Cara Menjadi Data Scientist Profesional Dari Rumah Saja

Teman-teman data pasti sering mendengar profesi data scientist. Yup, profesi ini memang banyak dibahas di berbagai platform dan juga menjadi profesi impian. Mengapa? Teknologi yang semakin maju menyebabkan data yang terkumpul lebih cepat dan terus bertumpuk. Sayang bukan jika hanya dibiarkan saja. Padahal jika data diolah dengan benar, kita bisa memperoleh informasi di balik data. Informasi tersebut bisa digunakan sebagai pedoman dalam pengambilan keputusan untuk memajukan suatu bisnis. Nah, role ini dikerjakan oleh praktisi data. Salah satunya yang populer yaitu Data Scientist.

Tahukah kamu tugas data scientist? Apa bedanya dengan profesi data lainnya? Meskipun sama-sama terkait dengan data, setiap praktisi data punya role masing-masing. Seperti Data Scientist yang bertanggung jawab mengolah data, analisis, membuat infrastruktur data, dan merancang machine learning. Berbeda dengan misalnya Data Analyst yang fokus kepada analisis dan visualisasi data. Tools yang digunakan pun sedikit berbeda yaitu tools yang mendukung rolenya. Sahabat data ada yang ingin jadi Data Scientist? Kamu bisa loh jadi Data Scientist dari rumah. Bagaimana caranya? Yuk, simak cara-caranya di artikel ini!

1. Pahami Ilmu Dasar dan Skill yang Dibutuhkan 

Data scientist akan selalu berkaitan dengan data. Nah, ilmu yang digunakan Data Scientist  adalah data science. Apa sih data science itu? Data science merupakan bidang ilmu yang terdiri dari tiga pilar ilmu yaitu matematika, statistika, dan komputer (programming). Sebagai seorang data scientist, wajib menguasai ilmu matematika dan statistika karena data scientist menggunakan metode-metode statistika dalam mengolah data. Minimal kita paham perhitungan dasar matematika dan metode statistika yang sering digunakan. Data science mengkombinasikan kemajuan teknologi untuk mengolah data sehingga data scientist wajib memiliki dan menguasai skill pemrograman. Skill ini harus terus di upgrade agar kamu semakin mahir dalam mengolah data. Kamu bisa mencoba mengolah data yang diperoleh dari Kaggle, web scraping, dan lainnya. Jangan takut bereksperimen menggunakan metode-metode pengolahan data untuk menemukan metode paling efektif.

Baca juga: 4 Tugas Data Scientist dalam Mengelola Data Perusahaan

2. Upgrade Tools untuk Data Scientist

Tidak hanya skill yang harus ditingkatkan, jika ingin menjadi Data Scientist kamu juga harus upgrade tools yang sering digunakan Data Scientist. Biasanya tools yang sering digunakan oleh data scientist yaitu antara lain SQL, SAS, Matlab, Python, R, dan Java. Tools ini akan memudahkan tugas Data Scientist. Setiap tools memiliki kekurangan dan kelebihannya masing-masing. Misalnya seperti SAS disebut sebagai tools data scientist yang powerful namun harganya sangat mahal dibandingkan dengan tools open source lainnya dan biasanya digunakan oleh industri besar. Ada juga Python dan R untuk pengolahan data lebih  cepat dan akurat yang bisa dipelajari melalui tutorial-tutorial yang dapat dengan mudah kamu temukan di internet berupa artikel atau video. Sebagai data scientist, minimal menguasai tiga tools tersebut agar dilirik oleh para recruiter dan menjadi kandidat yang diperhitungkan. 

3. Cari Tahu Tentang Machine Learning

Machine learning merupakan algoritma yang memungkinkan mesin untuk dapat belajar dengan sendirinya. Mesin akan belajar dari data input dan memberikan respon atau output yang sesuai. Data scientist selain mengolah data juga bertugas membangun machine learning. Machine learning dapat mempermudah pengolahan data, memberikan pengalaman bagi konsumen, mendeteksi penyakit, prediksi trend, dan lain sebagainya tergantung pada apa tujuan perusahaan sehingga perlu membangun machine learning. Nah, kamu bisa belajar membuat algoritma machine learning sederhana melalui tutorial video atau mengikuti webinar gratis yang membahas machine learning. Jadi kamu bisa mempelajari dasar-dasar machine learning terlebih dahulu, baru coba mempraktikkannya di perangkatmu. Python bisa digunakan untuk membangun machine learning. 

4. Jangan Lupa Mengasah Soft Skill

Tidak hanya skill terkait teknis, untuk menjadi Data Scientist juga harus menguasai soft skill. Apa saja sih yang dibutuhkan? Sebagai seorang data scientist dituntut memiliki kemampuan problem solving dan berpikir kritis. Kemampuan problem solving diperlukan untuk menentukan solusi apa yang tepat terhadap suatu masalah. Data scientist harus mampu menganalisa masalah yang ada dengan baik. Selain itu kemampuan berpikir kritis diperlukan untuk memahami masalah dari berbagai sudut pandang agar lebih obyektif dalam menyelesaikan masalah. Data scientist harus sering bereksperimen dengan data dan metode-metode terbaru yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah. Data Scientist juga perlu menyampaikan hasil analisis yang telah dilakukan. Oleh karena itu dibutuhkan kemampuan komunikasi yang baik. Kamu bisa mengasah kemampuan tersebut melalui tulisan di media sosial saat upload hasil pengolahan datamu atau mengikuti workshop dan komunitas.

Baca juga: Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer

5. Mulai Bangun Portofolio Data Sekarang, Yuk!

Sudah tau caranya menjadi Data Scientist? Sekarang saatnya mulai membangun portofolio data. Hal ini penting bagi sebagian perusahaan ketika menjaring talent-talent data. Portofolio data berisikan project yang pernah kamu lakukan sebelumnya. Bagaimana jika belum bekerja? Tenang, kamu tetap bisa membuat portofolio data, kok. Kumpulkan data dan lakukan analisis kemudian sajikan dalam bentuk yang menarik. Upload di media sosial seperti LinkedIn atau di pdf saja juga bisa. Jadi rekruter bisa melihat kemampuan dan ketertarikanmu akan profesi yang ditawarkan. Pemula yang tidak punya background IT juga tetap bisa menjadi Data Scientist salah satu tipsnya adalah mengikuti kursus data science seperti di DQLab.id. Dengan mengikuti kursus, kamu akan belajar skill Data Scientist secara intensif bersama para mentor data profesional. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags