Kebutuhan akan data di dunia bisnis membuat peran data scientist menjadi sangat vital. Bahkan, data scientist menjadi salah satu pekerjaan yang paling dicari di dunia dengan prospek kerja yang menjanjikan. Banyaknya kebutuhan akan data scientist membuat para pemula satu per satu bermunculan, mulai dari fresh graduate hingga mereka yang berganti karier.

Karena kurang pengalaman, banyak dari mereka yang kemudian melakukan kesalahan dari mulai yang kecil hingga fatal bagi pebisnis. Untuk menghindarinya, Anda perlu memperhatikan kesalahan umum data scientist berikut ini agar terhindari dari efek domino yang menyertainya.

Kesalahan Data Scientist Pemula

Manusia itu tempatnya salah, begitu pula yang terjadi pada data scientist pemula yang baru beradaptasi dengan lingkungan pekerjaan. Meski kesalahan merupakan bagian dari proses bertumbuh, tidak jarang orang berhasil menghindari kesalahan dengan mempelajarinya dari orang lain. Berikut ini adalah sejumlah kesalahan umum data scientist pemula.

 1. Gagal Memvisualisasikan dan Mengeksplorasi Data

Visualisasi data sangatlah penting bagi data scientist untuk menguasainya. Para amatiran umumnya mengabaikan detail visual dan buru-buru melangkah ke tahap model-building. Hal ini bisa berakibat serius karena paham tentang data yang Anda miliki mungkin merupakan satu-satunya bagian terpenting dari pekerjaan itu.

Data scientist harus memiliki rasa ingin tahu dan tidak boleh melompati langkah. Luangkan waktu untuk menguasai visualisasi data dan pastikan bahwa data yang Anda punya benar-benar dieksplor secara menyeluruh sebelum menuju ke tahap berikutnya.

2. Belajar Beragam Tools Sekaligus

Banyak pemula yang tergiur untuk mempelajari semua tools sekaligus. Hal ini memang terlihat mengagumkan, apalagi melihat Anda sebagai pemula mampu menguasai semuanya. Sayangnya, hal ini justru membuat Anda tidak fokus menguasai salah satu atau bahkan semua tools tersebut.

Pelajari satu atau beberapa tools hingga Anda benar-benar percaya bahwa Anda menguasai tools tersebut sebelum pindah belajar menggunakan tools yang lain. Cara yang tepat untuk menyerap skill baru adalah dengan menerapkannya sesaat setelah mempelajari tools tersebut.

3. Kurang Pendekatan Struktural dalam Penyelesaian Masalah

Kurangnya pendekatan struktural juga menjadi salah satu kesalahan umum data scientist pemula. Padahal, pendekatan struktural dapat membantu Anda memecahkan apa pun masalah yang Anda hadapi. Pendekatan ini mampu membantu Anda memilah masalah menjadi beberapa bagian, sehingga Anda dapat membayangkan bagaimana cara penyelesaiannya. Selesaikanlah setiap masalah secara bertahap, ketimbang harus menghadapinya secara utuh.

4. Fokus terhadap Model Accuracy daripada Interpretasi dan Penerapan

Tujuan utama seorang data scientist memang menentukan Model Accuracy pada suatu data. Masalahnya, ketika Anda tidak bisa menjelaskan bagaimana Anda mendapatkan akurasi hingga 96% dalam satu model, tentu atasan Anda tidak akan menerima model tersebut.

Skill Data Scientist yang paling dibutuhkan

Demi menghindari kesalahan umum data scientist, tentu dibutuhkan skill untuk mengatasinya. Berikut ini adalah beberapa skill yang paling dibutuhkan data scientist dalam setiap menyelesaikan pekerjaannya.

1. Programming

Perusahaan memang membutuhkan Anda sebagai data scientist. Namun skill programming wajib dimiliki sebab hal tersebut akan memudahkan Anda menggunakan sejumlah tools yang diperlukan nantinya. Beberapa bahasa pemrograman seperti Phyton, Perl, C/C++, SQL, dan Java menjadi bahasa paling umum yang digunakan data scientist.

2. Paham SAS dan Tools Analisis Lainnya

Penggunaan tools untuk data analisis menjadi wajib. Beberapa data analytical tools seperti SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig dan R merupakan tools yang paling populer. Minimal pelajari salah satu atau beberapa dari tools tersebut agar pekerjaan Anda jadi lebih mudah.

3. Terbiasa Bekerja dengan Data Tidak Berstruktur

Data scientist harus berpengalaman bekerja dengan data tidak terstruktur yang datang dari berbagai channel dan sumber. Misalnya ketika bekerja membantu tim marketing meneliti tren pasar saat ini, maka data scientist wajib terbiasa menangani media sosial.

4. Kemampuan Berkomunikasi

Komunikasi adalah skill penting yang harus dimiliki data scientist. Sebab, data scientist tidak hanya harus menemukan dan memahami analisis data, tetapi juga harus mampu menyampaikan temuan tersebut kepada setiap anggota tim yang mungkin tidak punya latar belakang profesional yang sama dengan Anda.

5. Ketajaman Melihat Bisnis

Data scientist juga perlu memiliki insting tajam mengenai sebuah bisnis. Hal ini dibutuhkan untuk menentukan masalah dan tantangan potensial yang mungkin akan Anda pecahkan dengan mengolah data di hadapan Anda.

BACA JUGA: 6 Soft Skills Data Scientist Ini Jadi Incaran Banyak Perusahaan