Skills Data Scientist yang Paling Banyak Diburu Recruiter

Data scientist merupakan profesi yang sangat diminati karena salary dan prospek kerja yang sangat luas. Namun demikian, skills yang dibutuhkan pun tidak main-main. Selain skills teknis, seorang data scientist harus memiliki skills non teknis yang akan menunjang pekerjaannya. Data scientist bertugas untuk mengumpulkan dan menganalisis data berukuran besar, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur. 

Data scientist, mengumpulkan, memproses, membangun model, dan menginterpretasikan data menggunakan semua aspek dari teknologi menjadi trend industri untuk membangun plans yang strategis. Selain itu, skills yang tidak kalah penting dari seorang data scientist adalah kemampuan untuk memastikan bahwa data telah bersih dan tervalidasi sehingga bisa dianalisis dan digunakan oleh tim lain.

Data scientist seringkali mengkombinasikan tools untuk membuat pekerjaan lebih efektif dan efisien. Skills data scientist digunakan untuk mengekstrak data menjadi informasi yang bisa "dicerna" oleh orang awam yang tidak mengerti data. Peran data scientist dalam perusahaan sangat powerful terutama dalam hal mensupport perusahaan dan stakeholder untuk membuat keputusan. 

Prospek karir yang menjanjikan membuat banyak orang mulai tertarik untuk menjadi data scientist. Namun, agar "dilirik" oleh recruiter, seorang calon data scientist harus menguasai beberapa skills yang akan sering digunakan dalam pekerjaan sehari-hari. Pada artikel kali ini DQLab akan memberikan bocoran skills apa yang perlu kamu persiapkan agar mudah dilirik oleh recruiter. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Statistika dan Probabilitas

Data science adalah ilmu yang banyak menggunakan proses, algoritma atau sistem untuk mengekstrak informasi dan insight yang akan menjadi bahan dasar pengambilan keputusan. Dalam hal ini, memperkirakan dan memprediksi suatu kemungkinan yang akan terjadi adalah bagian penting dari data science. 

Probabilitas dengan bantuan metode statistika akan membantu stakeholder untuk meminimalisir hal buruk yang mungkin terjadi. Dengan probabilitas dan statistika seorang data scientist bisa mengeksplorasi lebih banyak hal yang tersembunyi dalam data, mengidentifikasi variabel yang saling berkaitan, memprediksi trend di masa mendatang, memperkirakan penyimpangan dari trend yang sudah ada, menentukan pola atau motif data, dan mengungkapkan anomali data. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Bahasa Pemrograman

Data science pada dasarnya adalah ilmu yang memerlukan powerful tools untuk membantu suatu tugas. Tools tersebut adalah bahasa pemrograman. Karena data yang digunakan oleh data scientist adalah data yang berukuran besar, maka tidak semua tools data konvensional mampu untuk mengolah jenis data tersebut. 

Ada banyak tools yang bisa digunakan dan tidak ada peraturan khusus mengenai penggunaan bahasa pemrograman. Namun dua bahasa pemrograman yang menjadi primadona data scientist adalah R dan Python. Selain dua tools tersebut, data scientist juga bisa memperdalam tools SQL, Java, Skala, Matlab, dan tools lain yang akan berguna dalam pekerjaan sehari-hari. Semua tools yang DQLab sebutkan adalah tools berbasis coding.

3. Data Wrangling

Data scientist tidak selalu bekerja dengan data yang ready to use. Data yang didapatkan seringkali masih berupa raw data dan perlu dibersihkan, baik dari data duplikat, missing value, format data yang tidak seragam, dan lain sebagainya. 

Data wrangling adalah proses dimana seorang data scientist mempersiapkan data agar bisa dianalisis lebih lanjut dengan cara mengubah dan memetakan raw data dari satu bentuk ke bentuk lainnya agar insight yang tersembunyi lebih mudah dipahami. 

4. Komunikasi

Skill yang satu ini sebenarnya skill umum yang harus dimiliki setiap orang, terlebih manusia adalah makhluk sosial yang membutuhkan interaksi dengan orang lain. Skill komunikasi bagi seorang data scientist tidak boleh dianggap remeh karena data scientist sering kali bekerja sama dengan tim atau divisi lain sehingga membutuhkan skill komunikasi yang baik agar dapat menyampaikan informasi dengan ringkas, menyeluruh, dan mudah dipahami.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Sobat DQ ingin berkarir di bidang data tapi bingung harus mulai belajar dari mana? Yuk belajar dengan modul dari DQLab! Tak perlu bingung, modul DQLab dirancang dengan beberapa level mulai dari level beginner hingga advance dan penerapannya di dunia industri. Dengan modul ini kamu bisa belajar mulai dari dasar dan secara bertahap naik level. 

Modul DQLab tidak hanya berisi teori saja, tapi ada praktik dan challenge untuk mengasah pemahamanmu terhadap materi yang sedang dipelajari. Setiap modul DQLab dilengkapi dengan live code editor sehingga kamu tidak perlu bingung dan ribet menginstall software tambahan.

Yuk akses free modul dengan klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id dan dapatkan experience menarik menggunakan live code editor DQLab yang mirip dengan bahasa pemrograman yang ramai digunakan di industri. 

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Tags