.

Pengalaman kerja yang relevan bukan semata-mata pernah memegang jabatan tertentu, melainkan unjuk kemampuan mengumpulkan, mengolah, menganalisis, hingga mengomunikasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan. Lantas, pengalaman seperti apa yang sebaiknya dimiliki sebelum melamar posisi Data Scientist? Ini dia penjelasannya sahabat DQLab!

1. Mengapa Pengalaman Kerja Penting Sebelum Menjadi Data Scientist?

Data Scientist bertugas mengubah data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah bisnis. Oleh karena itu, perusahaan tidak hanya mencari kandidat yang mahir menggunakan Python atau SQL, tetapi juga mampu memahami kebutuhan bisnis, bekerja sama dengan berbagai tim, dan menyampaikan hasil analisis secara jelas. Seseorang yang pernah terlibat dalam proyek analisis data, otomatisasi laporan, atau pengembangan dashboard biasanya memiliki nilai tambah karena sudah terbiasa menghadapi data nyata yang sering kali tidak rapi dan membutuhkan proses pembersihan terlebih dahulu.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Pengalaman Mengolah Data dalam Jumlah Besar

Salah satu pengalaman yang paling berharga adalah pernah bekerja dengan data dalam jumlah besar. Tidak harus miliaran baris data, tetapi cukup data yang membutuhkan proses pembersihan, transformasi, dan validasi sebelum dianalisis. Contohnya meliputi membersihkan data yang memiliki nilai kosong (missing value), menghapus data duplikat, menggabungkan beberapa sumber data, memastikan konsistensi format data, dan menyiapkan dataset untuk analisis. Kemampuan ini menunjukkan bahwa kamu mampu memahami tahapan data preparation yang sering kali menghabiskan sebagian besar waktu dalam proyek Data Science.

3. Pernah Melakukan Analisis Statistik

Statistik menjadi fondasi utama dalam Data Science. Namun, pengalaman statistik tidak selalu berarti melakukan penelitian akademik. Di dunia kerja, analisis statistik dapat berupa membandingkan performa dua produk, menghitung tren penjualan, melakukan segmentasi pelanggan, menganalisis pola pembelian, hingga membuat prediksi sederhana berdasarkan data historis. Semakin sering kamu menggunakan pendekatan statistik untuk mengambil keputusan maka semakin kuat pula dasar kamu untuk berkarier sebagai Data Scientist.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Berpengalaman Menggunakan Bahasa Pemrograman untuk Analisis Data

Pengalaman menggunakan Python atau R dalam pekerjaan sehari-hari tentu menjadi nilai tambah. Misalnya, kamu pernah membersihkan data menggunakan Pandas, membuat visualisasi dengan Matplotlib atau Seaborn, melakukan analisis menggunakan NumPy, mengotomatisasi pekerjaan yang sebelumnya dilakukan secara manual, atau membuat model prediksi sederhana. Pengalaman seperti ini biasanya lebih menarik dibandingkan hanya mencantumkan daftar kursus yang pernah diikuti.

5. Cara Mendapatkan Pengalaman Jika Belum Pernah Bekerja

Bagi fresh graduate atau career switcher, pengalaman tidak selalu harus berasal dari pekerjaan penuh waktu. Kamu dapat membangun pengalaman melalui proyek pribadi menggunakan dataset publik, kompetisi analisis data seperti Kaggle, magang di bidang data, freelance analisis data, membantu UMKM membuat dashboard, atau penelitian yang melibatkan analisis data. Selama proyek tersebut menunjukkan kemampuan mengolah data dan menghasilkan insight, pengalaman tersebut tetap layak dimasukkan ke dalam portofolio.

Menjadi Data Scientist bukan hanya menguasai algoritma machine learning atau memiliki sertifikat dari berbagai platform belajar. Yang jauh lebih penting adalah memiliki pengalaman menggunakan data untuk menyelesaikan masalah nyata. Mulailah dengan mengembangkan pengalaman yang relevan, seperti membersihkan data, membuat dashboard, menggunakan SQL, melakukan analisis statistik, hingga mengerjakan proyek data secara end-to-end. Pengalaman-pengalaman tersebut akan memperkuat portofolio sekaligus meningkatkan peluang untuk diterima sebagai Data Scientist, meskipun berasal dari latar belakang pekerjaan yang berbeda.

FAQ

1. Apakah harus menjadi Data Analyst sebelum menjadi Data Scientist?

Tidak. Banyak Data Scientist berasal dari profesi lain seperti Business Analyst, Software Engineer, Financial Analyst, atau peneliti selama memiliki pengalaman mengolah dan menganalisis data.

2. Pengalaman kerja apa yang paling dihargai untuk posisi Data Scientist?

Pengalaman membersihkan data, menggunakan SQL, membuat dashboard, melakukan analisis statistik, serta menyelesaikan proyek data dari awal hingga akhir merupakan pengalaman yang paling bernilai.

3. Apakah proyek pribadi bisa dianggap sebagai pengalaman?

Bisa. Proyek pribadi, kompetisi Kaggle, magang, maupun freelance dapat menjadi bukti kemampuan analisis data jika dikerjakan secara serius dan didokumentasikan dalam portofolio.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

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?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid