Pentingnya Pelatihan Data Scientist di Era VUCA

Pelatihan data scientist merupakan salah satu cara agar seorang pemula dapat memahami skillset yang dibutuhkan oleh industri. Makin kesini, tuntutan industri sangat bervariasi terutama dalam hal skill atau keterampilan khusus yang menunjang masing-masing posisi yang ingin kita lamar. Apabila kita sebagai seorang kandidat tidak segera beradaptasi sedari sekarang, bisa-bisa kita sendiri yang akan ketinggalan. 

Pentingnya pelatihan data scientist tentu saja sangat bermanfaat bagi kandidat itu sendiri. Apalagi di tengah situasi ketidakpastian pasca Covid-19 dan sekarang kita berada di era VUCA membuat kita sebagai seorang pembelajar pemula di bidang data perlu meningkatkan kompetensi utamanya dalam bidang data science.

Sejalan dengan era VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, dan Ambiguity), perusahaan senantiasa beradaptasi akan perkembangan teknologi. Kita sebagai seseorang yang akan menjadi calon kandidat juga perlu banyak belajar, salah satu usahanya ya dengan mengikuti pelatihan. Pelatihan data scientist membantu awam data untuk memahami konsep dasar tentang data, seperti jenis-jenis data, pengumpulan data, pengolahan data, dan bagaimana data dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Ini memungkinkan mereka untuk berinteraksi dengan data secara lebih efektif dan memahami bagaimana data dapat memengaruhi pengambilan keputusan. Lalu, seberapa pentingnya pelatihan data scientist di tengah gempuran era VUCA? Simak penjelasan lengkapnya sahabat DQLab di artikel ini!

1. Apa itu VUCA

VUCA adalah singkatan dari Volatility, Uncertainty, Complexity, dan Ambiguity (Ketidakstabilan, Ketidakpastian, Kompleksitas, dan Ambiguitas). Istilah ini pertama kali muncul dalam konteks militer dan kemudian diadopsi dalam lingkungan bisnis dan manajemen. VUCA menggambarkan kondisi yang kompleks dan tidak pasti yang sering dihadapi oleh organisasi di dunia yang terus berubah.

Volatility (Ketidakstabilan): Merujuk pada tingkat perubahan yang cepat dan tidak terduga dalam lingkungan bisnis atau situasi. Ketidakstabilan ini dapat disebabkan oleh faktor-faktor seperti fluktuasi pasar, perkembangan teknologi yang cepat, perubahan kebijakan, atau krisis ekonomi dan politik.

Uncertainty (Ketidakpastian): Merupakan ketidakjelasan mengenai hasil atau kejadian di masa depan. Ketidakpastian ini dapat disebabkan oleh faktor-faktor seperti perubahan kebutuhan dan preferensi pelanggan, perkembangan persaingan, atau perubahan regulasi.

Complexity (Kompleksitas): Merujuk pada jumlah faktor dan hubungan yang rumit dalam suatu situasi atau masalah. Kompleksitas ini bisa muncul dari banyaknya variabel yang saling terkait, interaksi yang kompleks antara pemangku kepentingan, atau pemahaman yang tidak lengkap tentang situasi secara keseluruhan.

Ambiguity (Ambiguitas): Merupakan ketidakjelasan atau kebingungan dalam memahami situasi atau informasi yang ada. Ambiguitas ini bisa terjadi karena adanya tafsiran yang berbeda-beda, kurangnya data yang memadai, atau ketidaktahuan tentang bagaimana menginterpretasikan informasi yang ada.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Kebutuhan Analisis Data yang Mendalam

Data scientist terlatih dalam mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Dalam kondisi VUCA, di mana banyak faktor yang tidak pasti dan kompleksitas yang tinggi, analisis data yang tepat dapat membantu organisasi untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang situasi dan mengambil keputusan yang lebih baik.

3. Peramalan dan Prediksi

Data scientist dapat menggunakan metode statistik dan algoritma machine learning untuk meramalkan tren dan mengidentifikasi pola dalam data. Ini memungkinkan organisasi untuk memprediksi kemungkinan perubahan di masa depan, menghadapi ketidakpastian yang ada, dan mengambil langkah-langkah yang tepat dalam meresponsnya.

4. Pengambilan Keputusan yang Cepat dan Akurat

Data scientist dapat mengubah data yang kompleks menjadi informasi yang bermanfaat dan dapat dipahami oleh pemangku kepentingan organisasi. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang situasi, organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih cepat dan lebih akurat dalam kondisi VUCA yang cepat berubah.

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

5. Pengelolaan Sumber Daya yang Efisien

Data scientist dapat membantu organisasi dalam mengoptimalkan penggunaan sumber daya yang terbatas. Dalam kondisi VUCA di mana sumber daya mungkin terbatas atau tidak stabil, analisis data yang cermat dapat membantu organisasi dalam mengalokasikan sumber daya dengan efisien dan menghindari pemborosan.

Secara keseluruhan, pelatihan data scientist sangat penting dalam menghadapi VUCA karena dapat memberikan organisasi wawasan yang mendalam, kemampuan prediktif, kemampuan pengelolaan risiko, dan kecepatan pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan menggunakan pendekatan berbasis data, organisasi dapat lebih siap dan adaptif dalam menghadapi lingkungan yang kompleks dan tidak pasti.

Pelatihan data scientist dapat dikatakan menjadi salah satu jembatan bagi calon praktisi data untuk terus mengembangkan skillnya dalam menganalisis. Saat ini kamu tidak perlu kebingungan mencari pelatihan data scientist, salah satunya adalah DQLab.

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, Experiental 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 

Penulis: Reyvan Maulid