✨PROMO PUNCAK 11.11!✨
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 5 Jam 41 Menit 56 Detik

Pressure Point dalam Job Description Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 31-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-02-2024-07-31-164237_x_Thumbnail800.jpg

Apapun pekerjaannya, tentu saja pasti ada risiko yang menyertainya. Tidak terkecuali bagi profesi Data Scientist. Profesi ini membawa berbagai risiko yang perlu dihadapi dan dikelola dengan baik, mulai dari tekanan untuk selalu up-to-date dengan teknologi terbaru hingga tantangan dalam menangani data yang kompleks dan sensitif.


Bicara soal job description atau deskripsi pekerjaan, Data Scientist tentu punya persyaratan yang mana biasanya dibutuhkan oleh pelamar agar bisa memposisikan dan memantaskan dirinya sehingga bisa fit atau sesuai dengan requirements yang diminta. 


Maka dari itu, bagi seorang data scientist atau calon data scientist tentunya perlu memahami bahwa setiap deskripsi pekerjaan memiliki pressure points atau titik tekanan yang mencerminkan ekspektasi tinggi dari suatu posisi. Tantangan ini tentunya perlu disikapi dengan bijak khususnya bagi kamu yang akan melamar menjadi data scientist.


Yuk, simak apa saja pressure point dalam job description data scientist melalui artikel berikut sahabat DQLab!


1. Pengelolaan Data yang Kompleks

Data Scientist seringkali harus bekerja dengan dataset yang sangat besar, beragam, dan kompleks. Ini termasuk mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data dari berbagai sumber. Tantangan ini mencakup mengatasi masalah kualitas data, data yang tidak lengkap, dan data yang tidak terstruktur, serta memastikan data yang digunakan selalu up-to-date dan akurat.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Kemampuan untuk Menghasilkan Model yang Akurat dan Handal

Membuat model prediktif yang akurat adalah salah satu tugas utama seorang Data Scientist. Pressure point di sini adalah memastikan bahwa model yang dibuat tidak hanya akurat dalam pengujian tetapi juga handal dalam implementasi nyata. Selain itu, mereka harus mampu mengukur dan meningkatkan performa model secara terus-menerus


3. Pemahaman Bisnis yang Kuat

Selain keterampilan teknis, seorang Data Scientist juga perlu memiliki pemahaman bisnis yang kuat. Mereka harus mampu mengubah data menjadi insight yang dapat diterapkan untuk memecahkan masalah bisnis. Ini mencakup kemampuan untuk berkomunikasi dengan stakeholder non-teknis dan menjelaskan temuan data dalam konteks bisnis yang relevan.


4. Manajemen Proyek dan Deadline

Data Scientist seringkali terlibat dalam proyek dengan deadline yang ketat. Mereka harus mampu mengatur waktu dengan efektif, mengelola berbagai tugas sekaligus, dan memastikan proyek selesai tepat waktu tanpa mengorbankan kualitas. Manajemen proyek yang baik menjadi krusial di sini.


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


5. Kolaborasi Tim

Data Scientist sering bekerja dalam tim yang terdiri dari berbagai disiplin ilmu, seperti software engineer, data engineer, dan analis bisnis. Mereka harus bisa bekerja sama dengan baik, membagi tugas, dan berkomunikasi secara efektif untuk mencapai tujuan bersama. Tantangan dalam kolaborasi tim mencakup penyelarasan visi dan metode kerja yang berbeda.


Menjadi seorang Data Scientist adalah pekerjaan yang penuh tantangan namun juga sangat memuaskan. Pressure points yang ada dalam job description menggambarkan tingkat tanggung jawab dan keterampilan yang dibutuhkan untuk berhasil dalam peran ini. Menghadapi dan mengatasi tantangan ini tidak hanya membantu dalam pengembangan karier tetapi juga berkontribusi signifikan pada keberhasilan bisnis dan inovasi teknologi. 


Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 


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