Upskill Kamu dengan Course Data Scientist DQLab
Data Scientist menjadi profesi yang sangat dibutuhkan oleh perusahaan. Insight yang dihasilkan dari proses analisis data oleh Data Scientist akan dijadikan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Banyak perusahaan yang mulai menyadari bahwa data dan sumber daya yang bisa mengelola data memiliki peranan yang sama pentingnya. Sehingga tidak heran jika semua perusahaan akan membutuhkan posisi Data Scientist.
Banyak orang yang tertarik menjadi Data Scientist. Sayangnya, tidak semua memiliki skill yang dibutuhkan sebagai Data Scientist. Sehingga solusinya adalah dengan mengikuti pelatihan Data Scientist. Pelatihan ini seharusnya tidak hanya melibatkan pengembangan keterampilan teknis seperti pemrograman, statistik, dan pemodelan. Namun ada sisi lain yang tidak kalah penting yang perlu diperhatikan. Dalam artikel ini akan dibahas aspek apa saja yang sering terabaikan dari pelatihan Data Scientist. Yuk, simak pembahasannya!
1. Keterampilan Komunikasi yang Efektif
Keterampilan komunikasi yang kuat harusnya menjadi aspek yang tidak boleh diabaikan dalam pelatihan sebagai Data Scientist. Pasalnya, kemampuan ini akan digunakan untuk menyampaikan temuan analisis dengan jelas dan mengomunikasikan implikasinya kepada stakeholder non-teknis. Komunikasi yang baik akan membuat kita mampu menggambarkan konsep teknis dengan bahasa yang dapat dimengerti oleh audiens yang tidak memiliki latar belakang teknis akan membantu menghubungkan data dengan keputusan bisnis.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Etika dan Privasi Data
Dalam era di mana data menjadi semakin berlimpah, Data Scientist memegang peranan penting dalam penggunaan dan perlindungan data. Pelatihan sebagai Data Scientist harus mencakup pemahaman tentang etika data, privasi, dan kepatuhan hukum yang relevan. Data Scientist harus memastikan bahwa penggunaan data mereka sesuai dengan kebijakan privasi yang berlaku dan menghormati kerahasiaan informasi pribadi pengguna.
3. Keterampilan Manajemen Project
Data Scientist sering bekerja pada project yang kompleks dan membutuhkan manajemen waktu yang efisien, perencanaan, dan koordinasi dengan anggota tim lainnya. Pelatihan sebagai Data Scientist juga seharusnya mencakup pengembangan keterampilan manajemen project, termasuk kemampuan mengidentifikasi dan mengelola risiko, mengatur prioritas, dan berkomunikasi secara efektif dengan anggota tim.
4. Pengembangan Karir dan Pembelajaran Berkelanjutan
Bidang Data Science terus berkembang dengan cepat. Pelatihan sebagai Data Scientist harus mencakup pengembangan keterampilan karir, seperti manajemen diri, kepemimpinan, dan kemampuan belajar mandiri. Kemampuan untuk terus memperbarui pengetahuan dan keterampilan, mengikuti tren industri, dan mengadopsi alat dan teknik baru adalah kunci kesuksesan jangka panjang sebagai seorang Data Scientist.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Pelatihan sebagai data scientist melibatkan lebih dari sekadar pengembangan keterampilan teknis. Dengan memperluas cakupan pelatihan untuk mencakup sisi lain ini, data scientist dapat menjadi profesional yang lengkap dan mampu menghadapi tantangan yang kompleks dalam analisis data dan pengambilan keputusan berdasarkan data.
Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri