Menjadi Data Scientist dalam 3 bulan, Mungkin Gak Sih?

Contents

Data Scientist, seorang ilmuwan data, atau seseorang yang memiliki pemahaman mendalam dalam meneliti dan menganalisis data, merupakan profesi yang sangat dicari di era digital saat ini. Namun, pertanyaan muncul, apakah mungkin seseorang bisa menjadi Data Scientist dalam waktu singkat, hanya dalam 3 bulan? Jawabannya, ya sangat mungkin. Ingin tahu bagaimana caranya? Yuk, baca artikel ini selengkapnya! 

 Baca juga : Perbedaan Data Science dan Data Analyst : Mana yang Lebih Cocok Buat Kamu?

Latar Belakang Profesi Data Scientist

Data science melibatkan kemampuan untuk memproses dan menganalisis data dengan tujuan menghasilkan “insight”. Insight ini bisa berupa pemahaman tentang sebab terjadinya suatu peristiwa, keterkaitan antarvariabel, atau narasi lain yang dapat ditemukan melalui analisis data. Insight ini pada akhirnya membantu pengambil keputusan dalam mengambil langkah yang tepat.

Sebelum melangkah lebih jauh, perlu dipahami bahwa seorang Data Scientist tidak hanya harus paham terkait statistika dan data saja tetapi juga harus memiliki pemahaman  pemrograman yang mendalam. 

Terkadang, muncul perdebatan mengenai apakah seorang Data Scientist harus lebih unggul dalam pemrograman atau statistika. Sebagai contoh, seseorang dengan latar belakang ilmu sains dan keahlian dalam statistika mungkin lebih fokus untuk memperkuat kemampuan pemrogramannya. Sebaliknya, programmer yang terampil mungkin membutuhkan pemahaman statistika yang lebih baik.

Baca juga : Panduan Ringkas Memahami Perbedaan Data Analyst dan Data Analytics

Bekerja sebagai Data Scientist di Bisnis

Data Scientist sering kali dihubungkan dengan pekerjaan yang berkaitan dengan programming, pengolahan data, dan Machine Learning/ Artificial Intelligence. Di sektor bisnis, peran Data Scientist sangat penting karena kontribusinya dalam memberikan wawasan data yang mendukung pengambilan keputusan. 

Untuk memberikan gambaran lebih jelas tentang pekerjaan sebagai Data Scientist di bisnis, mari kita bahas perbedaan antara menjadi Citizen Data Scientist dan Data Scientist.

1. Citizen Data Scientist

Gartner mendefinisikan Citizen Data Scientist sebagai seseorang yang menggunakan teknik analitik diagnostik atau prediktif, namun fungsinya utamanya berada di luar bidang statistik dan analitik. Mereka tidak perlu memiliki kemampuan matematika tingkat lanjut, tetapi cukup menjadi pengguna metode atau algoritma yang sudah ada, serta melakukan optimasi untuk mendapatkan model yang baik.

Citizen Data Scientist biasanya bekerja di konsultan, startup baru, dan perusahaan lain yang tidak terlalu fokus pada riset pembelajaran mesin, melainkan lebih pada penerapannya, seperti peran sebagai Data Stewards. Persiapannya mencakup pemahaman tentang statistika terapan, konsep dasar kalkulus, metode numerik atau optimasi, aljabar linier dasar, pembelajaran statistika dasar, sains data, atau penggalian data. Pemrograman (R atau Python) juga diinginkan, meskipun bisa menggunakan aplikasi berbasis GUI seperti RapidMiner atau KNIME. Selain itu, keterampilan non-teknis seperti pemahaman proses bisnis dan kemampuan komunikasi juga sangat penting.

2. Data Scientist

Sebagai jabatan yang menuntut kemampuan saintifik, seorang Data Scientist memiliki kemampuan matematika dan pemrograman yang lebih tinggi dibandingkan dengan Citizen Data Scientist. Tugas mereka melibatkan pembuatan model yang lebih mutakhir, meskipun tidak harus menciptakan model atau algoritma terbaru. Mereka bekerja di perusahaan dengan bagian R&D yang matang, termasuk startup besar atau startup baru yang fokus pada riset, seperti OpenAI.

Selain persiapan yang mirip dengan Citizen Data Scientist, seorang Data Scientist perlu mempelajari pembelajaran mesin, deep learning, pemrograman (R, Python, atau bahasa C/C++), rekayasa perangkat lunak, dan aspek lainnya tergantung pada kebutuhan riset. Kemampuan non-teknis yang diperlukan hampir sama dengan Citizen Data Scientist.

Baca juga : Menggali Potensi Big Data: Panduan Sederhana untuk Mahasiswa Ilmu Data

Apakah Menjadi Data Scientist harus dari lulusan IT atau Data?

Data vs information

Latar belakang dapat diartikan dalam berbagai konteks. Seorang yang tidak menyelesaikan studi IT tetapi memiliki pengalaman di dunia teknologi bisa dianggap memiliki latar belakang IT. Begitu juga dengan seseorang yang memiliki latar belakang keluarga yang berkecimpung dalam dunia programming namun lebih tertarik pada seni atau hobi lain.

Semua Bisa Dipelajari, Tergantung pada Upaya dan Waktu

Prinsip dasarnya, hampir semua orang dapat mempelajari dan menguasai berbagai keterampilan, termasuk Data Science. Perbedaannya terletak pada seberapa besar usaha dan waktu yang dibutuhkan.

Menguasai Data Science dalam waktu singkat terutama bagi kamu yang tidak memiliki latar belakang dibidang itu mungkin bukan hal yang mudah, tetapi bukan pula hal yang mustahil. Yang terpenting adalah niat, konsistensi, dan kemauan untuk terus belajar. Jangan biarkan batasan “latar belakang” menjadi penghalang. Setiap orang memiliki potensi untuk menjadi Data Scientist, terlepas dari latar belakang mereka.

Cara Menjadi Data Scientist dalam 3 Bulan

Seorang wanita berprofesi sebaga data scientist sedang menatap layar komputer

Menjadi seorang ahli data dalam waktu 3 bulan mungkin terdengar sulit, tapi dengan langkah-langkah yang tepat, kita bisa mencapainya. Yuk, ikuti panduan singkat berikut:

1. Persiapan Dasar

Pahami Statistika Dasar:

Mulai dengan mengerti konsep sederhana seperti rata-rata dan median. Ini membantu kamu memahami data dengan lebih baik.

Kenali Alat dan Teknik Data Science:

Pelajari alat dan teknik yang umum digunakan dalam ilmu data seperti Pandas dan NumPy. Ini membantu kamu bekerja dengan data.

Dasar-dasar Pemrograman:

Kuasai dasar-dasar pemrograman menggunakan Python atau R. Fokus pada cara menulis kode dasar.

2. Fondasi Matematika dan Statistika

Pahami Konsep Matematika:

Pelajari konsep matematika seperti aljabar dan kalkulus. Ini membantu kamu memahami dasar-dasar perhitungan.

Statistika Lebih Mendalam:

Pahami lebih dalam tentang statistika, seperti regresi dan distribusi. Ini membantu kamu menganalisis data dengan lebih baik.

Dasar-dasar Machine Learning:

Kenali dasar-dasar machine learning. Pahami cara komputer belajar dari data. Fokus pada konsep sederhana seperti regresi linear.

3. Proyek-proyek Praktis dan Aplikasi

Terapkan Pengetahuan:

Gunakan pengetahuan kamu dalam proyek-proyek kecil. Ini membantu kamu belajar secara praktis.

Bangun Portofolio Proyek:

Buat portofolio yang mencantumkan proyek-proyek kamu. Ini membuktikan kemampuan kamu kepada calon perekrut.

Pemahaman Pemrograman dan Algoritma Machine Learning:

Perdalam pemrograman dan pahami algoritma machine learning melalui proyek-proyek yang lebih menantang.

4. Pemahaman Bisnis dan Komunikasi

Terapkan Pemahaman Data Science:

Pahami cara menggunakan hasil analisis dalam bisnis. Bagaimana data science membantu pengambilan keputusan?

Latihan Kemampuan Komunikasi:

Latih cara menyampaikan hasil analisis dengan cara yang mudah dimengerti. Ini penting untuk berkomunikasi dengan tim dan atasan.

5. Magang atau Pengalaman Profesional

Lamar Internship atau Pekerjaan Entry-Level:

Cari peluang magang atau pekerjaan di bidang data science. Pengalaman praktis akan meningkatkan kemampuan kamu.

Dapatkan Pengalaman Praktis:

Manfaatkan kesempatan untuk belajar dari orang-orang berpengalaman. Jangan ragu untuk bertanya dan memperluas jaringan kamu.

Baca juga : Bootcamp adalah Solusi Tepat untuk Belajar IT yang Menyenangkan!

Menjadi Data Scientist dalam waktu 3 bulan adalah tantangan besar, tetapi bukanlah hal yang tidak mungkin.

Jika kamu tertarik untuk mendalami Data Science, bootcamp Data Scientist di Startup Campus menawarkan kesempatan belajar yang menarik. Dengan biaya yang terjangkau hanya Rp.599.000, peserta dapat mengakses materi pelatihan yang komprehensif dan mendapatkan panduan dari para profesional industri.  

Yuk, Daftar Sekarang dan jadilah talenta siap kerja bersama Startup Campus!

Startup Campus

Bagikan Artikel

Share on whatsapp
Share on telegram
Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on email
Subscribe
Notify of
1 Comment
Oldest
Newest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments

Thank you for your sharing. I am worried that I lack creative ideas. It is your article that makes me full of hope. Thank you. But, I have a question, can you help me?

1
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x