Hal yang Wajib Dikuasai kalau Mau Berkarier di Bidang Data Science

Kemampuan coding menjadi salah satu dasar penting yang perlu dikuasai kalau kamu ingin berkarier di bidang data science. Kamu bisa mulai dengan mempelajari Python atau R, dua bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk mengolah dan menganalisis data.

Setelah memahami bahasa pemrograman, kamu juga perlu mengenal library seperti NumPy, pandas, Matplotlib, dan scikit-learn yang membantu proses pengolahan data jadi lebih mudah. Jangan lupa pelajari Git dan GitHub untuk menyimpan, mengatur, dan membagikan kode serta proyek yang kamu kerjakan.

Kemampuan SQL juga penting dikuasai kalau kamu ingin berkarier sebagai data scientist. Bahasa ini digunakan untuk mengambil, menyaring, menggabungkan, dan mengelola data yang tersimpan dalam database, sehingga akan sering kamu temui saat mengolah data perusahaan.

Kamu bisa mulai dari hal sederhana, seperti mengambil data tertentu, membuat filter, menggabungkan beberapa tabel, dan menulis kueri dasar. Setelah mulai terbiasa, cobalah menerapkannya dalam proyek pribadi dan masukkan ke portofolio agar recruiter bisa melihat bahwa kamu gak hanya memahami teori, tetapi juga mampu mengolah data dari database.

Data yang ditemui di dunia kerja gak selalu rapi seperti dataset yang kamu gunakan saat belajar dari tutorial. Kamu bisa saja menemukan data duplikat, kesalahan penulisan, format yang gak konsisten, hingga informasi yang belum tersusun dengan jelas, sehingga kemampuan melakukan data cleaning menjadi hal penting sebelum masuk ke tahap analisis.

Selain itu, kamu juga perlu terbiasa menangani unstructured data atau data yang belum memiliki struktur yang jelas. Contohnya, data dari media sosial perlu disaring, diurutkan, dan dikelompokkan terlebih dahulu sebelum bisa digunakan untuk analisis. Kemampuan mengolah data yang masih "berantakan" akan membuatmu lebih siap menghadapi proyek nyata yang prosesnya gak selalu sesederhana memasukkan data lalu mendapatkan hasil.

Machine learning menjadi salah satu kemampuan yang lekat dengan pekerjaan data science. Kamu gak perlu langsung menguasai semua algoritma, tetapi penting memahami beberapa model populer seperti linear regression, logistic regression, Naive Bayes, decision tree, KNN, k-means, dan random forest agar tahu model mana yang sesuai untuk menyelesaikan masalah tertentu.

Selain machine learning, pemahaman statistik dan probabilitas juga gak kalah penting. Kemampuan ini membantu kamu memilih metode analisis yang tepat serta memastikan hasil yang diperoleh memang akurat dan bisa dipertanggungjawabkan. Karena itu, coding, statistik, dan machine learning sebaiknya dipelajari secara beriringan sebagai fondasi untuk berkarier di bidang data science.

Seorang data scientist gak hanya dituntut bisa menjalankan kode, tetapi juga perlu memahami masalah yang benar-benar harus diselesaikan. Rasa ingin tahu, kemampuan mengajukan pertanyaan yang tepat, dan berpikir kritis dibutuhkan agar analisis yang dilakukan gak sekadar menghasilkan data, tetapi juga memberi dampak bagi perusahaan.

Kemampuan ini bisa dilatih dengan membuat proyek berdasarkan masalah nyata di perusahaan atau industri tertentu. Sebelum mengolah data, coba tanyakan masalah apa yang ingin diselesaikan, data apa yang dibutuhkan, dan insight apa yang ingin dicari agar kamu terbiasa melihat data sebagai alat untuk menemukan solusi.

“Mungkin keterampilan terbesar yang harus dimiliki data scientist yang baik adalah berpikir kritis,” ujar  Kate Lyons, Senior Data Scientist di PPG Industries, dikutip dari The Muse.

Jago mengolah data gak cukup kalau kamu kesulitan menjelaskan hasilnya kepada orang lain. Data scientist sering bekerja dengan orang dari berbagai latar belakang, jadi kamu perlu menyampaikan insight dengan bahasa yang sederhana agar mudah dipahami, termasuk oleh rekan kerja yang gak punya kemampuan teknis.

Kamu bisa melatih kemampuan ini dengan membuat visualisasi data yang sederhana dan memberikan penjelasan yang jelas di setiap proyek. Gak cuma menampilkan angka atau grafik, jelaskan juga apa yang terjadi, kenapa hal tersebut penting, dan kesimpulan apa yang bisa diambil agar hasil analisismu lebih mudah dipahami dan digunakan.

“Kamu harus mampu berinteraksi dan menjelaskan berbagai hal. Pekerjaan ini bukan hanya tentang bekerja dengan data, tetapi juga bekerja dengan orang lain,” ujar Edouard Harris, Co-founder SharpestMinds, dikutip dari The Muse.

Punya banyak sertifikat memang bisa menjadi nilai tambah, tetapi recruiter juga perlu melihat bukti bahwa kamu benar-benar mampu menerapkan skill tersebut. Karena itu, proyek pribadi bisa menjadi cara untuk menunjukkan kemampuan coding, SQL, data cleaning, machine learning, statistik, hingga visualisasi data, terutama kalau kamu belum punya pengalaman kerja di bidang data science.

Kamu bisa mengunggah proyek terbaik ke GitHub dan mencantumkannya di CV agar lebih mudah dilihat recruiter. Pastikan setiap proyek menjelaskan masalah yang ingin diselesaikan, data yang digunakan, metode analisis, hingga hasilnya, sehingga recruiter bisa melihat sejauh mana kemampuanmu sesuai dengan posisi yang dilamar.

“Kamu harus memiliki rasa ingin tahu terhadap data dan cerita yang bisa kamu sampaikan melalui data tersebut,” ujar Abhilash Nair, Lead Data Scientist di FICO, dikutip dari The Muse.

Dunia data science terus berkembang, jadi kamu gak harus menguasai semuanya dalam sekali belajar. Mulai dari coding, SQL, hingga machine learning dan komunikasi, asah secara bertahap sambil membangun portofolio agar makin siap terjun ke dunia kerja.