Skill Non Teknis Data Scientist yang Wajib Dikuasai Tahun 2022
Seiring meningkatnya pemanfaatan data dalam kehidupan sehari-hari, peran data scientist sangat dibutuhkan di berbagai lini. Bahkan profesi ini dapat dikategorikan menjadi jalur karir yang menarik baik untuk beginner maupun profesional. Ditambah skill data scientist yang dapat dipelajari secara otodidak, membuat profesi ini lebih banyak diminati. Ada berbagai cara untuk mempelajari skill data scientist mulai dari belajar sendiri dengan bantuan video tutorial sampai mengikuti kursus data science gratis dan berbayar. Bahkan saat ini beberapa universitas dunia sudah mulai membuka jurusan khusus data science dan turunannya.
Skill data scientist dibagi menjadi dua, yaitu skill teknis dan non teknis. Skill teknis merupakan kemampuan untuk menggunakan berbagai tools data science yang akan digunakan dalam kegiatan sehari-hari sedangkan non teknis skill merupakan keterampilan yang harus dibangun dari dalam diri karena lebih mengarah pada kepribadian dan motivasi dalam diri. Umumnya, skill yang banyak dibahas adalah skill teknis, namun skill non teknis juga penting untuk menjadi data scientist yang baik. Apa saja skill non teknis tersebut? Yuk kita bahas bersama!
1. Ketajaman Bisnis
Skill teknis harus diimbangi dengan ketajaman bisnis yang kuat. Tanpa skill ini seorang data scientist tidak dapat membedakan masalah dan tantangan potensial yang perlu dipecahkan agar organisasi dapat tumbuh. Keterampilan ini tidak kalah penting untuk membantu perusahaan menemukan peluang bisnis baru. Dengan ketajaman bisnis yang baik, seorang data scientist akan mampu mengaplikasikan ilmunya dalam berbagai business case sehingga dapat menggali insight yang bermanfaat.
Baca juga : 4 Keseharian Data Scientist, Wajib Diketahui untuk Persiapan Karir
2. Komunikasi yang Baik
Komunikasi merupakan skill non teknis yang sangat penting dalam karir data scientist. Seseorang yang sudah terbiasa berkutat dengan data akan mudah memahami cara mengekstrak dan menganalisis data. Namun tidak cukup sampai disitu, ia harus membantu audiens untuk memahami apa yang ia temukan. Dalam menjalankan pekerjaannya, data scientist tidak dapat bekerja sendiri. Ia akan banyak bekerja dengan tim lain yang belum tentu paham mengenai analisis data. Oleh karena itu, sudah menjadi kewajiban seorang data scientist untuk menjelaskan hasil temuannya kepada anggota tim lain.
3. Ingin Tahu yang Tinggi
Terkadang, rasa kepo sangat diperlukan untuk data scientist. Tentunya rasa kepo yang dimaksud disini adalah rasa kepo yang positif. Dengan rasa ingin tahu yang tinggi, seorang data scientist akan lebih termotivasi untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat, serta lebih semangat untuk mengulik data. Selain itu, karena data science merupakan bidang yang sangat dinamis dan perkembangannya begitu cepat, seorang data scientist harus selalu update informasi baru terkait data science, seperti metode baru, tools baru, dan lain sebagainya.
4. Intuisi Data yang Baik
Untuk mendapatkan insight yang bermanfaat, sering kali seorang data scientist harus bekerja keras menyelami data bahkan mengkombinasikan berbagai jenis data dari berbagai sumber. Oleh karena itu seorang data scientist harus memiliki intuisi data yang baik sehingga ia tahu data mana yang akan digunakan. Dengan skill ini, data scientist dapat bekerja dengan lebih efisien. Skill non teknis yang satu ini tidak mudah didapatkan. Perlu pengalaman dan latihan yang cukup untuk mengasah intuisi data yang tajam. Oleh karena itu, seorang calon data scientist harus banyak berlatih menggunakan berbagai jenis data agar lebih jeli untuk menemukan data yang tepat.
Baca juga : Tips Berkarir Data Scientist Meski Tanpa Pengalaman Kerja
5. Yuk Melatih Intuisi Data yang Kuat Bersama DQLab
Untuk menjadi data scientist, kita harus banyak belajar berbagai jenis data dari berbagai sektor industri. DQLab menyediakan berbagai modul yang menyediakan banyak latihan, tugas, dan challenge untuk memperkaya pengalaman mengolah data menggunakan berbagai metode statistik dan algoritma machine learning. Selain itu, data yang digunakan adalah data yang mencerminkan data real di dunia industri jadi kita memiliki bayangan bagaimana kondisi data di berbagai industri, serta memahami bagaimana treatment yang tepat. Modul DQLab dirancang oleh profesional di bidang data science, jadi materi dan latihannya tidak perlu diragukan lagi. Klik button di bawah ini untuk bergabung dengan DQLab dan nikmati modul gratis "Introduce to Data Science" sebelum memulai mengasah intuisi data kamu.
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita