Cara mendapatkan pekerjaan di Ilmu Data

Kita semua menginginkan informasi yang kita butuhkan untuk memilih pekerjaan yang tepat dan mempersiapkan diri untuk itu, tetapi kehidupan nyata tidak selalu merupakan jalur linier—dan itulah salah satu hal yang membuatnya sangat menyenangkan. Selain itu, sektor dan jalur pekerjaan baru terus berkembang dengan pesatnya perkembangan teknologi. Karena Ilmu Data adalah panggilan dengan pertumbuhan tinggi, didorong oleh permintaan dengan prospek pekerjaan yang sangat baik, ini adalah waktu yang tepat untuk memeriksa apakah ini adalah karir yang tepat untuk menjadi Ilmuwan Data.

Dalam perjalanan menjadi seorang Data Scientist, ada beberapa cara Anda dapat belajar Ilmu Data secara online, dari jarak jauh, dan dengan sangat mudah! Berbagai macam kursus akan membantu Anda dengan benar belajar Ilmu Data dan memahami konsep dasarnya tanpa banyak usaha.

RajaBackLink.com

Mari kita perjelas apa yang dilakukan seorang Data Scientist sebelum memeriksa keterampilan apa yang Anda butuhkan untuk menjadi seorang Data Scientist tanpa pengalaman kerja.

Apa itu Ilmuwan Data?

Ilmuwan Data mengumpulkan dan membersihkan data dalam jumlah besar, memelihara dasbor dan basis data yang mudah digunakan, menganalisis data untuk menyelesaikan masalah, melakukan penelitian, membuat algoritme, dan memberikan wawasan yang luar biasa kepada pemangku kepentingan.

Saat ini, ada banyak alasan untuk mengejar karir Ilmu Data: upah tinggi, pasar kerja yang agak stabil, pertumbuhan yang meningkat bahkan di tengah resesi global, dan solusi menarik untuk masalah di banyak sektor.

Apakah Ilmu Data sulit?

Itu tergantung pada latar belakang Anda dan apakah Anda suka berurusan dengan statistik dan angka. Sementara Ilmuwan Data tidak membutuhkan perangkat lunak atau pembelajaran mesin sebanyak insinyur data, mereka harus belajar cara membuat kode untuk membuat model prediktif.

Ilmu Data memiliki kurva belajar yang tajam dengan masalah yang kompleks, data yang luas, keterampilan teknik, dan pengetahuan domain. Untungnya, ada banyak alat online gratis untuk membantu Anda memulai sebagai Ilmuwan Data di tingkat pemula.

Apakah Anda perlu memiliki gelar dalam Ilmu Data?

Tidak. Tanpa gelar lanjutan atau bahkan gelar Sarjana, Anda dapat belajar Ilmu Data. Meskipun permintaan untuk Ilmuwan Data jauh lebih tinggi daripada pasokan, dan sebagian besar jabatan memerlukan gelar Master atau PhD di bidang teknik, ilmu komputer, matematika, atau statistik, organisasi memiliki kapasitas untuk merekrut kandidat non-tradisional. Banyak bisnis terkemuka, seperti Google, Apple, dan IBM, tidak lagi membutuhkan kualifikasi perguruan tinggi untuk kandidat.

Anda dapat mengikuti kursus online atau program sertifikasi atau belajar sendiri melalui video dan modul jika Anda ingin memasuki Ilmu Data tanpa gelar.

Di bawah ini Anda dapat menemukan enam langkah tanpa keahlian sebelumnya untuk masuk ke Ilmu Data.

Langkah 1: Poles kemampuan matematika Anda

Ilmu Data harus menjadi transisi yang mudah jika Anda berasal dari latar belakang kuantitatif. Akan sangat membantu jika Anda mempelajari dasar-dasar analisis data, dimulai dengan titik data grafik di sepanjang sumbu X dan Y dan menemukan hubungan dan pola antara variabel yang berbeda sebelum mengevaluasi data menggunakan instrumen berteknologi tinggi.

Berikut adalah beberapa topik matematika yang direkomendasikan untuk dikuasai untuk memastikan bahwa Anda dapat membuat kode yang efektif dan menarik kesimpulan yang tepat:

  • Metode statistik dan teori probabilitas
  • Distribusi probabilitas
  • Kalkulus multivariabel
  • Aljabar linier
  • Pengujian hipotesis
  • Pemodelan dan pemasangan statistik
  • Ringkasan data dan statistik deskriptif
  • Analisis regresi
  • Pemikiran dan pemodelan Bayesian
  • Rantai Markov

Langkah 2: Pelajari satu bahasa (atau dua) untuk pemrograman

Dibandingkan dengan bidang pekerjaan lain, Ilmu Data lebih berfokus pada apa yang Anda ketahui dan seberapa efektif Anda dapat menunjukkan kemampuan Anda yang relevan dan lebih sedikit pada status almamater Anda. Proses wawancara didasarkan pada kekuatan orang-orang dari berbagai latar belakang untuk menyamakan kedudukan.

Setelah Anda memiliki dasar matematika yang kuat, Anda dapat mulai menggunakan beberapa program yang diperlukan untuk calon Ilmuwan Data: SQL, R, Python, dan SAS. Di bawah ini adalah pengantar untuk memahami bahasa mana yang harus diprioritaskan:

  • Python
    adalah bahasa skrip perpustakaan yang memungkinkan Anda mengartikulasikan, memfilter, dan mengonversi data ekstensif dan informasi tidak terstruktur. Python menawarkan pengembangan web, pengembangan perangkat lunak, pembelajaran mendalam, dan aplikasi pembelajaran komputer. Ini adalah alat Data Scientist yang paling umum digunakan.
  • R adalah bentuk bebas, bahasa pemrograman matematika dan statistik yang canggih. Ini juga memungkinkan visualisasi data dan memiliki komunitas pendukung yang signifikan.
  • SQL
    adalah teknik manajemen hubungan di mana banyak tabel dan database dapat meminta dan menghubungkan data.
  • SAS adalah alat premium untuk analisis statistik, intelijen bisnis, dan analisis prediksi yang digunakan oleh perusahaan besar. Namun, tidak dianjurkan untuk orang karena biaya. Anda dapat mengambil SAS di tempat kerja jika Anda mempelajari bahasa lain.

Langkah 3: Ambil proyek magang atau proyek sampingan

Perusahaan ingin memiliki pengalaman kerja untuk memperkuat riwayat hidup mereka. Anda dapat menggunakan set kompetensi Anda dalam kondisi dunia nyata dan mendapatkan umpan balik secara real-time saat Anda mulai mengembangkan basis pengetahuan Anda.

Anda dapat mencari paruh waktu atau magang melalui media sosial dan papan kerja di situs lepas, seperti Upwork atau Fiverr. Kaggle juga menyediakan turnamen hadiah uang.

Tunjukkan contoh pekerjaan sebelumnya di Github, LinkedIn, atau halaman web pribadi untuk membangun kehadiran online yang kuat dan portofolio yang sangat baik.

Tanpa pengalaman, mungkin sulit untuk mendapatkan pengalaman, tetapi dengan memanfaatkan jaringan online dan memulai dari yang kecil, Anda dapat menetapkan bahwa Anda memiliki segalanya untuk membuat keahlian Ilmu Data terukur.

Langkah 4: Mulailah sebagai analis data

Ilmuwan Data dan analis data tidak sama, meskipun keduanya merupakan pilihan profesional yang menonjol.

Analis data mengawasi pengumpulan data dan menemukan tren dalam kumpulan data.

  • Selain menafsirkan data, Ilmuwan Data memanfaatkan kemampuan pengkodean dan pemodelan mereka.
  • Postingan analis data dapat lebih mudah dipecahkan sebagai pekerjaan pertama dan dapat menjadi titik awal yang penting untuk berkarir di Ilmu Data.

Langkah 5: Bekerja keras—dan berjejaring lebih keras

Mengenal ilmuwan lain adalah metode terbaik untuk belajar tentang pilihan pekerjaan yang berbeda dan bahkan mungkin bertemu dengan anggota tim Anda di masa depan. Anda juga dapat mengetahui perusahaan seperti apa yang Anda inginkan untuk bekerja, proyek apa yang menarik bagi Anda (ukuran, industri, budaya), dan bagaimana mempersiapkan lamaran pekerjaan.

Lebih mudah untuk masuk ke perusahaan yang lebih kecil ketika memulai tanpa keahlian, tetapi perusahaan yang lebih besar di industri TI, dengan program perusahaan, dapat memberikan fasilitas pelatihan dan bimbingan yang lebih besar.

Kemungkinan besar lainnya adalah beralih dari peran lain dalam organisasi Anda ke Ilmu Data. Jika Anda memiliki reputasi yang sangat baik, Anda mungkin sering memulai jaringan secara internal dan menyelidiki peluang untuk memenuhi kriteria teknis dengan mewawancarai tim Data Scientist.

Anda dapat menemukan diskusi yang menarik minat Anda pada pekerjaan tertentu saat Anda mengatur obrolan kopi virtual dan panggilan telepon. Ini membuka pintu untuk meminta referensi yang disesuaikan dari jaringan Anda. Careerbuilder melaporkan bahwa 82 persen bisnis memberi peringkat rujukan sebagai pengembalian paling signifikan dan banyak organisasi mendorong pemberi kerja untuk mencari bakat baru dengan memberikan bonus finansial.

Langkah 6: Beri tahu perusahaan potensial tentang perubahan karier Anda

Ilmu Data sangat multidisiplin, dan tidak semua informasi sebelumnya kemungkinan besar akan hilang. Peneliti data perlu memiliki pengaruh komersial langsung pada model mereka. Meskipun Anda harus fokus pada Ilmu Data dalam kurikulum vs surat lamaran Anda, Anda harus menyertakan posisi sebelumnya di mana Anda telah memanfaatkan atau meningkatkan Microsoft Excel, komunikasi, dan kerja sama.

Kesimpulan:

Sertakan ringkasan pada resume Anda untuk menjelaskan transformasi Anda, gunakan kata kunci Ilmu Data, atau daftar kursus seperti Ilmu Data dan kursus analitik yang telah Anda ambil, bahasa teknis yang telah Anda pelajari, atau pekerjaan proyek apa pun yang telah Anda lakukan untuk menjelaskan ekspansi Anda di Data Sains. Ingatlah bahwa mengembangkan keterampilan penting ini dibuat sederhana melalui berbagai kursus Ilmu Data sertifikasi sesuai permintaan tentang Pembelajaran Hebat. Cukup masuk, pelajari, dan mulailah karir Anda yang menggiurkan!




0

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *