Kebutuhan data sebagai bagian penting dalam pengambilan keputusan dan perluasan bisnis menjadikan profesi Data Scientist sangat dibutuhkan oleh berbagai jenis perusahaan. Apalagi profesi ini juga menjadi deretan profesi dengan penghasilan besar mencapai angka 25 juta perbulan.
Walau permintaan data scientist sangat tinggi, namun jumlah data scientist profesional masih terbilang sedikit di Indonesia. Hal ini karena menjadi data scientist diperlukan skill yang kompleks mulai dari pemrograman, matematika dan analisa. Apa teman-teman ingin berkarir menjadi Data Scientist? Artikel kali ini mengulas lengkap bagaimana cara menjadi data scientist dan skill yang perlu kamu pelajari. Yuk langsung saja kita simak.
1. Mendapatkan Gelar Akademis
Tidak dapat dipungkiri gelar akademis akan menjadi poin pertimbangan tersendiri bagi perusahaan saat merekrut karyawan. Hal ini karena saat seseorang menyelesaikan gelar akademis berarti orang tersebut telah menempuh waktu pendidikan yang cukup lama untuk memahami dasar dan konsep terkait ilmu yang dipelajari, sehingga mempunyai kelebihan dalam menyelesaikan masalah terkait.
Jurusan yang berkaitan dengan profesi data science yaitu sains data, statistika, informatika dan komputer. Namun, pada beberapa perusahaan gelar akademis bukan jaminan untuk bisa diterima bekerja loh. Skill adalah jaminannya.
2. Mempertajam Keterampilan yang Relevan
Apa kamu berasal dari lulusan dengan potensi menjadi data scientist? Atau ingin berkarir di profesi ini? Kamu perlu mempertimbangkan mengikuti bootcamp. Berikut beberapa skill yang bisa kamu ikuti:
- Programming languages (Bahasa pemrograman): Seorang data scientist menggunakan bahasa pemrograman untuk memilah, menganalisis dan mengelola sekumpulan data dalam jumlah yang besar. Namun, tidak semua bahasa pemrograman harus kamu kuasai, paling tidak kamu mempunyai dasar pemrograman dan logika yang terasah dengan baik. Kamu bisa memulai belajar bahasa pemrograman yang populer dipakai seorang data scientist yaitu: Python, R, SQL dan SAS
- Data visualization (Visualisasi Data): Data yang telah diperoleh hasilnya dengan bantuan bahasa pemrograman masih mentah, artinya data belum ditampilkan dengan visual yang menarik. Kemampuan visualisasi data mampu membuat data mentah yang awalnya berbentuk baris dan kolom menjadi grafik, bagan dan visual yang menarik. Kamu perlu mempelajari beberapa skill yaitu: Tableau, PowerBI dan Excel.
- Machine learning (bahasa mesin): Dilansir dari Amazon, Machine learning adalah ilmu pengembangan algoritma dan model secara statistik yang digunakan sistem komputer untuk menjalankan tugas tanpa instruksi atau arahan eksplisit, namun menggunakan pola yang telah terprogram.
Sistem komputer menggunakan algoritma machine learning untuk memproses data historis berjumlah besar dan mengidentifikasi pola data. Dengan kemampuan inilah, machine learning mampu memprediksi hasil yang lebih akurat sesuai dengan input yang diberikan. Misalnya, ilmuwan data dapat melatih aplikasi medis untuk mendiagnosis kanker dari gambar sinar-x dengan cara menyimpan jutaan gambar yang dipindai dan diagnosis yang sesuai. Gambar yang disimpan inilah ditangkap oleh machine learning sebagai pola.
- Big Data: Data yang dikumpulkan kemudian diolah menjadi informasi yang bermanfaat bagi bisnis terdiri dari banyak kumpulan data. Kumpulan banyak data disebut dengan istilah big data. Kemampuan ini juga perlu kamu pertimbangkan, agar kamu makin profesional. Software yang berkaitan dengan Big Data seperti Hadoop dan Apache Spark.
- Deep Learning: Bagian dari machine learning yang menggunakan data untuk pemodelan abstraksi yang lebih kompleks.
- Data Preparation (Mempersiapkan Data): Proses mengubah data mentah menjadi format lain agar mudah diterima dan digunakan oleh orang lain.
- Text analytics: Sekumpulan proses pemeriksaan data tidak terstruktur untuk mendapatkan wawasan bagi bisnis perusahaan.
- Komunikasi: Seorang data scientist pasti akan berkomunikasi dengan tim, senior bahkan manajer perusahaan terkait temuan dan solusi yang mereka peroleh. Oleh karenanya, data scientist tidak bisa terlepas dari skill komunikasi. Bayangkan kamu menemukan solusi namun tidak dapat mengomunikasikan kepada atasan? Yuk mulai pelajari skill komunikasi mulai dari sekarang!
3. Mendapatkan Pekerjaan Junior Data Scientist
Setelah menguasai beberapa skill di atas, cobalah mulai untuk melamar pekerjaan. Tidak perlu semuanya, cukup beberapa skill saja. Tanpa kamu sadari, skill akan meningkat dengan jam terbang dan latihan. Langkah pertama, kamu bisa mencari posisi pekerjaan mulai dari tingkat pemula yang banyak berkutat dengan data misalnya data analis, statistik dan bisnis analis.
Baca Juga Artikel Menarik Buat Kamu:
4. Mempersiapkan Wawancara sebagai Data Scientist
Bekerja sebagai Data Scientist merupakan pekerjaan yang sangat teknis. Terdapat banyak trik dan skill di dalamnya. Saat wawancara tidak bisa dimungkiri kamu akan mendapatkan pertanyaan teknis yang berbeda dari kasus yang pernah kamu tangani. Berikut beberapa pertanyaan yang mungkin kamu dapatkan saat wawancara:
- Apa kelebihan dan kekurangan dari model liniar?
- Bagaimana cara menggunakan SQL untuk menemukan data duplikat dari kumpulan data?
- Apa yang kamu ketahui tentang Machine Learning?
- Coba berikan contoh saat kamu mengalami masalah yang tidak bisa kamu selesaikan. Apa saja langkah yang kamu lakukan?
Nah, itulah informasi tentang cara menjadi Data Scientist. Bila kamu tertarik mengambil profesi ini kamu bisa memulainya dengan mengikuti bootcamp kemudian melamar pekerjaan yang berkaitan dengan data. Oh iya teman-teman, Kitapunya juga menyajikan artikel tentang pekerjaan lainnya yang mungkin sedang kamu cari.
