Smart Ways Untuk Menjadi Data Scientist Profesional
Saat ini topik mengenai data science sedang sangat hype. Pekerjaan di bidang data science sedang menjadi primadona di berbagai sektor industri. Namun, menjadi seorang data scientist tidak mudah. Seorang data scientist membutuhkan skills yang mumpuni untuk melihat data, berpikir kritis dan analitis untuk menyelesaikan sebuah masalah. Beberapa fakta menarik terkait data science yaitu, LinkedIn melaporkan bahwa spesialis artificial intelligence muncul sebagai pekerjaan nomor satu di tahun 2020, World Economic Forum memperkirakan bahwa karir di bidang data science akan meningkatkan pendapatan bersih sebanyak 85 juta dollar pada tahun 2022, dan Glassdoor melaporkan gaji pokok rata-rata seorang data scientist di US adalah 107.801 dollar. Dari fakta-fakta tersebut, dapat disimpulkan bahwa karir di bidang data science akan sangat menjanjikan.
Data science telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir dan berpotensi akan berdampak hampir di semua sektor industri. Beberapa bidang yang diperkirakan akan membutuhkan data science adalah perawatan kesehatan, perbankan, pertanian, ritel, keamanan, dan lain sebagainya. Potensi karir ini menyebabkan meledaknya minat masyarakat untuk belajar data science. Lalu bagaimana cara untuk menjadi data scientist profesional? Pada artikel kali ini DQLab telah merangkum cara-cara jitu untuk menjadi data scientist profesional. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Mengambil Pendidikan Formal
Pendidikan merupakan salah satu bagian utama dari resume atau CV yang akan dilihat pertama kali oleh recruiter. Background pendidikan akan memberikan informasi kepada recruiter mengenai potensi dan keahlian calon karyawan mereka. Faktanya, menurut platform 365 data science, pada tahun 2020 sebanyak 56% data scientist memiliki gelar master, 13% memiliki gelar sarjana, dan 27% memiliki gelar Ph.D. Sebagian besar perusahaan akan mencari data scientist dari lulusan ilmu komputer, matematika, dan statistika yang dinilai sudah memiliki kemampuan untuk mengolah data. Dengan mengambil pendidikan formal, kita akan belajar teori data science secara keseluruhan sehingga ketika terjun ke dunia industri, kita memahami metode apa yang akan digunakan untuk menyelesaikan berbagai problem dengan ilmu yang kita dapatkan dari pendidikan formal.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Praktik Langsung dengan Data
Praktik langsung atau biasa dikenal dengan metode hands-on merupakan salah satu cara ampuh untuk belajar data science karena dengan cara ini kita bisa belajar memecahkan masalah data science di dunia nyata. Praktik langsung ini nantinya bisa digunakan untuk membangun portofolio sebagai dokumentasi project yang pernah kita kerjakan. Kita bisa mulai dengan data sederhana yang diambil dari Google Search atau platform data open source lainnya. Kunci utama dalam bekerja menggunakan data nyata adalah lakukan cleansing data dengan tepat karena data nyata cenderung berantakan dan tidak terformat dengan baik. Langkah-langkah yang sudah kita kerjakan ini juga bisa dipublikasikan melalui blog atau wordpress sebagai dokumentasi dan alat sharing dengan orang lain.
3. Mempelajari Keterampilan Pemrograman
Pemrograman merupakan salah satu basic skills yang harus dimiliki oleh seorang data scientist. Untuk pemula, khususnya yang tidak memiliki background IT, belajar programming bisa jadi sangat berat. Bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh data scientist adalah bahasa pemrograman R dan Python, serta tools database seperti SQL. Bahasa pemrograman sangat kompleks karena ada banyak bagian yang harus dikuasai. Selain bahasa pemrograman, beberapa skill lain yang harus dimiliki oleh seorang data scientist adalah pemahaman statistika, pemahaman mengenai matematika (kalkulus dan aljabar linier), tools dan teori visualisasi data, dan machine learning.
4. Belajar Bercerita dengan Data
Seorang data scientist tidak hanya mengolah data, tetapi juga harus mengkomunikasikan hasil temuanya. Cara mengkomunikasikan hasil temuan yang baik adalah dengan menceritakan apa yang kita dapatkan, bagaimana kita mendapatkannya, dan apa arti dari hasil yang kita dapatkan. Contohnya, seorang data scientist mendapatkan hasil analisis bahwa penjualan turun 20%. Ia tidak hanya memberikan informasi mengenai penjualan yang turun sebesar 20% saja, tetapi juga harus menjelaskan mengapa penjualan bisa turun dan bagaimana cara mengatasinya.
Baca juga : Profesi Data Scientist, Ketahui Tanggung Jawab Hingga Role Pekerjaannya
5. Mengikuti Kursus Data Science
Terkadang, belajar formal saja tidak cukup. Kita perlu menggunakan "extra time" untuk menggali skills dan mendapatkan value lebih. Oleh karena itu, salah satu cara untuk menambah skill data science adalah dengan mengikuti kursus data science. Pada kursus ini, kita akan belajar lebih banyak mengenai praktik langsung dengan data dan tools yang familiar di dunia data science. Kursus yang banyak direkomendasikan oleh praktisi data adalah DQLab karena memiliki modul yang dirancang secara terstruktur sesuai level pemahaman member. Selain itu, ada juga event bersama praktisi data sehingga member mempunyai gambaran bagaimana pekerjaan data scientist di dunia nyata. Penasaran? Yuk bergabung dengan DQLab dan nikmati pengalaman seru belajar data science bersama ribuan member lain! Kunjungi www.dqlab.id dan akses modul gratis "Introduce To Data Science" sebagai modal awal untuk menjadi data scientist. Selamat Belajar!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita