4 Cara Jadi Data Scientist tanpa Pengalaman Kerja

Bagus Bramandita

3 years ago

Di era modern seperti ini, kebutuhan akan pemrosesan data sangat dibutuhkan. Tak terkecuali pada dunia kerja, saat ini banyak sekali perushaan yang membutuhkan seorang data analyst serta data scientist.

Buat kamu yang memiliki keinginan untuk menjadi seorang data scientist namun saat ini masih belum memiliki pengalaman kerja, merasa beruntunglah karena kamu sudah menemukan artikel ini karena pada artikel ini Vocasia akan memberi tahumu bagaimana cara atau langkah untuk menjadi data scientist meskipun kamu belum memiliki pengalaman kerja.

Daripada terlalu lama berbasa-basi, yuk simak artikel berikut ini!

1. Tingkatkan kemampuan

Langkah yang pertama untuk menjadi seorang data scientist yang baik adalah meningkatkan skill terlebih dahulu. Hal ini tentu akan menjadi modal buat kamu untuk bisa bekerja dan menyelesaikan data project dengan baik.

Beberapa skill yang akan menjadi modal penting sebagai seorang data scientist adalah sebagai berikut:

statistika dan peluang
bahasa pemrograman Phyton, R, SQL, dan lain-lain
database management
visualisasi data
machine learning
dan lain-lain

Meski skill yang harus disiapkan untuk menjadi data scientist tidaklah sedikit, tetapi kamu bisa mulai mempelajarinya dari sekarang dengan mengikuti beberapa kursus pelatihan online maupun offline yang ada. Tak jarang juga pada kursus pelatihan, kamu diperbolehkan untuk mengikuti pelatihan dan pelajaran sesuai dengan skill tertentu yang kamu targetkan.

Misalnya kamu ingin mempelajari tentang machine learning tetapi tidak ingin mempelajari tentang bahasa pemrograman tertentu, kamu cukup mengikuti kursus machine learning saja. Dengan begitu hal ini akan menghemat waktu kamu dalam belajar.

Ikuti juga workshop-workshop mengenai data scientist. Dalam workshop kamu juga akan mencoba mempraktikan langsung sehingga bisa cepat menguasai materi

Dengan mengikuti kursus juga, kamu akan mendapatkan informasi tentang bagaimana pengalaman kerja menjadi seorang data scientist.

Hal di atas ini akan membawa menjadi seorang data scientist yang handal.

Baca juga: Cara menjadi developer game

2. Update CV

Perbarui CV dengan skill yang dibutuhkan seorang data scientist – @rawpixel.com

Sekarang, kita masuk ke CV. Dokumen melamar kerja ini penting untuk kamu perhatikan.

Sebab, ia jadi “surat perkenalan”-mu kepada rekruter. Kalau ditulis dengan kurang tepat, kamu bisa kehilangan peluang.

Terlebih lagi, kamu belum punya pengalaman kerja di bidang data sama sekali. Jika begitu, apa yang harus kamu tuliskan? Tenang saja, ada solusinya.

Cantumkanlah seluruh proyek sudah kamu kerjakan sebelumnya pada CV, jika kamu sudah pernah bekerja magang di bidang data, sertakan pengalaman tersebut pada CV.

Buat kamu yang masih belum pernah mengerjakan suatu proyek sebelumnya, kamu bisa menyelesaikan proyekmu sendiri. Cobalah untuk browsing mencari dataset yang beredar, dataset ini bisa kamu jadikan modal untuk membuat proyekmu sendiri.

Kemudian setelah kamu menyelesaikan beberapa proyek yang bagus, hasil proyek tersebut bisa kamu gunakan untuk mengikuti lomba data analysis

Selain hal di atas, tambahkan juga hard skill dan soft skill yang telah kamu kuasai pada CV misalnya seperti mampu bekeja di dalam tekanan, jujur, machine learning, data visualization dan lain sebagainya.

Lengkapi juga dengan sertifikat kelas yang sudah kamu dapatkan setelah mengikuti kursus.

Baca juga: Sejarah Bill Gates si penemu Microsoft

3. Portofolio

Langkah selanjutnya adalah membangun portofolio. Hal ini digunakan untuk mempertegas hal yang sudah kamu cantumkan pada CV

Pada CV, kamu hanya menjelaskan karyamu secara singkat. Di portofolio, kamu membawa rekruter menuju hasil kerja nyatamu.

Dengan begitu, pihak perusahaan atau rekruter akan menilai bahwa kamu memang mengusai pekerjaan kamu yang sebelumnya.

Baca juga: Cara meningkatkan kualitas video Tiktok

4. Networking

Perluas networking di industri ini – @rawpixel.com

Memperluas networking merupakan hal yang sangat penting dalam berkarier di berbagai bidang. Tak terkecuali pada bidang data scientist.

Networking akan memberikan banyak manfaat, misalnya seperti:

Pertukaran ide, networking merupakan salah satu modal penting untuk bisa melakukan pertukaran ide, dengan mengenal banyak orang maka kamu bisa bertuker ide yang sesuai dengan industri ini
Membangun reputasi, Terdengarnya namamu ternyata membuka peluang kerja baru, lho. Siapa tahu, ada rekruter yang sedang mencari orang sepertimu.Kadang kala, hasil dari pengembangan jaringan ini juga tak instan. Kamu bertemu orang lain, menjaga hubungan, lalu baru mendapat kesempatan bertahun-tahun lagi.Oleh karena itu, terus perluas jaringanmu, ya! Proses ini tak ada ruginya.Tenang saja, kamu tak harus datang ke seminar atau workshop langsung, kok. Di masa kini, kamu bisa menggunakan media sosial profesional untuk melakukannya.