Tips Jadi Data Scientist Otodidak Tanpa Background Lulusan IT
Karena industri teknologi terus berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, menciptakan pekerjaan menarik yang sering kali dibarengi dengan gaji yang menggiurkan, tidak mengherankan jika semakin banyak orang yang melakukan perubahan karier untuk ikut serta dalam tindakan.
Sementara beberapa dari mereka yang beralih ke angkatan kerja teknologi sudah memiliki latar belakang dalam analisis data atau memiliki gelar sarjana yang relevan, kontingen yang berkembang mulai dari awal, mendaftar dalam program pelatihan khusus atau kamp pelatihan untuk menopang keterampilan mereka dan mempersiapkan mereka untuk karir baru, dan hal itu berhasil.
Mempekerjakan manajer di beberapa perusahaan teknologi top dunia juga telah menekankan pentingnya keterampilan dan sikap kandidat terhadap sekolah yang tercantum di CV mereka.
Semua ini menandakan bahwa apakah Sahabat DQ baru di dunia kerja atau siap untuk membuat lompatan pertengahan karir, ada jalan menuju ilmu data yang tidak memerlukan gelar sarjana. Panduan berikut menawarkan strategi utama untuk memastikan Sahabat DQ memiliki semua keterampilan yang diperlukan untuk melakukan pekerjaan dan menonjol dari kumpulan perekrutan yang kompetitif.
Lalu bagaimana dan apa resep yang sangat bagus untuk itu semua? Yuk simak selengkapnya sekarang yah!
1. Ikuti Persyaratan dan Sempurnakan Keterampilan Ilmu Data
Menjadi Data Scientist tanpa gelar membutuhkan investasi waktu yang signifikan, dan mendapatkan keunggulan kompetitif melalui proyek portofolio atau sertifikasi dapat memakan waktu lebih lama. Tetapi jika Sahabat DQ bersedia untuk bekerja, itu dapat mengarah pada karier yang bermanfaat.
Matematika dan statistik adalah dasar dari ilmu data. Untuk menentukan tren penggunaan, membuat perkiraan, dan menggali wawasan yang bermakna dari data, Sahabat DQ harus menggunakan konsep matematika dan statistik seperti probabilitas, varians, deviasi standar, aljabar linier, dan kalkulus.
Saat Sahabat DQ bergerak menuju masalah yang lebih kompleks, Sahabat DQ akan mengandalkan konsep seperti regresi logistik, pohon keputusan, dan regresi linier. Sempurnakan keterampilan ini dan Sahabat DQ akan memulai karir Sahabat DQ dengan langkah yang benar.
Bagian penting dari deskripsi pekerjaan ilmuwan data melibatkan akses, pengumpulan, pembersihan, perselisihan, dan penyimpanan data terstruktur dan tidak terstruktur. Mengetahui bagaimana menggunakan database relasional seperti MySQL atau MongoDB diperlukan untuk ilmu data.
Kefasihan dengan alat seperti Hadoop atau Spark untuk menyimpan dan memproses data besar juga dapat berguna dalam karir ilmu data Sahabat DQ, dan pengetahuan tentang berbagai bahasa pemrograman, khususnya SQL dan Python yang sangat penting.
Bahasa lain yang harus dipahami oleh ilmuwan data seperti, R untuk inferensi dan analisis statistik, Perl untuk manipulasi dan penataan teks, Scala untuk mencerna, menyimpan, dan memproses data besar.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Berlatih Dengan Proyek Ilmu Data dan Buat Portfolio
Setelah Sahabat DQ memiliki pemahaman yang nyaman tentang keterampilan utama, saatnya untuk melompat ke ujung yang dalam. Uji diri Sahabat DQ dengan kompetisi Kaggle atau TopCoder versi ilmu data dari hackathon dan terapkan keterampilan yang Sahabat DQ miliki.
Melakukan hal ini tidak hanya menawarkan pengalaman langsung yang berharga dengan ilmu data, tetapi juga memberi Sahabat DQ kesempatan untuk diperhatikan, sambil berkolaborasi dengan beberapa ilmuwan data top negara.
Selain itu, CV memberi tahu HRD apa yang Sahabat DQ mampu, tetapi itu adalah portofolio yang memberikan bukti.
Jika Sahabat DQ baru memulai sebagai ilmuwan data dan tidak memiliki pengalaman kerja di dunia nyata, masih ada cara untuk mengerjakan proyek yang layak untuk portofolio.
Lakukan proyek pribadi. Gunakan kumpulan data yang tersedia untuk umum dan buat dasbor Sahabat DQ sendiri. Identifikasi peluang menarik dan bangun studi kasus Sahabat DQ sendiri.
Cari magang. Perusahaan kecil dan perusahaan rintisan akan dengan senang hati mengambil magang ilmu data untuk proyek jangka pendek. Gunakan ini untuk mendapatkan sesuatu yang lebih berharga daripada gelar pengalaman kerja dunia nyata!
Lakukan pekerjaan pro-bono. Beberapa departemen pemerintah, LSM, dan usaha kecil dapat menggunakan bantuan Sahabat DQ. Cari mereka dan bantu mereka. Bahkan, jika Sahabat DQ memiliki teman pemilik bisnis, mintalah data penggunaan situs web/e-Commerce mereka dan buat beberapa dasbor untuk mereka.
3. Pertimbangkan Pekerjaan yang Berkaitan
Mengambil pekerjaan atau magang terkait bisa menjadi cara yang bagus untuk mendapatkan paparan dan pengalaman dengan masalah dan keterampilan yang dihadapi ilmuwan data. Misalnya, magang sering menawarkan rotasi kandidat di berbagai departemen, memberikan kesempatan kepada pekerja magang untuk mengerjakan berbagai proyek bersama profesional industri.
Atau, bekerja sebagai analis data dapat meningkatkan keterampilan analitis individu, mengembangkan pemahaman mereka tentang penggunaan data untuk memenuhi kebutuhan bisnis, dan membangun pengalaman mereka dengan bekerja dalam tim.
4. Latih kemampuan wawancara
Proses perekrutan ilmuwan data biasanya melibatkan portofolio, surat pengantar, dan referensi. Banyak organisasi juga menggunakan loop wawancara untuk mengukur bakat dan kualifikasi kandidat untuk suatu peran, yang dapat melibatkan wawancara teknis, tes yang memerlukan algoritma penulisan, wawancara pengkodean SQL, dan serangkaian pertanyaan yang dirancang untuk mengungkapkan nilai kandidat.
Banyak pertanyaan wawancara baik teknis maupun perilaku yang dapat menjadi tantangan, itulah sebabnya penting untuk mempersiapkan sebaik mungkin.
Banyak mantan kandidat telah membagikan pertanyaan wawancara yang sering diajukan, mentor, dan instruktur bootcamp dapat membantu siswa melatih jawaban mereka, dan apakah Sahabat DQ mewawancarai secara langsung atau jarak jauh, bacalah praktik terbaik yang akan memastikan wawancara yang lancar dan sukses.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!