[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 16 Jam 29 Menit 4 Detik 

Tips Esensial Berkarir sebagai Data Scientist yang Wajib Pemula Tahu

Belajar Data Science di Rumah 07-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/79dd5631abf5a601954ce0a867058c79_x_Thumbnail800.png

Persiapan menjadi Data Scientist untuk mempelajari ilmu data bisa jadi menakutkan. Apalagi jika sahabat data baru memulai perjalanan. Alat mana yang harus dipelajari – R atau Python? Teknik apa yang harus difokuskan? Berapa banyak statistik yang harus dipelajari? Apakah saya perlu belajar coding? Ini adalah beberapa dari banyak pertanyaan yang perlu sahabat data jawab sebagai bagian dari perjalanan sahabat data.


Itulah mengapa saya berpikir bahwa saya akan membuat panduan ini, yang dapat membantu orang-orang yang memulai di Analytics atau Ilmu Data. Idenya adalah untuk membuat panduan sederhana yang tidak terlalu panjang yang dapat menentukan jalur sahabat data untuk mempelajari ilmu data. Panduan ini akan menetapkan kerangka kerja yang dapat membantu sahabat data mempelajari ilmu data melalui periode yang sulit dan menakutkan ini.


Memulai dan menavigasi melalui karir ilmu data dapat menjadi tantangan yang menakutkan bagi pemula karena banyaknya sumber daya. Ini bukan ilmu roket, ini adalah Ilmu Data. Yang sahabat data butuhkan adalah panduan yang tepat dan peta jalan untuk menjadi ilmuwan data yang sukses.


Yuk simak tipsnya dibawah ini!


1. Pilih peran yang tepat

Ada banyak peran yang bervariasi dalam industri ilmu data. Pakar visualisasi data, pakar pembelajaran mesin, ilmuwan data, insinyur data, dll. adalah beberapa dari banyak peran yang dapat sahabat data ikuti. Tergantung pada latar belakang dan pengalaman kerja sahabat data, masuk ke satu peran akan lebih mudah daripada peran lain. Misalnya, jika sahabat data seorang pengembang perangkat lunak, tidak akan sulit bagi sahabat data untuk beralih ke rekayasa data. Jadi, sampai dan kecuali sahabat data jelas tentang ingin menjadi apa, sahabat data akan tetap bingung tentang jalan yang harus diambil dan keterampilan yang harus diasah. Apa yang harus dilakukan, jika sahabat data tidak jelas tentang perbedaan atau sahabat data tidak yakin sahabat data harus menjadi apa? Beberapa hal yang saya sarankan adalah:


Bicaralah dengan orang-orang di industri untuk mencari tahu apa yang dibutuhkan oleh masing-masing peran Ambil bimbingan dari orang-orang – minta mereka sedikit waktu dan ajukan pertanyaan yang relevan. Saya yakin tidak ada yang akan menolak untuk membantu orang yang membutuhkan! Cari tahu apa yang sahabat data inginkan dan apa yang sahabat data kuasai dan pilih peran yang sesuai dengan bidang studi sahabat data.

Untuk menghilangkan kebingungan, berikut adalah sumber yang bagus untuk membedakan antara analis bisnis, ilmuwan data, dan bahkan insinyur data –


Baca juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer 


2. Pilih Alat / Bahasa yang cocok

Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, penting bagi sahabat data untuk mendapatkan pengalaman menyeluruh tentang topik apa pun yang sahabat data kejar. Sebuah pertanyaan sulit yang dihadapi dalam mendapatkan langsung adalah bahasa/alat mana yang harus sahabat data pilih? Ini mungkin pertanyaan yang paling sering ditanyakan oleh pemula. Jawaban paling mudah adalah memilih salah satu alat/bahasa utama yang ada dan memulai perjalanan ilmu data sahabat data. Bagaimanapun, alat hanyalah sarana untuk implementasi; tetapi memahami konsep lebih penting.


Namun, pertanyaannya tetap, mana pilihan yang lebih baik untuk memulai? Ada berbagai panduan/diskusi di internet yang membahas pertanyaan khusus ini. Intinya adalah itu dimulai dengan bahasa yang paling sederhana atau yang paling sahabat data kenal. jika sahabat data tidak berpengalaman dengan pengkodean, sahabat data harus memilih alat berbasis GUI untuk saat ini. Kemudian saat sahabat data memahami konsepnya, sahabat data bisa langsung mempelajari bagian pengkodean.


3. Join Peer Group

Sekarang setelah sahabat data tahu peran mana yang ingin sahabat data pilih dan bersiap untuk itu, hal penting berikutnya yang harus sahabat data lakukan adalah bergabung dengan kelompok sebaya. Mengapa ini penting? Ini karena kelompok sebaya membuat sahabat data tetap termotivasi. Mengambil bidang baru mungkin tampak sedikit menakutkan ketika sahabat data melakukannya sendiri, tetapi ketika sahabat data memiliki teman yang berada di samping sahabat data, tugas itu tampak sedikit lebih mudah.


Cara yang paling disukai untuk berada dalam kelompok sebaya adalah memiliki sekelompok orang yang dapat berinteraksi secara fisik dengan sahabat data. Jika tidak, sahabat data dapat memiliki sekelompok orang di internet yang memiliki tujuan yang sama, seperti bergabung dengan kursus online Massive dan berinteraksi dengan teman satu angkatan.


4. Latih keterampilan Komunikasi

Orang biasanya tidak mengaitkan keterampilan komunikasi dengan penolakan dalam peran ilmu data. Mereka berharap bahwa jika mereka secara teknis mendalam, mereka akan berhasil dalam wawancara. Ini sebenarnya mitos. Pernah ditolak dalam sebuah wawancara, di mana pewawancara mengucapkan terima kasih setelah mendengarkan perkenalan sahabat data?


Cobalah aktivitas ini sekali; buat teman sahabat data dengan keterampilan komunikasi yang baik mendengar intro sahabat data dan meminta umpan balik yang jujur. Dia pasti akan menunjukkan cermin!


Keterampilan komunikasi bahkan lebih penting ketika sahabat data bekerja di lapangan. Untuk berbagi ide dengan rekan kerja atau untuk membuktikan pendapat sahabat data dalam rapat, sahabat data harus tahu cara berkomunikasi secara efisien.


Baca juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer 


5. Nikmati belajar penuhi demand Praktisi data 2021!

Halo sahabat data, yuk perdalam keilmuan belajar data baik skill dan soft skillnya. Nikmati treatment belajar anti ribet dengan live code editor dan diarahkan bersama Senja dan Aksara. Yuk belajar data bersama DQLab dan penuhi demand praktisi data sekarang!




Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!