Velnatro adalah agregator pencarian kerja independen. Kami mungkin menerima komisi saat Anda mengklik.
Mitos Terbesar di Dunia Data Science yang Harus Anda Ketahui
Mengungkap 7 mitos umum dalam data science dan analitik yang dapat menyesatkan. Temukan kenyataannya dan strategi yang tepat untuk karier Anda.
Mitos dan Kenyataan dalam Data Science
Data science sering kali dikelilingi oleh banyak mitos yang dapat mengaburkan pandangan tentang apa sebenarnya yang diperlukan dalam bidang ini. Mari kita bahas beberapa mitos terbesar dan kenyataan di baliknya.
Mitos 1: Semua Posisi Data Science Membutuhkan Gelar PhD
Banyak yang percaya bahwa untuk bekerja di bidang data science, Anda harus memiliki gelar PhD. Namun, kenyataannya banyak posisi, seperti Senior Data Analyst, hanya membutuhkan pengalaman kerja dan keahlian teknis yang kuat tanpa harus memiliki PhD.
Analis Data Senior
Posisi ini menawarkan kesempatan bagi mereka yang memiliki kemampuan analitis dan pengalaman di bidang data tanpa memerlukan gelar doktor.
Analis Data Senior
KPMG Indonesia
Mitos 2: Data Science Sepenuhnya Tentang Pemrograman
Banyak yang berpikir data science hanyalah tentang menulis kode. Sebenarnya, kemampuan analisis bisnis dan komunikasi yang baik juga sangat penting, seperti yang dibutuhkan dalam posisi Hadoop Data Engineer.
Insinyur Data Hadoop
Peran ini mengharuskan penguasaan alat analitik dan kemampuan untuk menyampaikan temuan kepada tim manajemen.
Insinyur Data Hadoop
Trigyn Technologies
Mitos 3: Data Science Adalah Pekerjaan Soliter
Anggapan bahwa data scientists bekerja sendirian di depan layar komputer tidak sepenuhnya benar. Kolaborasi dengan tim lintas fungsi adalah bagian besar dari pekerjaan ini, seperti yang terlihat dalam posisi Data Scientist.
Ilmuwan Data
Kerja tim dan interaksi dengan berbagai departemen adalah kunci dalam peran ini.
Ilmuwan Data
Boo
Mitos 4: Hanya Perusahaan Teknologi Besar yang Mempekerjakan Data Scientists
Sektor keuangan, kesehatan, dan bahkan retail kini juga aktif merekrut data scientists, membuka banyak peluang seperti dalam posisi Enterprise Risk Management Strategic & Integration Lead Analyst.
Analis Strategis Manajemen Risiko Perusahaan
Dengan kebutuhan yang meningkat akan analisis risiko, peran ini menawarkan peluang besar di luar sektor teknologi.
Analis Strategis Manajemen Risiko Perusahaan
PT Bank Sinarmas Tbk
Mitos 5: Hanya Ahli Matematika yang Bisa Menjadi Data Scientists
Sementara latar belakang matematika dapat membantu, keterampilan analitis dan kemampuan untuk bekerja dengan data lebih penting, seperti dibuktikan dalam posisi Analytics Engineer Berbahasa Jepang.
Insinyur Analitik Berbahasa Jepang (Solusi AI untuk Hukum)
Peran ini menyoroti pentingnya kemampuan komunikasi dan penguasaan alat analitik, terlepas dari latar belakang akademis.
Insinyur Analitik Berbahasa Jepang (Solusi AI untuk Hukum)
MatchaTalent
Mitos 6: Gaji Data Scientist Selalu Tinggi
Memang benar bahwa gaji di bidang ini bisa menggiurkan, namun bervariasi tergantung pengalaman dan lokasi, seperti terlihat dalam posisi AI Data Operations Engineer.
Insinyur Operasi Data AI
Gaji untuk posisi ini mencerminkan kebutuhan khusus dan kompleksitas pekerjaan yang dilakukan, menunjukkan variasi yang ada di lapangan.
Insinyur Operasi Data AI
AI Rudder
Mitos 7: Semua Posisi di Data Science Memerlukan Pengalaman Kerja
Sebenarnya, banyak perusahaan yang siap melatih calon karyawan asalkan memiliki dasar yang kuat dalam analisis data, seperti dalam posisi Data Science Analyst.
Analis Data Sains
Perusahaan ini menawarkan pelatihan untuk meningkatkan keahlian teknis calon karyawan, menjadikan ini pilihan bagus bagi pemula.
Analis Data Sains
Thakral One
Kenyataannya, data science adalah bidang yang dinamis dengan beragam jalan masuk untuk berbagai latar belakang. Memahami mitos dan kenyataan ini dapat membantu Anda memilih jalur karier yang tepat. Untuk informasi lebih lanjut, baca Menyingkap Mitos Umum dalam Data Science.