Bocoran Pertanyaan Interview Data Scientist & Tips Menjawabnya
Data scientist adalah salah satu profesi yang semakin diminati karena perannya yang krusial dalam mengolah data untuk menghasilkan insight yang bernilai. Tidak hanya membutuhkan keahlian teknis seperti pemrograman dan analisis data, profesi ini juga harus memiliki kemampuan problem-solving dan komunikasi yang baik.
Persaingan di bidang ini cukup ketat, sehingga memahami skill yang dibutuhkan serta mempersiapkan diri untuk wawancara kerja menjadi langkah penting dalam membangun karier di dunia data. Artikel ini akan membahas berbagai aspek yang perlu dipahami oleh calon data scientist, mulai dari keterampilan yang harus dikuasai hingga pertanyaan yang sering muncul dalam wawancara kerja.
1. Mengenal Data Scientist dan Skill yang Dibutuhkan
Data scientist adalah profesi yang berfokus pada pengolahan dan analisis data untuk menghasilkan insight yang berguna dalam pengambilan keputusan. Mereka menggunakan berbagai teknik statistik, machine learning, dan pemrograman untuk mengekstrak informasi berharga dari data yang kompleks. Selain itu, perannya juga mencakup visualisasi data agar lebih mudah dipahami oleh stakeholder.
Untuk menjadi data scientist yang kompeten, ada beberapa keterampilan utama yang perlu dikuasai. Keterampilan teknis seperti pemrograman (Python/R), pemahaman algoritma machine learning, dan pengolahan big data sangat penting dalam pekerjaan ini. Selain itu, kemampuan komunikasi dan problem-solving juga krusial agar hasil analisis dapat diterjemahkan menjadi solusi nyata bagi bisnis atau organisasi.
Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
2. Pertanyaan Umum dalam Interview Data Scientist
Proses interview untuk data scientist sering kali mencakup berbagai aspek, mulai dari pemahaman konsep dasar hingga implementasi teknis. Memahami pertanyaan yang sering diajukan dapat membantu kamu lebih siap dan percaya diri saat menghadapi wawancara.
a. Bisa jelaskan apa perbedaan antara machine learning dan statistical modeling?
Jawaban terbaik adalah memberikan definisi yang jelas dan membandingkan keduanya secara praktis. Jelaskan bahwa machine learning lebih berfokus pada prediksi dan otomatisasi, sementara statistical modeling lebih bertujuan untuk memahami hubungan antarvariabel. Bisa juga ditambahkan contoh, seperti regresi linear dalam statistik vs. regresi dengan regularisasi dalam machine learning.
b. Bagaimana cara menangani data yang memiliki banyak missing values?
Tunjukkan pemahaman mendalam tentang teknik data preprocessing. Sebutkan bahwa metode tergantung pada proporsi dan pola missing values. Jelaskan beberapa pendekatan seperti menghapus data, mengisi dengan mean/median/mode, atau menggunakan teknik imputasi lanjutan seperti regresi atau KNN imputation. Jangan lupa tambahkan bahwa memahami penyebab missing values itu penting sebelum memutuskan metode yang digunakan.
c. Bagaimana cara menentukan apakah suatu fitur dalam dataset penting untuk model?
Jawablah dengan menyebutkan beberapa teknik seleksi fitur, seperti feature importance dalam model berbasis pohon keputusan, perhitungan korelasi, atau penggunaan metode seperti Recursive Feature Elimination (RFE). Bisa juga disebutkan pendekatan berbasis domain knowledge, di mana pemahaman konteks bisnis membantu menentukan fitur yang relevan.
d. Bagaimana cara menangani data yang tidak seimbang dalam klasifikasi?
Sebutkan bahwa class imbalance dapat menyebabkan model bias terhadap kelas mayoritas. Beberapa solusi yang bisa diberikan adalah resampling (oversampling atau undersampling), menggunakan algoritma yang lebih robust seperti SMOTE, atau menggunakan metrik evaluasi yang lebih tepat seperti F1-score atau AUC-ROC dibandingkan akurasi biasa.
e. Apa perbedaan supervised dan unsupervised learning?
Jawaban yang baik adalah dengan menjelaskan perbedaan inti keduanya: supervised learning memiliki label dalam datanya (seperti regresi dan klasifikasi), sedangkan unsupervised learning tidak memiliki label dan bertujuan menemukan pola tersembunyi (seperti clustering dan dimensionality reduction). Tambahkan contoh seperti regresi linear vs. K-Means clustering untuk memperjelas konsepnya.
3. Do’s dalam Interview Data Scientist
Menunjukkan kesiapan dan pemahaman mendalam tentang data science adalah kunci sukses dalam wawancara. Ada beberapa hal yang bisa dilakukan untuk meningkatkan peluang lolos. Di antaranya adalah sebagai berikut:
a. Memperkenalkan Diri dengan Jelas
Langkah kecil dan sepele tetapi sangat penting bagi kebutuhan HR dan User terkait informasi kamu lho. Melalui perkenalan diri secara singkat juga dapat memberikan gambaran Interviewer terkait relevansi bidang yang kamu kuasai dengan lowongan pekerjaan tersebut. Perkenalan diri dapat dimulai dari project apa saja yang telah dilakukan, bagaimana cara kita mengerjakan project tersebut, bagaimana cara mengerjakan project tersebut secara kolaborasi dengan partner, dsb. Dengan demikian, maka HR dan user dapat menilai bagaimana pribadi kita dalam bekerja.
b. Menjawab dengan Percaya Diri, Yakin, dan Sesuai Pengalaman
First impression tentu juga menjadi poin serta penentu bagi interviewer salah satunya yaitu kamu dapat menjawab pertanyaan dengan percaya diri, yakin dan sesuai dengan pengalaman dibidangmu. Pertanyaan seputar teori dan keterampilan teknis juga dapat memberikan gambaran HR dan User bagaimana kamu memiliki pemahaman dan penguasaan tools Data Science yang akan digunakan saat bekerja.
c. Menceritakan Pengalaman yang Pernah Dilalui dengan Ringkas
Tentu pada sesi interview kita tidak memiliki banyak waktu dan ada kala interview akan mengajukan pertanyaan sulit untuk menguji seberapa baik pemahaman dan menguasai tools Data Science. Maka, pentingnya kamu menceritakan pengalaman yang pernah kamu lalui secara ringkas dan disesuaikan dengan kompetensi atau role Data Scientist.
Baca juga: Rahasia Sukses Jadi Data Scientist dengan Otodidak
4. Don’ts dalam Interview Data Scientist
Kesalahan kecil dalam wawancara bisa berdampak besar terhadap hasil akhirnya. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui hal-hal yang harus dihindari, dan mempersiapkan wawancara dengan baik.
a. Terlihat Malas-Malasan
Ketika kamu melakukan sesi interview, ada baiknya kamu menganggap bahwa sesi atau tahapan ini dengan betul-betul dan serius. Perlu diingat bahwa sesi interview tidak boleh diperlakukan dengan santai atau seolah-olah sesi tersebut hanyalah latihan. Dengan terlihat seperti malas-malasan atau tidak mempersiapkan dengan baik juga dapat menyinggung interviewer baik kepada HR dan User.
b. Menjawab dengan Keraguan dan Bertele-tele
Penting untuk kamu sebelum melakukan sesi interview dengan berlatih public speaking atau komunikasi secara jelas dan lantang. Hal selanjutnya yang perlu diingat oleh sahabat DQ dalam menjalankan sesi interview yaitu tidak boleh menjawab pertanyaan dari HR dan user dengan keraguan dan bertele-tele.
c. Berbohong tentang Pengalaman Agar Terlihat Profesional
Terlepas dari first impression, menjawab dengan jujur dapat memberikan kepercayaan HR dan User terutama menanyakan pertanyaan seputar pemahaman teori atau tools Data Science yang digunakan selama melakukan project tersebut. Perlu diingat oleh Sahabat DQ untuk hindari menjawab pertanyaan yang melebih-lebihkan atau berbohong sekalipun agar terlihat professional di hadapan HR ataupun user.
Untuk memperdalam pengetahuan kalian dalam data science, kalian juga bisa mengikuti kursus online dan bootcamp. Kursus online dan bootcamp menawarkan kurikulum terstruktur yang dirancang untuk membantu kalian memahami konsep-konsep data science dengan lebih baik.
Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.
FAQ:
1. Apa saja pertanyaan umum yang sering muncul dalam interview data scientist?
Beberapa pertanyaan yang sering muncul meliputi konsep supervised vs. unsupervised learning, teknik menangani class imbalance, metode feature selection, serta pemahaman algoritma machine learning dan implementasinya dalam proyek nyata.
2. Seberapa penting pengalaman proyek dalam melamar sebagai data scientist?
Sangat penting! Proyek menunjukkan bagaimana kamu menerapkan teori ke dalam praktik. Jika belum memiliki pengalaman kerja, kamu bisa mengerjakan proyek pribadi, mengikuti kompetisi data, atau menyelesaikan studi kasus yang relevan untuk memperkuat portofolio.
3. Bagaimana cara meningkatkan peluang diterima sebagai data scientist?
Selain mengasah keterampilan teknis, bangun portofolio dengan proyek yang menunjukkan kemampuanmu dalam mengolah dan menganalisis data. Ikuti pelatihan atau bootcamp, serta perbanyak latihan interview dan networking dengan profesional di industri data.
Postingan Terkait
