Dalam era digital yang terus berkembang pesat, data telah menjadi aset paling berharga bagi banyak perusahaan. Dalam usaha untuk menggali potensi yang terkandung dalam data tersebut, perusahaan-perusahaan tersebut membutuhkan seseorang yang memiliki keterampilan dan pengetahuan khusus, inilah mengapa Data Scientist menjadi semakin penting dalam dunia bisnis saat ini.
Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi dunia Data Scientist, mengapa perusahaan perlu mereka, perbedaan antara Data Scientist dan Data Analyst, kualifikasi yang dibutuhkan, hard skill dan soft skill yang diperlukan, deskripsi pekerjaan, gaji di Indonesia, tahapan merekrut Data Scientist, dan tips penting untuk merekrut mereka.
Apa itu Data Scientist?
Data Scientist adalah ahli dalam menganalisis data besar dan kompleks untuk mendapatkan wawasan berharga yang dapat digunakan perusahaan dalam pengambilan keputusan strategis. Mereka adalah ilmuwan data yang berpengalaman dalam pengolahan data dari berbagai sumber, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur.
Data Scientist tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga memahami konteks bisnis di balik data tersebut dan mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu perusahaan meningkatkan kinerjanya.
Inti dari peran Data Scientist adalah mengubah data menjadi wawasan berharga yang dapat membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih baik. Dengan pemahaman mendalam tentang data dan bisnis, Data Scientist adalah aset berharga dalam era digital yang terus berkembang ini. Ketika merekrut Data Scientist, penting untuk memahami peran dan tanggung jawab mereka agar bisa menemukan kandidat yang tepat untuk memenuhi kebutuhan perusahaan.
Mengapa Perusahaan Perlu Data Scientist?
Perusahaan-perusahaan di berbagai industri semakin menyadari pentingnya memiliki Data Scientist dalam tim mereka. Ada beberapa alasan kuat mengapa perusahaan perlu Data Scientist:
Mengoptimalkan Keputusan Bisnis
Data Scientist membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan lebih akurat. Mereka menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren yang dapat membantu perusahaan mengambil langkah-langkah yang lebih tepat dalam pengembangan produk, pemasaran, dan operasi.
Meningkatkan Efisiensi
Dengan bantuan Data Scientist, perusahaan dapat mengidentifikasi area di mana efisiensi dapat ditingkatkan. Misalnya, mereka dapat mengidentifikasi proses bisnis yang dapat diotomatisasi atau ditingkatkan untuk menghemat waktu dan sumber daya.
Mengurangi Risiko
Data Scientist dapat membantu perusahaan mengidentifikasi potensi risiko dan bahaya yang mungkin dihadapi. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang data, perusahaan dapat mengambil tindakan pencegahan atau merespons situasi yang berpotensi merugikan lebih cepat.
Mengungkap Peluang Bisnis
Data Scientist dapat membantu perusahaan menemukan peluang bisnis baru. Mereka dapat mengidentifikasi pasar yang belum terjamah atau tren konsumen yang baru muncul, memungkinkan perusahaan untuk bersaing dengan lebih baik di pasar.
Meningkatkan Layanan Pelanggan
Dengan menganalisis data pelanggan, Data Scientist dapat membantu perusahaan memahami preferensi dan kebutuhan pelanggan dengan lebih baik, ini dapat mengarah pada peningkatan layanan pelanggan dan retensi pelanggan yang lebih baik.
Peningkatan Daya Saing
Perusahaan yang menggunakan data secara efektif memiliki keunggulan kompetitif. Data Scientist membantu perusahaan menjaga daya saing mereka dengan menghasilkan wawasan yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang cerdas.
Mengembangkan Produk dan Layanan
Data Scientist dapat membantu perusahaan dalam pengembangan produk dan layanan baru yang lebih sesuai dengan kebutuhan pasar. Mereka dapat menganalisis umpan balik pelanggan dan tren pasar untuk merancang produk yang lebih menarik.
Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst
Data Scientist dan Data Analyst adalah dua peran yang seringkali disalahartikan, meskipun keduanya memiliki peran yang penting dalam mengolah data. Berikut adalah perbedaan utama antara Data Scientist dan Data Analyst:
Lingkup Pekerjaan
Data Scientist bekerja dengan data yang lebih besar, kompleks, dan tidak terstruktur. Mereka berfokus pada pengembangan model prediksi dan algoritma yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang strategis. Tugas mereka termasuk analisis mendalam, eksperimen, dan pemodelan matematika.
Data Analyst cenderung bekerja dengan data yang lebih terstruktur dan lebih kecil dalam skala. Mereka bertugas untuk menganalisis data historis dan saat ini untuk memberikan wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan sehari-hari. Tugas mereka lebih berorientasi pada pemahaman data yang sudah ada.
Tujuan Utama
Tujuan utama Data Scientist adalah menemukan pola dan wawasan dalam data untuk membuat prediksi yang relevan. Mereka mencari solusi untuk masalah yang lebih kompleks dan mengejar inovasi dalam analisis data. Data Analyst berfokus pada penyajian data yang sudah ada dan menjawab pertanyaan konkrit berdasarkan data tersebut. Mereka membantu tim manajemen untuk membuat keputusan operasional sehari-hari.
Pemahaman Bisnis
Data Scientist biasanya memiliki pemahaman yang lebih mendalam tentang konteks bisnis di balik data yang mereka kerjakan. Mereka seringkali bekerja secara erat dengan manajemen tingkat atas untuk merumuskan strategi bisnis. Data Analyst lebih fokus pada tugas analisis data teknis dan menerjemahkan hasilnya ke dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh non-teknis. Pemahaman bisnis mereka cenderung lebih terbatas dibandingkan dengan Data Scientist.
Keterampilan Khusus
Data Scientist memiliki keterampilan pemrograman yang lebih kuat, pemahaman statistik yang mendalam, dan kemampuan untuk mengembangkan model prediksi. Mereka juga cenderung memiliki pengetahuan lebih mendalam tentang teknologi big data. Data Analyst memiliki keterampilan analisis data yang kuat, kemampuan untuk menggunakan perangkat lunak analisis data seperti Excel, SQL, dan perangkat lunak bisnis intelligence. Mereka cenderung memiliki keterampilan pemrograman yang lebih terbatas.
Data Scientist Harus Lulusan Apa?
Profesi Data Scientist adalah salah satu bidang yang sangat dinamis dan tidak terlalu terikat pada gelar khusus tertentu. Namun, ada beberapa latar belakang pendidikan yang umumnya cocok untuk menjadi seorang Data Scientist. Berikut adalah beberapa bidang studi yang sering dipilih oleh calon Data Scientist:
Ilmu Komputer (Computer Science)
Gelar dalam ilmu komputer adalah salah satu latar belakang pendidikan yang paling umum untuk Data Scientist, ini karena Data Scientist seringkali harus melakukan pemrograman untuk mengelola dan menganalisis data. Ilmu komputer juga membekali mereka dengan pemahaman yang kuat tentang algoritma dan struktur data.
Statistik dan Matematika
Data Scientist perlu memiliki pemahaman yang mendalam tentang statistik dan matematika untuk melakukan analisis data yang cermat. Lulusan dalam statistik atau matematika sering memiliki pemahaman yang kuat tentang metode statistik, probabilitas, dan analisis data.
Ilmu Data (Data Science)
Beberapa universitas telah mulai menawarkan program gelar khusus dalam Ilmu Data atau Data Science. Gelar ini dirancang khusus untuk mempersiapkan siswa menjadi Data Scientist dengan pemahaman yang komprehensif tentang analisis data, pemrograman, dan pemahaman bisnis.
Ilmu Sosial atau Ilmu Alam Terapan
Terkadang, Data Scientist berasal dari latar belakang ilmu sosial seperti ekonomi, psikologi, atau ilmu politik. Mereka mungkin telah mengembangkan pemahaman yang mendalam tentang domain bisnis tertentu dan kemudian memperoleh keterampilan analisis data untuk mengkombinasikan dengan pemahaman tersebut.
Teknik (Engineering)
Beberapa Data Scientist memiliki latar belakang teknik seperti teknik elektro, teknik mesin, atau teknik lainnya. Lulusan teknik sering memiliki keterampilan pemrograman yang kuat dan pemahaman tentang pengolahan sinyal, yang dapat berguna dalam analisis data.
Hard Skill Data Scientist
Sebagai seorang Data Scientist, memiliki hard skill yang kuat adalah suatu keharusan karena tugas utama mereka adalah mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data. keahlian apa yang harus dimiliki oleh seorang data scientist? Berikut adalah beberapa hard skill yang penting bagi seorang Data Scientist:
Pemrograman Komputer
Data Scientist harus mahir dalam pemrograman, terutama dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, atau Julia. Mereka menggunakan pemrograman untuk mengakses, mengelola, dan menganalisis data dalam skala besar. Python, khususnya, sangat populer dalam analisis data karena memiliki banyak pustaka dan alat yang mendukung.
Manipulasi Data
Kemampuan untuk membersihkan, menggabungkan, dan mengubah data adalah keterampilan penting, ini termasuk menggunakan SQL untuk mengambil data dari basis data, serta penggunaan pustaka seperti pandas dalam Python untuk manipulasi data dalam format yang lebih terstruktur.
Statistik
Data Scientist harus memiliki pemahaman yang kuat tentang konsep statistik. Mereka menggunakan statistik untuk menguji hipotesis, membuat estimasi, dan mengevaluasi hasil analisis data. Pemahaman tentang probabilitas dan distribusi statistik juga sangat penting.
Machine Learning
Data Scientist perlu memiliki pengetahuan tentang machine learning. Mereka menggunakan algoritma machine learning untuk membangun model prediksi berdasarkan data historis, ini mencakup pemahaman tentang regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan algoritma deep learning.
Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing – NLP)
Jika Data Scientist bekerja dengan data teks, pemahaman tentang NLP penting, ini memungkinkan mereka untuk melakukan analisis sentiment, ekstraksi informasi, atau pemodelan topik dengan data teks.
Visualisasi Data
Kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis dengan jelas adalah keterampilan yang diperlukan. Data Scientist harus mampu membuat visualisasi data yang informatif menggunakan alat seperti Matplotlib, Seaborn, atau Tableau.
Pengolahan Big Data
Dalam beberapa kasus, Data Scientist akan bekerja dengan volume data yang sangat besar. Oleh karena itu, pemahaman tentang teknologi big data seperti Hadoop atau Spark dapat sangat bermanfaat.
Pemahaman Domain Bisnis
Terakhir, tetapi tidak kalah pentingnya, Data Scientist perlu memahami bisnis di mana mereka bekerja, ini membantu mereka mengarahkan analisis data mereka ke arah yang paling relevan dan memberikan wawasan yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Soft Skill Data Scientist
Selain memiliki hard skill teknis yang kuat, seorang Data Scientist juga harus dilengkapi dengan soft skill yang memungkinkan mereka berinteraksi dengan tim dan pemangku kepentingan dengan efektif. Keahlian apa yang harus dimiliki oleh seorang data scientist? Berikut adalah beberapa soft skill yang penting bagi seorang Data Scientist:
Kemampuan Komunikasi
Salah satu keterampilan paling penting adalah kemampuan untuk berkomunikasi dengan jelas. Data Scientist harus dapat menjelaskan temuan mereka kepada audiens yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Kemampuan ini sangat penting ketika bekerja sama dengan manajemen atau non-teknis untuk menyampaikan wawasan yang ditemukan dari data.
Kemampuan Berpikir Kritis
Data Scientist harus mampu berpikir kritis dan menganalisis masalah dengan mendalam. Mereka harus mampu mengidentifikasi asumsi-asumsi yang mendasari analisis data dan menguji keandalan hasilnya.
Kemampuan Beradaptasi
Dunia data terus berkembang dengan cepat. Data Scientist harus memiliki kemampuan untuk belajar dan beradaptasi dengan teknologi dan metode analisis data yang baru. Kemampuan beradaptasi ini memungkinkan mereka untuk tetap relevan dan efektif dalam pekerjaan mereka.
Kemampuan Berkolaborasi
Bekerja dalam tim adalah bagian penting dari peran Data Scientist. Mereka seringkali berinteraksi dengan berbagai pemangku kepentingan, termasuk ilmuwan data lainnya, analis bisnis, dan manajemen. Kemampuan untuk berkolaborasi dan berkontribusi dalam lingkungan tim adalah keterampilan yang sangat diperlukan.
Kreativitas
Terkadang, Data Scientist dihadapkan pada masalah yang tidak memiliki solusi yang jelas. Kemampuan untuk berpikir kreatif dan mencari pendekatan yang inovatif dalam analisis data dapat sangat berharga.
Kemampuan Manajemen Proyek
Data Scientist seringkali bekerja pada proyek-proyek yang kompleks. Kemampuan manajemen proyek, termasuk kemampuan untuk merencanakan, mengorganisasi, dan mengelola waktu dengan efektif, sangat penting untuk menyelesaikan proyek dengan sukses.
Kemampuan Pemecahan Masalah
Seorang Data Scientist harus memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi masalah, merumuskan pertanyaan, dan mencari solusi. Kemampuan ini memungkinkan mereka untuk menemukan wawasan berharga dari data dan memberikan nilai tambah bagi perusahaan.
Etika Profesional
Dalam mengelola data yang sensitif dan penting, Data Scientist harus memiliki etika yang tinggi. Mereka harus memahami dan mengikuti pedoman etika dalam penggunaan data, terutama dalam hal privasi dan keamanan data.
Data Scientist Job Description
Posisi: Data Scientist
Lokasi: [Lokasi Kantor Perusahaan]
Jenis Pekerjaan: Penuh Waktu
Tentang Kami
Kami adalah [Nama Perusahaan], perusahaan yang berfokus pada [Deskripsi Bisnis Perusahaan]. Kami berkomitmen untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan kami berdasarkan data yang akurat dan relevan. Untuk mencapai tujuan ini, kami mencari seorang Data Scientist berbakat yang akan menjadi bagian integral dari tim kami.
Tanggung Jawab Utama:
Pekerjaan apa yang dilakukan data scientist? Sebagai Data Scientist di [Nama Perusahaan], Kamu akan memiliki peran penting dalam menganalisis data untuk memberikan wawasan yang mendalam kepada tim manajemen kami. Berikut adalah beberapa tanggung jawab utama yang akan Kamu pegang:
- Mengumpulkan dan Membersihkan Data: Kamu akan bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan membersihkannya agar siap untuk analisis. Kamu juga akan memastikan integritas dan kualitas data.
- Menganalisis Data: Kamu akan menggunakan teknik statistik dan pemodelan matematika untuk menganalisis data dan mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang relevan untuk bisnis kami.
- Pengembangan Model Prediksi: Kamu akan mengembangkan model prediksi yang memungkinkan kami membuat perkiraan yang akurat dan memahami perilaku pelanggan kami.
- Visualisasi Data: Kamu akan membuat visualisasi data yang informatif dan mudah dimengerti untuk membantu tim manajemen memahami hasil analisis dengan lebih baik.
- Bekerja dalam Tim: Kamu akan berkolaborasi dengan tim analis data lainnya, ilmuwan data, dan departemen lain dalam organisasi untuk mencapai tujuan proyek bersama.
- Pemahaman Bisnis: Kamu akan memahami dengan baik bisnis kami dan mengarahkan analisis data Kamu agar relevan dengan tujuan dan strategi bisnis kami.
Kualifikasi yang Dibutuhkan:
- Gelar sarjana atau lebih tinggi dalam ilmu komputer, statistik, ilmu data, atau bidang terkait.
- Kemampuan pemrograman yang kuat, terutama dalam Python atau R.
- Pemahaman mendalam tentang statistik dan matematika.
- Pengalaman dalam menggunakan alat analisis data seperti SQL, pandas, dan perangkat lunak terkait.
- Kemampuan komunikasi yang baik, termasuk kemampuan untuk menjelaskan temuan secara jelas kepada orang non-teknis.
- Kemampuan pemecahan masalah yang kuat dan kreativitas dalam mencari solusi.
- Etika profesional dalam penggunaan data dan pemahaman tentang privasi data.
Cara Melamar:
Jika Kamu merasa bahwa Kamu adalah kandidat yang sesuai untuk posisi Data Scientist di [Nama Perusahaan], Kami akan senang mendengar darimu. Silakan kirimkan CV dan surat lamaran ke [Alamat Email] dengan subjek “Lamaran Data Scientist – [Nama Kamu]”. Kami menantikan kontribusi Kamu untuk membantu kami mengambil keputusan yang lebih cerdas berdasarkan data.
Gaji Data Scientist Indonesia
Berapa gaji rata-rata data scientist? Gaji seorang Data Scientist di Indonesia bervariasi tergantung pada beberapa faktor, termasuk pengalaman, kualifikasi, lokasi kerja, dan industri tempat mereka bekerja. Berikut adalah perkiraan gaji Data Scientist di Indonesia:
Pemula (Entry-Level)
Seorang Data Scientist pemula dengan pengalaman kurang dari 2 tahun dapat mengharapkan gaji awal sekitar
Rp8.000.000 hingga Rp15.000.000 per bulan, ini adalah tingkat gaji yang umum untuk lulusan baru yang baru saja memulai karir mereka di bidang ini.
Menengah (Mid-Level)
Data Scientist dengan pengalaman 3 hingga 5 tahun atau lebih mungkin mendapatkan gaji antara Rp15.000.000 hingga Rp30.000.000 per bulan. Pada tingkat ini, mereka biasanya memiliki pemahaman yang lebih mendalam tentang analisis data dan pemodelan.
Senior
Data Scientist senior dengan lebih dari 5 tahun pengalaman dapat mengharapkan gaji lebih dari Rp30.000.000 per bulan. Mereka biasanya memiliki peran yang lebih strategis dan tanggung jawab yang lebih besar dalam mengarahkan analisis data dan memberikan wawasan yang lebih mendalam bagi perusahaan.
Industri dan Lokasi
Gaji Data Scientist juga dapat dipengaruhi oleh industri tempat mereka bekerja dan lokasi geografis. Biasanya, gaji cenderung lebih tinggi di kota-kota besar seperti Jakarta, Bandung, atau Surabaya dibandingkan dengan daerah yang lebih kecil.
Perusahaan
Perusahaan besar dan teknologi, khususnya perusahaan e-commerce, finansial, atau teknologi informasi, seringkali menawarkan gaji yang lebih tinggi kepada Data Scientist untuk menarik dan mempertahankan bakat yang berkompeten dalam analisis data.
Kualifikasi Tambahan
Data Scientist dengan kualifikasi tambahan seperti sertifikasi dalam ilmu data atau machine learning dapat mendapatkan kompensasi tambahan.
Tahapan Merekrut Data Scientist untuk Perusahaan
Merekrut seorang Data Scientist yang berkualitas untuk perusahaan memerlukan proses yang cermat dan terencana. Berikut adalah tahapan-tahapan yang dapat diikuti dalam proses rekrutmen Data Scientist:
Menentukan Kebutuhan
Tahap awal dalam merekrut Data Scientist adalah menentukan kebutuhan perusahaan, ini termasuk mendefinisikan peran Data Scientist, tujuan proyek, dan kualifikasi yang diperlukan. Perlu diperjelas apakah perusahaan membutuhkan Data Scientist dengan keahlian tertentu, seperti pemrosesan bahasa alami atau pengalaman di industri tertentu.
Penyebaran Lowongan Pekerjaan
Setelah kebutuhan telah ditentukan, perusahaan dapat mempublikasikan lowongan pekerjaan, ini dapat dilakukan melalui situs web perusahaan, platform rekrutmen online, atau melalui agen rekrutmen. Deskripsi pekerjaan harus mencakup tanggung jawab, kualifikasi yang dibutuhkan, dan informasi kontak.
Seleksi Lamaran
Ketika lamaran mulai masuk, tim HR atau tim yang bertanggung jawab dengan rekrutmen harus melakukan seleksi awal. Mereka akan mengevaluasi lamaran berdasarkan kualifikasi yang telah ditentukan. Calon yang memenuhi persyaratan akan dipanggil untuk tahap selanjutnya.
Wawancara
Tahap wawancara adalah salah satu yang paling krusial dalam proses rekrutmen. Selama wawancara, calon Data Scientist akan diuji dalam berbagai aspek, termasuk keterampilan teknis, pemahaman bisnis, kemampuan pemecahan masalah, dan keterampilan komunikasi. Selain itu, wawancara dapat digunakan untuk mengukur sejauh mana calon cocok dengan budaya perusahaan.
Pengujian Keterampilan Praktis
Beberapa perusahaan mungkin juga mengharuskan calon Data Scientist untuk menyelesaikan tugas atau ujian praktis, ini dapat memberikan gambaran lebih baik tentang kemampuan teknis dan pemahaman praktis calon terhadap pekerjaan.
Referensi dan Pemeriksaan Latar Belakang
Sebelum membuat keputusan akhir, perusahaan dapat melakukan pemeriksaan referensi dan latar belakang untuk memverifikasi pengalaman dan catatan kerja calon Data Scientist.
Penawaran Pekerjaan
Jika calon Data Scientist terpilih, perusahaan dapat mengajukan tawaran pekerjaan resmi. Tawaran harus mencakup detail gaji, tunjangan, jadwal kerja, dan persyaratan lainnya. Setelah tawaran diterima, perusahaan dapat melanjutkan dengan proses perekrutan.
Integrasi dan Pelatihan
Setelah Data Scientist baru bergabung, penting untuk memberikan pelatihan dan orientasi yang sesuai untuk memastikan bahwa mereka dapat beradaptasi dengan perusahaan dan lingkungannya dengan baik.
Tips Merekrut Data Scientist di Indonesia
Merekrut Data Scientist yang kompeten di Indonesia memerlukan perhatian khusus untuk memastikan kecocokan dengan kebutuhan perusahaan. Berikut adalah beberapa tips untuk membantu perusahaan dalam proses rekrutmen Data Scientist:
Sesuaikan dengan Rencana Bisnis
Saat merekrut Data Scientist, sangat penting untuk memastikan bahwa calon yang dipilih sesuai dengan rencana bisnis perusahaan, ini berarti kamu harus memiliki pemahaman yang jelas tentang tujuan dan tantangan bisnis yang ingin dipecahkan oleh Data Scientist. Sebelum merekrut, pertimbangkan dengan cermat apa yang ingin kamu capai dengan penggunaan analisis data, apakah itu untuk meningkatkan efisiensi operasional, merancang produk yang lebih baik, atau memahami pelanggan dengan lebih baik.
Kemampuan Pemrograman adalah Keharusan
Kemampuan pemrograman, terutama dalam bahasa seperti Python atau R, adalah keharusan untuk seorang Data Scientist. Kamu perlu memastikan bahwa calon Data Scientist memiliki pemahaman yang kuat tentang pemrograman karena mereka akan menggunakan pemrograman untuk mengakses, mengelola, dan menganalisis data. Pastikan kamu mengevaluasi keterampilan pemrograman calon melalui ujian praktis atau tugas yang relevan selama proses seleksi.
Kemampuan Mengoperasikan dan Interpretasikan Analytical Tools
Data Scientist perlu memiliki pemahaman mendalam tentang alat-alat analisis data seperti perangkat lunak statistik, basis data, dan alat analisis data lainnya. Selain itu, mereka juga harus dapat mengoperasikan dan menginterpretasikan hasil dari alat-alat ini dengan baik. Pastikan kamu mengidentifikasi calon yang memiliki pengalaman dengan alat-alat yang sesuai dengan kebutuhan bisnis dan dapat menggunakannya secara efektif untuk menganalisis data.
Kemampuan dengan Data yang Tidak Terstruktur
Data tidak selalu tersusun dengan rapi dalam bentuk tabel atau database terstruktur. Seorang Data Scientist juga harus memiliki kemampuan dalam mengelola data yang tidak terstruktur, seperti data teks dari media sosial atau data gambar. Pastikan kamu mengevaluasi kemampuan calon untuk bekerja dengan data semacam ini, termasuk kemampuan dalam pengolahan bahasa alami (NLP) atau pemrosesan citra jika diperlukan.
Pemahaman Mendalam Tentang Bisnis
Selain keterampilan teknis, seorang Data Scientist juga perlu memiliki pemahaman mendalam tentang bisnis tempat mereka bekerja. Mereka harus mampu menghubungkan hasil analisis data dengan tujuan bisnis dan memberikan wawasan yang bernilai bagi perusahaan. Pastikan kamu mengevaluasi apakah calon memiliki pemahaman bisnis yang cukup untuk memahami konteks kerja mereka.
Gunakan Outsourcing
Outsourcing dapat membantu perusahaan mendapatkan data scientist terbaik dalam waktu yang singkat, dan mengoptimalkan sumber daya sehingga memungkinkan perusahaan untuk lebih efisien dalam mengelola karyawan.
MyRobin dapat membantu menyediakan layanan outsourcing dan BPO on-demand profesional terpercaya kurang dari 24 jam. MyRobin dapat merekrut dan mengelola pekerja dari berbagai profesi secara end-to-end sesuai dengan kebutuhan Anda. Pelajari produk dan layanan MyRobin disini!