Tips Sukses Bagaimana Menjadi Data Scientist untuk Pemula

Di era digital yang terus bergerak cepat ini, profesi data scientist menjadi salah satu pilihan karier yang paling menjanjikan. Baik mahasiswa, pekerja profesional, hingga mereka yang ingin beralih profesi berlomba-lomba untuk terjun ke dunia ini. Namun, menjadi seorang data scientist bukan hanya soal jago analisis data atau membangun model machine learning.

Lebih dari itu, kesuksesan dalam bidang ini juga bergantung pada bagaimana seseorang membangun dan memanfaatkan jaringan profesionalnya. Sayangnya, banyak pemula yang menganggap networking hanya sebatas formalitas, padahal ini adalah gerbang menuju berbagai kesempatan emas—mulai dari wawasan industri, mentorship, hingga peluang kerja impian. Jika dilakukan dengan tepat, networking bisa menjadi game-changer dalam perjalanan karier seorang data scientist.

Yuk, simak tips sukses menjadi data scientist untuk pemula dengan networking!

1. Memahami Networking untuk Menjadi Data Scientist

Networking dalam dunia data science adalah proses membangun hubungan dengan individu atau komunitas yang berkecimpung di bidang ini. Ini bisa mencakup interaksi dengan sesama data scientist, mentor, perekrut, akademisi, atau bahkan orang-orang dari industri yang membutuhkan keahlian data science. Networking dapat terjadi secara langsung melalui event, seminar, atau pertemuan komunitas, serta secara virtual melalui platform profesional seperti LinkedIn, GitHub, atau forum diskusi online.

2. Pentingnya Networking untuk Membangun Branding Personal dan Karir

Networking memiliki banyak manfaat yang bisa membantu perkembangan karier seorang data scientist pemula. Pertama, melalui jaringan yang luas, seseorang bisa mendapatkan informasi tentang tren industri, teknologi terbaru, dan peluang kerja yang tidak selalu dipublikasikan secara terbuka. Kedua, melalui interaksi dengan profesional yang lebih berpengalaman, pemula bisa memperoleh mentorship yang sangat berharga dalam pengembangan keterampilan teknis maupun non-teknis.

Ketiga, memiliki jaringan yang kuat bisa memberikan rekomendasi pekerjaan dan referensi yang meningkatkan peluang diterima dalam suatu perusahaan. Terakhir, networking juga membuka peluang kolaborasi dalam proyek nyata, yang bisa menjadi nilai tambah dalam portofolio seorang data scientist pemula.

Baca juga: 4 Tips Jadi Data Scientist Jalur Otodidak

3. Bagaimana Cara Melakukan Networking dengan Efektif?

Bagi pemula, memulai networking mungkin terasa menakutkan. Namun, ada beberapa cara yang bisa dilakukan untuk membangun jaringan yang efektif. Pertama, bergabunglah dengan komunitas data science baik secara lokal maupun global, seperti Data Science Indonesia, Kaggle, atau meetup terkait teknologi. Melalui komunitas ini, seseorang bisa bertemu dengan individu yang memiliki ketertarikan yang sama dan mendapatkan wawasan berharga dari mereka yang sudah lebih berpengalaman.

Selain itu, manfaatkan platform profesional seperti LinkedIn untuk berinteraksi dengan para ahli di bidang data science. Aktiflah dalam berbagi konten terkait data science, berkomentar pada diskusi yang relevan, serta menghubungi profesional dengan pendekatan yang sopan dan berorientasi pada pembelajaran. Tidak hanya itu, menghadiri konferensi atau webinar juga bisa menjadi cara yang efektif untuk memperluas jaringan dan mendapatkan insight langsung dari para pemimpin industri.

Mengembangkan networking tidak selalu harus dilakukan secara langsung. Kontribusi pada proyek open-source di GitHub atau menulis artikel tentang pengalaman belajar di Medium atau blog pribadi juga bisa menjadi cara efektif untuk dikenal dalam komunitas data science. Dengan berbagi pengetahuan dan pengalaman, seorang pemula bisa menarik perhatian orang-orang yang memiliki minat yang sama dan membuka peluang untuk kolaborasi lebih lanjut.

Baca juga: 5 Tips Cara Menjadi Data Scientist yang Terampil

4. Hal-Hal Penting yang Perlu Diperhatikan dalam Networking

Meskipun networking memiliki banyak manfaat, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan agar interaksi yang dilakukan lebih bermakna dan bermanfaat. Pertama, jangan hanya fokus pada mencari manfaat pribadi. Networking yang efektif adalah tentang membangun hubungan dua arah yang saling menguntungkan. Berikan kontribusi, bantu orang lain, dan tunjukkan ketertarikan yang tulus terhadap perjalanan mereka.

Kedua, konsistensi adalah kunci. Networking bukan sesuatu yang bisa dilakukan dalam semalam. Perlu waktu dan usaha untuk membangun hubungan yang solid. Jangan ragu untuk terus berinteraksi dengan orang-orang yang sudah terhubung, baik dengan menyapa secara berkala atau membagikan informasi yang mungkin bermanfaat bagi mereka.

Ketiga, tetap profesional dan sopan dalam setiap interaksi. Hindari meminta pekerjaan secara langsung tanpa membangun hubungan terlebih dahulu. Sebaliknya, fokuslah pada membangun percakapan yang bermakna dan mencari cara untuk saling membantu dalam perkembangan karier masing-masing.

FAQ

1. Bagaimana cara memulai networking jika saya introvert? Networking tidak harus dilakukan dalam pertemuan besar. Bisa dimulai dari interaksi kecil, seperti mengomentari postingan di LinkedIn atau menghubungi mentor secara pribadi melalui pesan. Fokus pada kualitas interaksi daripada kuantitas.

2. Apakah saya perlu menghadiri konferensi untuk bisa networking? Tidak selalu. Konferensi adalah salah satu cara, tetapi ada banyak opsi lain seperti grup komunitas online, forum diskusi, atau proyek kolaboratif di GitHub yang bisa menjadi tempat membangun koneksi.

3. Berapa lama waktu yang dibutuhkan agar networking membuahkan hasil? Networking adalah investasi jangka panjang. Beberapa orang mungkin mendapatkan manfaat dalam hitungan bulan, sementara yang lain butuh waktu lebih lama. Konsistensi dan ketulusan dalam membangun hubungan adalah kuncinya.

Gimana? Kamu tertarik untuk menjadi profesional data scientist, serta mengembangkan portofolio data outstanding untuk meraih karir yang cemerlang? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

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? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science