Tips Jitu Lolos Wawancara sebagai Data Analyst & Data Scientist

Mendapatkan posisi sebagai data analyst atau data scientist tidak hanya bergantung pada kemampuan teknis, tetapi juga pada kesiapan saat menghadapi proses wawancara. Banyak kandidat berbakat yang belum berhasil karena kurang tepat dalam menyampaikan keahlian atau menjawab pertanyaan wawancara.

Berdasarkan data dari Taggdn.in, rata-rata tingkat konversi dari wawancara ke perekrutan hanya berada di angka 11%, yang berarti hanya satu dari sembilan wawancara yang berujung pada penerimaan kerja. Meski begitu, pada tahun 2024, angka ini naik menjadi 27%, menunjukkan adanya peningkatan efisiensi dalam proses rekrutmen di tahap akhir. Untuk posisi senior atau spesialis, persentasenya bisa lebih tinggi karena proses seleksi yang lebih selektif. Sementara itu, untuk posisi entry-level, tingkat konversinya cenderung lebih rendah karena tingginya jumlah pelamar.

Sementara itu, laporan dari National Association of Colleges and Employers mencatat bahwa rasio rata-rata antara wawancara dan penawaran kerja adalah 2:1. Artinya, dari 100 kandidat yang diwawancarai, sekitar 50 di antaranya memperoleh tawaran pekerjaan. Uniknya, interview-to-hire ratio tergolong metrik yang cukup konsisten jika dibandingkan dengan metrik lain seperti time to hire, sehingga dianggap sebagai indikator yang andal dalam mengevaluasi efektivitas proses seleksi internal tanpa terlalu terpengaruh oleh faktor eksternal. Oleh sebab itu, kesiapan menghadapi wawancara menjadi hal yang sangat penting untuk meningkatkan kemungkinan lolos pada tahap krusial ini.

Dengan demikian, memahami jenis pertanyaan yang mungkin muncul, strategi terbaik dalam menjawabnya, serta aspek non-teknis yang turut dipertimbangkan oleh pewawancara menjadi sangat penting. Artikel ini akan mengulas perbedaan antara peran data analyst dan data scientist, serta menyajikan berbagai tips efektif agar kamu bisa lebih siap dan percaya diri saat menjalani wawancara di bidang data.

1. Perbedaan Data Analyst vs Data Scientist

Meskipun keduanya bekerja dengan data, tanggung jawab dan pendekatannya berbeda. Data analyst berfokus pada pengolahan data historis, membuat laporan, dan menghasilkan insight untuk pengambilan keputusan.

Sedangkan, data scientist cenderung bekerja dengan data yang lebih kompleks untuk membangun model prediktif menggunakan machine learning. Memahami perbedaan ini penting agar kamu bisa menyesuaikan persiapan wawancara dengan posisi yang dilamar.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Tips Persiapan Sebelum Wawancara

Sebelum memasuki sesi wawancara, ada beberapa hal penting yang sebaiknya dilakukan agar kamu lebih siap secara teknis dan mental.

a. Pahami Deskripsi Pekerjaan

Baca deskripsi pekerjaan secara menyeluruh untuk mengetahui skill yang dibutuhkan. Perhatikan apakah perusahaan mencari seseorang dengan fokus analisis data, penguasaan statistik, atau kemampuan machine learning, karena ini akan menentukan jenis pertanyaan wawancara yang akan kamu hadapi.

b. Review Proyek Portofolio

Pilih 1–2 proyek terbaik yang paling relevan dengan posisi yang kamu lamar. Pastikan kamu bisa menjelaskan tujuan proyek, data yang digunakan, metode yang dipilih, hingga hasil dan dampaknya. Wawancara sering kali menggali proses berpikirmu, bukan hanya hasil akhirnya.

c. Latihan Pertanyaan Umum dan Teknis

Latih diri menjawab pertanyaan umum seperti "Ceritakan tentang dirimu" hingga pertanyaan teknis tentang SQL, analisis data, atau modeling. Kamu juga bisa menggunakan bantuan platform atau teman untuk melakukan mock interview sebagai latihan.

3. Tips Menghadapi Wawancara Teknis

Wawancara teknis menguji kemampuan kamu dalam menyelesaikan masalah nyata dengan pendekatan data. Persiapkan diri untuk beberapa tantangan umum berikut ini.

a. Data Cleaning & SQL Challenge

Kamu mungkin akan diminta membersihkan data yang tidak rapi atau menjawab pertanyaan menggunakan SQL. Pastikan memahami fungsi-fungsi dasar seperti JOIN, GROUP BY, dan CASE WHEN, serta mampu membaca struktur data dengan cepat.

b. Analisis Statistik

Pertanyaan bisa seputar uji hipotesis, distribusi data, atau interpretasi hasil statistik. Pastikan kamu memahami konsep seperti p-value, korelasi vs kausalitas, dan jenis-jenis data.

c. Machine Learning

Untuk posisi data scientist, kamu bisa ditanya mengenai algoritma supervised/unsupervised learning, overfitting, cross-validation, atau memilih model yang tepat untuk kasus tertentu. Terkadang kamu juga akan diminta membaca output dari model dan menarik kesimpulan.

d. Whiteboard atau Live Coding

Beberapa perusahaan akan menguji kemampuan kamu menyusun logika dan kode secara langsung, baik dengan SQL, Python, atau R. Fokuslah pada struktur dan logika pemecahan masalah, bukan hanya pada sintaks.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Persiapan Keterampilan Non-Teknis yang Dinilai

Keterampilan teknis penting, tapi keterampilan non-teknis juga sangat diperhatikan karena berkaitan dengan bagaimana kamu berinteraksi dan beradaptasi dalam tim.

a. Komunikasi Data

Kamu perlu menjelaskan insight teknis ke audiens non-teknis. Kemampuan menyederhanakan penjelasan akan menunjukkan bahwa kamu menguasai data dan dapat memberikan nilai nyata bagi bisnis.

b. Problem Solving

Wawancara sering kali menyajikan studi kasus atau skenario untuk melihat bagaimana kamu menganalisis dan menyelesaikan masalah. Tunjukkan pola pikir logis dan pendekatan terstruktur.

c. Kecocokan Budaya & Soft Skill

Perekrut juga menilai bagaimana kamu cocok dengan budaya perusahaan. Sikap kolaboratif, fleksibilitas, dan keinginan belajar adalah nilai tambah besar yang bisa membuat kamu menonjol dibanding kandidat lain.

Untuk memperdalam pengetahuan kalian dalam data science, kalian juga bisa mengikuti kursus online dan bootcamp. Kursus online dan bootcamp menawarkan kurikulum terstruktur yang dirancang untuk membantu kalian memahami konsep-konsep data science dengan lebih baik.

5. Kendala Umum Saat Wawancara dan Tips Mengatasinya

Meskipun sudah mempersiapkan diri secara teknis dan memahami deskripsi pekerjaan, banyak kandidat tetap mengalami hambatan saat wawancara. Berikut adalah beberapa kendala paling umum yang sering terjadi beserta solusi atau tips jitu untuk mengatasinya:

a. Kurang Percaya Diri saat Menjawab Pertanyaan

Banyak kandidat yang sebenarnya memiliki kemampuan, namun gagal menyampaikannya dengan percaya diri. Gugup, bicara terlalu cepat, atau terlalu banyak berkata “eh…” bisa mengurangi kesan profesional.

Tips:

Latih menjawab pertanyaan dengan teknik STAR (Situation, Task, Action, Result) untuk membantu menyampaikan pengalaman secara terstruktur. Lakukan mock interview dengan teman atau mentor, dan rekam sesi tersebut untuk mengevaluasi nada suara, kejelasan, serta postur tubuh.

b. Sulit Menjelaskan Proyek Portofolio

Beberapa kandidat hanya menyebutkan tools atau hasil akhir proyek tanpa menjelaskan proses berpikir atau tantangan yang dihadapi selama proyek.

Tips:

Fokus pada storytelling. Gunakan pendekatan naratif seperti jelaskan latar belakang proyek, masalah yang ingin diselesaikan, pendekatan yang diambil, serta hasil dan dampaknya. Jika memungkinkan, kaitkan hasil proyek dengan pengambilan keputusan bisnis.

c. Gagal Menjawab Pertanyaan Tak Terduga atau Skenario Studi Kasus

Dalam wawancara, sering kali pewawancara menyisipkan pertanyaan di luar prediksi seperti skenario bisnis dadakan, logika analitik, atau “bagaimana jika datanya hilang sebagian?”.

Tips:

Alih-alih langsung menjawab, tarik napas sejenak dan ulang pertanyaannya untuk memastikan pemahaman. Gunakan pendekatan berpikir keras (think aloud), agar pewawancara bisa melihat proses analisis meskipun jawabannya belum sempurna.

d. Terlalu Fokus pada Kode, Kurang Memahami Konteks Bisnis

Beberapa kandidat terjebak pada aspek teknis (query, model, coding) namun kurang memahami mengapa analisis tersebut penting atau bagaimana hasilnya digunakan oleh pemilik bisnis.

Tips:

Saat menjawab pertanyaan teknis, tambahkan satu-dua kalimat untuk menjelaskan manfaat atau dampak bisnis dari analisis tersebut. Misalnya, "Model ini digunakan untuk memprediksi churn, sehingga tim marketing bisa lebih proaktif dalam retensi pelanggan."

e. Tidak Bertanya Balik di Akhir Wawancara

Ketika pewawancara bertanya “Apakah Anda ada pertanyaan?”, banyak kandidat menjawab “Tidak ada”, yang bisa menunjukkan kurangnya rasa ingin tahu atau ketertarikan terhadap perusahaan.

Tips:

Siapkan 2–3 pertanyaan seperti:

• “Bagaimana tim data biasanya bekerja sama dengan tim produk di sini?”

• “Apa tantangan terbesar yang sedang dihadapi oleh tim data saat ini?”

• “Bagaimana perusahaan mendukung pengembangan skill para data analyst/scientist?”

Dengan memahami kendala-kendala di atas dan menerapkan tips yang relevan, kamu akan lebih siap secara menyeluruh, baik dari sisi teknis, strategi komunikasi, maupun mentalitas kerja. Wawancara bukan hanya soal menunjukkan siapa kamu di atas kertas, tetapi juga bagaimana kamu menyampaikan kemampuan dan nilai tambahmu secara langsung.

FAQ

1. Apa penyebab utama kandidat gagal dalam wawancara meskipun memiliki skill teknis yang baik?

Banyak kandidat gagal bukan karena kurangnya kemampuan, tetapi karena tidak mampu menyampaikan proses berpikir mereka dengan jelas, tidak percaya diri saat menjawab, atau tidak mampu mengaitkan solusi teknis dengan konteks bisnis. Persiapan komunikasi dan storytelling menjadi kunci penting, terutama saat membahas portofolio atau studi kasus.

2. Apakah saya harus memahami machine learning jika melamar posisi data analyst?

Tidak selalu. Fokus utama data analyst biasanya pada pengolahan data, analisis statistik, dan visualisasi. Namun, pemahaman dasar tentang machine learning bisa menjadi nilai tambah, terutama jika perusahaan memiliki tim data science atau sedang berkembang ke arah tersebut.

3. Seberapa penting soft skill dalam proses wawancara bidang data?

Sangat penting. Selain keterampilan teknis, pewawancara menilai kemampuan berkomunikasi, kolaborasi dalam tim, pemecahan masalah, serta kecocokan budaya. Kandidat yang bisa menjelaskan insight teknis dengan bahasa sederhana kepada non-teknisi biasanya lebih menonjol.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid