PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 3 Jam 30 Menit 30 Detik

Standar Kompetensi dalam Job Description Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 04-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-02-2024-07-05-205752_x_Thumbnail800.jpg

Peran Data Scientist di era perkembangan teknologi yang pesat ini menjadi semakin krusial untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data di berbagai sektor industri. Tidak hanya perusahaan teknologi, tetapi hampir semua bidang industri kini mencari profesional yang mampu menggali wawasan berharga dari data yang dimiliki.


Profesi ini menjadi sangat diminati karena kemampuan Data Scientist dalam mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk strategi bisnis, peningkatan efisiensi operasional, dan inovasi produk. Namun, untuk menjadi Data Scientist yang kompeten dan sukses, ada serangkaian standar kompetensi yang harus dipenuhi. 


Ingin tahu apa saja standar kompetensi yang harus dipenuhi dalam job description seorang Data Scientist? Yuk, pelajari bersama supaya kamu lebih siap berkarir di bidang data!


1. Keahlian Teknis

Dalam dunia yang semakin didominasi oleh data, keahlian teknis menjadi fondasi utama bagi seorang Data Scientist. Mereka dituntut untuk memiliki kemampuan pemrograman yang kuat, terutama untuk penguasaan bahasa pemrograman seperti Python dan R yang banyak digunakan untuk analisis data dan pengembangan model machine learning. Selain itu, pemahaman mendalam tentang statistika dan machine learning sangat penting untuk menganalisis data secara efektif dan menghasilkan prediksi yang akurat.


Data Scientist juga harus mahir dalam mengakses dan mengolah data dari berbagai sumber, termasuk database SQL dan NoSQL, yang merupakan sumber data utama bagi berbagai industri. Tidak kalah pentingnya adalah kemampuan visualisasi data, yang memungkinkan Data Scientist untuk menyajikan hasil analisis dalam bentuk yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan, sehingga mereka dapat membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data tersebut.

Data Scientist

Sumber: Fiverr


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Keahlian Interpersonal

Selain keahlian teknis, seorang Data Scientist juga harus memiliki keahlian interpersonal yang kuat untuk sukses dalam peran mereka. Kemampuan komunikasi yang efektif adalah kunci untuk menyampaikan temuan dan rekomendasi kepada berbagai pemangku kepentingan, baik secara lisan maupun tertulis. Keahlian ini membantu dalam menjelaskan konsep teknis yang kompleks dalam bahasa yang mudah dipahami oleh orang-orang non-teknis. Kemampuan bekerja sama dalam tim juga sangat penting, mengingat banyaknya proyek data yang melibatkan kolaborasi lintas departemen.


Selain itu, Data Scientist harus mampu memecahkan masalah yang kompleks dengan cara yang kreatif dan inovatif, menggabungkan keterampilan analitis dengan pemikiran kritis untuk menemukan solusi terbaik bagi tantangan yang dihadapi perusahaan.

Data Scientist

Sumber: Indeed Career Guide


3. Pengetahuan dan Keahlian di Bidang Bisnis

Keberhasilan seorang Data Scientist tidak hanya ditentukan oleh keahlian teknis dan interpersonal, tetapi juga oleh pemahaman mereka tentang konteks pengetahuan dan keahlian bisnis di mana mereka bekerja. Memahami bagaimana data dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja bisnis adalah aspek penting yang sering kali menjadi pembeda antara Data Scientist yang baik dan yang luar biasa.


Kemampuan untuk terus belajar dan mengikuti perkembangan terbaru dalam bidang Data Science juga sangat penting, mengingat laju inovasi teknologi yang sangat cepat. Selain itu, memiliki etos kerja yang baik dan kemampuan untuk bekerja secara mandiri maupun dalam tim sangat dihargai, karena menunjukkan dedikasi dan profesionalisme dalam menghadapi tantangan sehari-hari.

Data Scientist

Sumber: systemever.co.id


4. Kualifikasi Tambahan

Selain keahlian yang disebutkan di atas, beberapa perusahaan mungkin juga mencari kualifikasi tambahan yang dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi calon Data Scientist. Pendidikan formal, seperti gelar sarjana di bidang Matematika, Statistik, Ilmu Komputer, atau bidang terkait lainnya, sering kali menjadi persyaratan dasar.


Kemampuan untuk menggunakan alat dan software Data Science tertentu, seperti RStudio, Tableau, dan TensorFlow, serta pengetahuan tentang domain industri tertentu, juga bisa menjadi nilai tambah yang signifikan. Pengalaman kerja di bidang Data Science atau bidang terkait lainnya dapat memperkuat profil kamu, dan sertifikasi dalam bidang Data Science, seperti Certified Analytics Professional (CAP) atau Certified Data Scientist (CDS), dapat memberikan kredibilitas tambahan dan menunjukkan komitmen kamu terhadap profesi ini.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


5. Meningkatkan Standar Kompetensi

Jika kamu ingin berkarir untuk menjadi Data Scientist, penting untuk memastikan bahwa kamu memiliki standar kompetensi yang sesuai dengan kebutuhan industri. Kamu bisa meningkatkan standar kompetensi dengan mengikuti pelatihan, kursus online, atau bootcamp Data Science yang menyediakan pengetahuan dan keterampilan praktis yang relevan.


Selain itu, membangun portofolio Data Science dengan mengerjakan proyek-proyek pribadi adalah cara yang efektif untuk menunjukkan kemampuan kamu kepada calon pemberi kerja. Dengan memiliki standar kompetensi yang tinggi, kamu akan lebih mudah untuk mendapatkan pekerjaan sebagai Data Scientist dan mencapai kesuksesan dalam karir kamu.


Kamu ingin mengikuti pelatihan Data Scientist untuk memaksimalkan persiapan karirmu agar sesuai standar kompetensi industri? Tenang! Segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar materi dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Selain itu, kamu juga bisa belajar fleksibel dari mana dan kapan saja dengan bantuan fitur eksklsif Ask AI Chatbot 24 jam.


Di sini, ada banyak modul berkualitas yang telah disusun khusus oleh para ahli sesuai kebutuhan industri yang komprehensif. Dilengkapi studi kasus ter-up to date yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. 


Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO yakni Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan berbagai kompetensi di di bidang data sesuai kebutuhan industri dengan mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab sekarang!


Penulis: Lisya Zuliasyari

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login