TIps & Tricks Implementasi Data Science Menggunakan Metode Enjoy, Good, and Curious

Data Science sedang menjadi salah satu bidang paling diminati dalam beberapa tahun terakhir. Banyak orang melihat profesi ini sebagai pekerjaan masa depan karena menawarkan peluang karier yang luas, tantangan intelektual, dan kemampuan untuk memecahkan masalah nyata menggunakan data. Namun, tidak semua orang benar-benar memahami apakah mereka cocok untuk masuk ke bidang ini. Ketika pilihan karier dilakukan tanpa refleksi lebih lanjut, seseorang bisa merasa kewalahan di tengah jalan karena ternyata bidang tersebut tidak sejalan dengan minat maupun bakatnya.

Karier data science membutuhkan kombinasi skill yang unik, mulai dari kemampuan analitis, logika, pemrograman, hingga pemahaman statistik. Data science bukan sekadar mengolah angka, tetapi juga memahami konteks bisnis agar analisis memberi dampak nyata. Critical thinking dan kemampuan komunikasi menjadi aspek penting ketika menyampaikan insight kepada stakeholder non-teknis. Dengan tingginya kompleksitas ini, setiap orang yang ingin terjun ke dunia data science perlu mengevaluasi dirinya secara jujur dan sistematis. Salah satunya melalui metode sederhana bernama Enjoy, Good, and Curious. Penasaran bagaimana cara menemukannya? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Memahami kecocokan minat dan bakat dalam data science

Data science menuntut lebih dari sekadar ketertarikan pada teknologi. Bidang ini memerlukan ketekunan tinggi karena proses analisis data sering kali tidak linear, berantakan, dan membutuhkan eksplorasi berulang untuk menemukan pola yang signifikan. Profesi seperti Data Scientist dan Data Analyst memerlukan dasar statistik, logika pemrograman, dan kemampuan merancang eksperimen yang kuat.

Selain kemampuan teknis, data science juga menuntut kecocokan karakter. Data Scientist perlu merasa nyaman bekerja dengan pola, ketidakpastian, serta problem solving dalam jangka panjang. Mereka juga harus memiliki rasa ingin tahu yang besar terhadap proses bisnis dan fenomena yang ingin dijelaskan oleh data. Jika seseorang mudah bosan ketika berhadapan dengan detail atau tidak menikmati proses eksperimen, besar kemungkinan ia akan merasa stres atau terbebani ketika bekerja di bidang ini. Karena itu, penilaian diri melalui Enjoy, Good, and Curious dapat membantu mengungkap apakah seseorang memiliki fondasi minat dan bakat yang benar.

Baca Juga: Step-by-Step Menganalisis Pola Pembelian Berulang untuk Meningkatkan Retensi Pelanggan

2. Tutorial Praktis Menemukan Karir menggunakan metode Enjoy, Good, and Curious

Metode Enjoy, Good, and Curious adalah teknik refleksi sederhana namun terstruktur untuk menggali potensi diri secara objektif. Pada teknik ini, seseorang diminta membuat tiga daftar: apa yang disukai (Enjoy), apa yang dikuasai atau mampu dilakukan (Good), dan apa yang membuat penasaran atau ingin dipelajari lebih jauh (Curious). Dengan membuat daftar ini secara jujur, seseorang dapat melihat pola yang mungkin selama ini tersembunyi dalam kesehariannya. Teknik ini efektif digunakan oleh banyak mentor karier karena mudah dilakukan dan memberikan hasil yang jelas dalam waktu singkat.

Langkah-langkahnya dimulai dengan membuat tiga kolom atau tiga halaman yang masing-masing berisi aktivitas, kemampuan, atau hal yang membuatmu penasaran. Pada kolom “Enjoy”, tuliskan aktivitas yang benar-benar kamu nikmati, misalnya mengutak-atik data, membuat grafik, atau memecahkan teka-teki logika. Pada kolom “Good”, catat kemampuan yang sudah kamu kuasai, misalnya dasar statistik, kemampuan coding Python, atau ketelitian tinggi. Sementara pada kolom “Curious”, tuliskan hal-hal yang ingin kamu pelajari seperti machine learning, data wrangling, atau cara membuat model prediksi. Setelah semuanya terkumpul, kamu akan mulai melihat pola minat dan kekuatanmu.

3. Mencari Pola dari Metode tersebut dan Menilai Kecocokan dengan Data Science

Setelah tiga daftar selesai dibuat, langkah berikutnya adalah melihat persimpangan antar daftar untuk menemukan kandidat minat dan bakat utama. Jika suatu aktivitas atau kemampuan muncul pada dua atau tiga daftar sekaligus, besar kemungkinan hal tersebut merupakan kekuatan naturalmu. Misalnya, jika di kolom “Enjoy” kamu menulis bahwa kamu suka membuat grafik dan melihat pola, lalu di kolom “Good” kamu mencatat bahwa kamu menguasai dasar statistik, dan di kolom “Curious” kamu ingin belajar visualisasi data—maka ketiga hal ini menunjukkan kecocokan kuat dengan data science. Pola semacam ini menjadi sinyal bahwa kamu memiliki minat dan potensi mendalam dalam bekerja dengan data.

Untuk memastikan kecocokan dengan karier data science, evaluasilah apakah pola dari metode ini sesuai dengan kompetensi yang dibutuhkan. Data Scientist yang efektif tidak hanya mampu mengolah data, tetapi juga mampu menjelaskan insight secara jelas dan memahami konteks bisnis. Oleh karena itu, jika kemampuan komunikasi, analisis, atau rasa ingin tahu bisnis juga muncul di 3-List kamu, ini semakin memperkuat tanda bahwa kamu cocok. Sebaliknya, jika daftar kamu penuh dengan aktivitas kreatif non-analitis dan tidak ada ketertarikan pada angka atau logika, mungkin data science bukan jalur yang paling ideal, dan itu juga merupakan hasil yang valid.

Baca Juga: Cara Memulai Karier Data Analyst Remote dari Nol

4. Menguji Hasil Melalui Eksperimen Mini

Setelah mendapatkan gambaran dari metode Enjoy, Good, and Curious, langkah berikutnya adalah melakukan micro-experiment untuk menguji apakah kamu benar-benar menikmati proses dalam dunia data. Eksperimen mini ini dapat berupa mengikuti kursus Python pemula, mencoba menganalisis dataset sederhana, atau membuat visualisasi data menggunakan tools seperti Tableau atau Python. Dengan mencoba langsung, kamu bisa merasakan apakah proses analisis, coding, atau eksplorasi data benar-benar membuatmu bersemangat. Banyak orang baru menyadari kecocokan mereka setelah benar-benar “turun tangan”.

Selama eksperimen mini, evaluasi kembali perasaanmu terhadap setiap proses. Apakah kamu menikmati saat membersihkan data yang berantakan? Apakah kamu merasa puas ketika menemukan pola menarik? Atau justru kamu merasa frustrasi dan tidak menikmati proses teknisnya? Jawaban dari pertanyaan-pertanyaan ini sangat penting untuk menentukan apakah data science cocok sebagai pilihan karier. Jika kamu merasa antusias dan terus ingin mencoba hal baru, itu tandanya positif. Namun, jika prosesnya terasa sangat membebani, mungkin kamu perlu mempertimbangkan jalur yang lebih sesuai dengan minat dominanmu.

Metode Enjoy, Good, and Curious merupakan refleksi sederhana yang sangat berguna untuk membantu seseorang memahami kecocokan minat dan bakat terhadap karier data science. Dengan menggabungkan daftar Enjoy, Good, dan Curious, kamu bisa melihat gambaran diri secara lebih jelas dan terstruktur. Ditambah dengan pemahaman tentang kebutuhan riil dunia data, metode ini mampu memberikan arah yang lebih pasti dalam proses memilih karier. Setiap orang memiliki kombinasi minat dan kekuatan yang unik, dan refleksi seperti ini membuat keputusan karier menjadi lebih matang.

Tidak semua orang cocok dengan dunia data yang penuh detail, eksperimen, dan kompleksitas, tetapi bagi mereka yang minat dan potensinya selaras, data science adalah jalur yang menjanjikan. Jika setelah menjalankan metode ini kamu menemukan banyak persimpangan yang mengarah pada analisis, logika, dan rasa ingin tahu terhadap pola data, ada kemungkinan besar kamu cocok di bidang ini. Sebaliknya, jika hasilnya mengarah ke bidang lain, itu juga merupakan temuan penting yang patut dihargai. Pada akhirnya, refleksi diri yang jujur akan membantumu menemukan karier yang bukan hanya menghasilkan, tetapi juga memuaskan secara jangka panjang.

FAQ

1. Mengapa metode Enjoy, Good, dan Curious efektif untuk mengetahui kecocokan karier di data science?

Metode ini efektif karena membantu kamu melihat pola minat, kemampuan, dan rasa ingin tahu secara terstruktur. Data science membutuhkan kombinasi unik antara ketertarikan pada analisis, kemampuan teknis dasar, dan keinginan belajar yang tinggi. Dengan menuliskan aktivitas yang kamu suka (Enjoy), kuasai (Good), dan ingin pelajari (Curious), kamu bisa menilai apakah hal-hal tersebut selaras dengan kebutuhan nyata dunia data science.

2. Kalau saya hanya punya minat tetapi belum punya kemampuan teknis, apakah saya masih bisa masuk ke data science?

Bisa. Banyak profesional data science memulai tanpa latar belakang teknis kuat. Yang penting adalah munculnya pola “Enjoy” dan “Curious” terkait analisis, logika, angka, atau coding. Kemampuan teknis seperti Python, statistik, atau SQL dapat dipelajari melalui kursus atau proyek kecil. Micro-experiment yang disarankan dalam artikel bisa menjadi cara terbaik untuk menguji apakah kamu menikmati proses belajar keterampilan tersebut.

3. Apa tanda-tanda bahwa saya mungkin tidak cocok bekerja di bidang data science?

Jika Enjoy, Good, dan Curious kamu didominasi aktivitas yang jauh dari analisis, logika, atau minat pada data, itu bisa menjadi tanda bahwa data science bukan jalur ideal. Misalnya, jika kamu tidak menikmati detail, mudah frustrasi dengan proses teknis, atau tidak tertarik memahami pola angka, kemungkinan besar kamu akan merasa terbebani ketika masuk ke pekerjaan data. Itu bukan kegagalan. Justru merupakan insight penting agar kamu bisa memilih jalur yang lebih selaras dengan kekuatan alami dan minat dominanmu.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid