Tools & Kompetensi Penting Seorang Data Scientist

Jumlah data dari tahun ke tahun semakin meningkat, bahkan saat ini diperkirakan produksi data sudah menjadi jutaan giga bytes. Tingginya produksi data mendorong banyak perusahaan untuk memanfaatkan data tersebut. Namun, karena ukuran dan volumenya yang terlalu besar, maka perlu tenaga ahli untuk mengolah data tersebut. Tenaga ahli itu ialah data scientist.

Beberapa tahun ini, profesi data scientist terus meningkat, bahkan Harvard University menobatkan profesi ini menjadi profesi ‘terseksi’ di abad ke- 21. Prospek dan karir data scientist dianggap sangat cemerlang karena diprediksi dunia akan dipenuhi dengan data dan nantinya semua industri akan membutuhkan data sebagai dasar pengambilan keputusan. 

Fenomena ini menyebabkan minat belajar data science meningkat tidak hanya dari seseorang yang memang mengenal dunia data, tetapi seseorang tanpa background IT pun tertarik untuk mempelajari bahkan bekerja di bidang data science.

Bekerja di bidang data science tidak mudah karena memerlukan seseorang yang skillfull dan memiliki intuisi yang kuat terhadap data. Ada beberapa kompetensi dasar yang harus dimiliki seseorang untuk bekerja di dunia data science. Mau tahu apa saja basic kompetensi tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Kompetensi & Tools Teknis

Salah satu kompetensi wajib yang harus dimiliki oleh seorang data scientist adalah memiliki keterampilan teknis yang baik. Seorang data scientist harus bisa menerapkan algoritma machine learning, seperti regresi, klasifikasi, text mining, dan time series. Selain itu, data scientist harus bisa menggunakan tools data science dan visualisasi data, serta bisa mengekstrak data dari berbagai sumber.

Beberapa tools yang harus dikuasai oleh data scientist adalah Excel, R, Python, SQL, dan Tableau. Perusahaan pasti akan mencari kandidat dengan ‘paket komplit’, jadi jika seseorang ingin berkarir di dunia data science, maka minimal ia harus menguasai tools dan konsep data science yang biasa digunakan di dunia industri.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Skill Komunikasi

Data scientist merupakan pekerjaan yang membutuhkan cara berfikir yang imajinatif karena tugas data scientist tidak hanya mengolah data, tetapi harus ‘menceritakan’ data dan hasil temuannya kepada tim atau stakeholder perusahaan.

Agar dapat bercerita dengan baik, maka seorang data scientist harus memiliki kemampuan komunikasi yang baik agar dapat menjelaskan dan mempresentasikan semuanya dengan runtut. Komunikasi ini tidak hanya berbentuk lisan, tetapi juga tulisan. Oleh karena itu, mempelajari ilmu komunikasi yang baik adalah salah satu syarat menjadi data scientist.

3. Skill Ketajaman Bisnis

Seorang data scientist di sebuah perusahaan tidak akan bekerja sendiri. Mereka akan bekerja dan berkolaborasi dengan berbagai tim, salah satunya adalah tim pengembangan bisnis dan marketing. Oleh karena itu, perusahaan akan mencari kandidat yang memiliki ketajaman bisnis yang bisa membantu mereka untuk menggali insights dari data yang dibutuhkan oleh perusahaan untuk membuat keputusan yang cerdas, efektif, dan efisien.

Data scientist yang baik adalah data scientist yang bisa mengkombinasikan keterampilan teknis dan ketajaman bisnis untuk menemukan jawaban yang benar-benar akan membantu mengembangkan bisnis yang lebih baik.

4. Rasa Ingin Tahu yang Besar

Perusahaan akan mencari kandidat yang mau belajar, inovatif, dan memiliki rasa ingin tahu yang besar untuk membantu perusahaan menemukan jawaban atas sebuah masalah. Rasa ingin tahu akan mendorong seorang data scientist untuk mencari pola yang tidak terpikirkan oleh orang lain, atau mengajukan pertanyaan yang tidak terpikirkan oleh orang lain.

Dengan memiliki rasa ‘kepo’ dalam konteks positif, maka seorang data scientist akan berusaha ‘menggali’ data sedalam mungkin untuk menemukan ‘sesuatu’ yang berguna.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Seorang data scientist profesional pun akan tetap mengupdate portofolionya, karena selain sebagai bukti project yang telah dikerjakan, portofolio juga bisa digunakan sebagai media dokumentasi dan transfer ilmu bagi orang lain. Belum punya portofolio? Yuk bangun portofolio-mu bersama DQLab! 

DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti DQLab Bootcamp LiveClass berikut untuk informasi lebih lengkapnya!

Penulis: Galuh Nurvinda K