Berkarir Sebagai Data Scientist, Intip 4 Panduan Jitunya Yuk
Percepatan serta perubahan yang sangat besar secara mendasar sebagai sebab akibat dari teknologi digital atau yang sering disebut dengan era disrupsi teknologi digital, telah menggeser beberapa profesi yang ada saat ini dan memunculkan profesi baru seperti data scientist. Dari sisi pebisnis tentunya kamu harus siap akan tantangan tersebut, untuk bertahan kamu harus siap untuk mendigitalisasikan bisnis kamu, dan dari sisi pemula fresh graduate hingga profesional yang ingin berkarir di bidang data scientist artinya kesempatan kamu terbuka lebar. Tak heran apabila kamu saat ini berada di artikel ini, karena artikel ini cocok untuk kamu yang ingin tau bagaimana cara menjadi data scientist. Jika kamu ingin 2022 menjadi tahun yang luar biasa untuk karir data scientist mu, ikuti kebiasaan yang dimiliki oleh para praktisi data khususnya data scientist.
Kebiasaan ini akan membantu kamu menjadi data scientist yang lebih baik di tahun 2022. Jika, kebetulan kamu pemula atau masih bingung tentang bagaimana cara menjadi data scientist yang handal. Maka, kamu berada di artikel yang tepat karena kali ini DQLab akan membahas mengenai cara menjadi data scientist mulai dari nol dengan menerapkan 4 kebiasaan ini. Yuk, simak artikel ini hingga selesai!
1. Memahami Masalah Bisnis
Seorang data scientist harus memahami bisnis proses suatu perusahaan atau organisasi untuk dapat memahami permasalahan yang perlu diselesaikan. Data scientist harus tahu tentang hal teknis dibidang mereka sendiri dan bagaimana menavigasi data, tetapi mereka harus mengetahui proses bisnis dan bidang dimana mereka bekerja. Dengan memahami proses bisnis suatu organisasi atau perusahaan tempat mereka bekerja, cukup untuk menyelesaikan masalah saat ini dan mempertimbangkan bagaimana data dapat mendukung pertumbuhan dan kesuksesan di masa depan. Dengan membiasakan diri dengan softskill ini akan memudahkan kamu dalam menyelesaikan berbagai masalah dalam suatu industri.
Baca juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer
2. Membuat Roadmap untuk Membangun Proyek Kamu
Apakah kamu pernah membuat proyek data, menyelesaikan tugas kemudian merasa tidak yakin tentang apa yang selanjutnya harus dilakukan? Jangan khawatir, untuk mengatasi permasalahan tersebut kamu dapat membuat roadmap yang menunjukkan setiap tahap proyek dengan semua hal. Ini tentunya dapat membantu kamu memiliki gambaran besar tentang proyek data yang sedang kamu jalani, sehingga kamu dapat dengan mudah mengenali tujuan proyek serta input dan output dari setiap tahap. Selain itu dengan membiasakan diri untuk membuat roadmap tiap kali kamu membangun proyek data, maka kamu akan dimudahkan dalam proses untuk memperbaiki kesalahan menjadi mulai dari dari mana data dan skrip berasal.
3. Menerapkan Standar Pengkodean
Sebagai seorang data scientist, kamu juga perlu mempelajari kebiasaan baik dari programmer, salah satunya dengan menetapkan dan mengatur standar pengkodean. Kamu perlu menyimpan style dalam pengkodean yang terdefinisikan dengan baik dan standar saat bekerja untuk perusahaan. Hal ini dibutuhkan agar memberikan tampilan kode yang seragam, sehingga kode jadi lebih mudah dibaca oleh orang lain yang mungkin akan berkolaborasi dengan kamu, mengurangi kompleksitas, dan membantu dengan mudah mendeteksi kesalahan. Ini dibutuhkan agar membantu kamu beradaptasi dengan standar, konvensi, dan aturan yang sudah diikuti oleh orang lain.
4. Kolaborasi di Komunitas Data Science
Apa kamu tau bagaimana cara cepat untuk mempelajari sesuatu? Kolaborasi! kamu harus menjadi bagian dari komunitas untuk tumbuh dan berkembang lebih cepat sebagai data scientist. Jika, kamu baru di bidang data science, ada banyak hal yang dapat kamu tanyakan dalam komunitas data science untuk terus belajar. Komunitas juga dapat memperkaya cara pandang kita dari anggota lain sehingga kemungkinan kita menemukan ide-ide yang segar terbuka lebar. Selain itu, kita juga dapat berkesempatan menemukan mentor yang dapat membantu mengasah skill kita, dengan mengikuti komunitas secara langsung atau tidak langsung kita jadi bertambah semangat untuk terus belajar karena kita tidak sendirian melainkan kita memiliki teman-teman satu komunitas yang memiliki visi dan misi yang sama dengan kita.
Baca juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
5. Pedoman Belajar Data Scientist dengan Modul Premium DQLab!
Untuk berkarir sebagai data scientist tidak perlu memiliki background STEM, karena bahkan semua bidang pasti akan sering bersinggungan dengan data. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar data analyst dan data scientist. Tetapi, tidak punya waktu untuk pergi ke lembaga kursus dan memilih untuk belajar otodidak, dan malah overdosis informasi? Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita