Thread by @pacmannai

Ingin lintas jurusan / career switch dan berkarir jadi Data Scientist?🧑‍💻🤓
Catat tips berikut ya!
.
.
.
A thread

Berdasarkan Glassdoor's 50 Best Jobs in America 2020, profesi sebagai Data Scientist masih menduduki top 3 profesi di Amerika, diikuti dengan job satisfaction / kepuasaan kerja yang tinggi serta median base salary sebesar $1000

Dengan semakin meningkatkan kebutuhan orang-orang akan data, dan meningkatnya kesadaran akan pengambilan keputusan berbasis data, wajar bila industri ini memiliki prospek yang cemerlang ke depannya.

Terus, seperti yang kita udah sama sama tau, data scientist bisa bekerja di berbagai sektor, dari keuangan hingga kesehatan, you name it.

Dengan begitu banyaknya sektor yang membutuhkan data scientist tapi supply nya masih sedikit, yaa jelas insentif bagi data scientist juga jadi tinggi💰

Kalau kalian salah satu orang yang udah berminat menjadi Data Scientist tapi jurusan kuliahnya ga sejalur sama profesi yang satu ini, tenang aja, asal ada kemauan dan kerja keras, apa sih yang gak bisa?

Di thread kali ini, mimin bakal bahas beberapa tips yang mungkin dapat berguna bagi kalian yang pengen jadi Data Scientist tapi jurusan kuliahnya ga sesuai, atau bahkan yang lagi mau career switch.

Tips pertama: mulai aja dulu, jangan kebanyakan takutnya.

Ya, terdengar biasa banget kan tips yang pertama ini? Tapi tetap aja, ini tips paling penting. Kalo kalian kebanyakan mikir ‘aku bisa ga ya survive belajar jadi DS’, ‘aku kuat ga ya belajar materi nya’, yang ada kalian kelamaan mikir dan ujung ujungnya ga mulai sama sekali

Daripada desperate dan malah takut buat belajar hal baru, mending langsung aja terjun. Trial and error pasti ada kok, dan manusiawi. Kalo kebanyakan takut, buang waktu banget kan jadinya.

Anyway, kalau kalian takut memulai karena udah ngeri duluan sama ‘ngoding’, tenang aja, kalian bisa kenalan dulu dengan dunia per-DS-an tanpa ngoding di workshop Data Science for Newbies. Cek jadwal lengkapnya digambar dan jangan lupa daftarin diri di bit.ly/DaftarPacbubur…

Tips kedua: manage ekspektasi kalian

Wajar bila kalian ngerasa harus spend extra time untuk belajar, apalagi kalau memang kalian berasal dari jurusan / pekerjaan yang ga sejalur dengan Data Scientist, dan mungkin proses belajar ini membutuhkan waktu yang lama.

Jadi ga usah pesimis tentang progress kalian yang mungkin rasanya panjang karena harus spend extra time. Dan tentunya ga realistis juga kalau kalian mulai dari 0 tapi nargetin harus udah jadi expert dalam 1 bulan.

Tips ketiga: baca, baca, dan baca

Mimin paham yang namanya belajar pasti ada fase nyentuh bukunya atau baca paper. Tapiii, ga ada salahnya untuk membaca di luar buku / paper / materi yang kalian pelajarin di online course atau yang disuruh sama mentor kalian.

Mungkin kalian ga paham semua isi buku yang kalian baca, tapi, dengan membaca banyak referensi, kalian jadi lebih tau dan terbiasa dengan istilah istilah yang digunakan dalam dunia per-DS-an. Plus, kalian juga jadi lebih update kan tentang industri ini.

Atau kalau misalkan lagi cape dan lagi ga mood baca, kalian bisa dengerin podcast bertemakan machine learning. Tujuannya sama sih, biar kenal sama istilah dan bisa explore istilah itu lebih lanjut.

Tips keempat: bangun network

Kita semua tau lah ya bangun network itu penting. Tapi, kalau kita ga berasal dari jurusan / profesi yang ga sejalur dengan industri yang dituju, gimana cara bangun networknya?

Tenang guys, kaya kata pepatah ‘ada 1000 jalan menuju Roma’, bangun network itu bisa dari mana aja. Di jaman sekarang ini, kalo kita mau kenalan sama orang tuh ga sesusah dulu.

Mau kenalan sama data scientist di benua sebelah? Bisia. Mau kenalan sama data scientist di ujung dunia pun juga bisa, asalkan kalian ga malu malu buat approach mereka. Gimana tuh approach nya?

Bisa dari meetup, seminar, atau konferensi, webinar, LinkedIn, dan masih banyak lagi. Kalian bisa banget memanfaatkan kesempatan bertanya di seminar / webinar agar pembicara ‘recognize’ kalian dan ketika mau approach secara personal biar ga terkesan ‘out of nowhere’.

Atau kalian bisa juga approach orang yang sudah berkecimpung di industri ini buat sharing tentang pengalaman mereka. Toh, dengan memberanikan diri membangun network, kalian jadi mendapatkan insight lebih dan nambah motivasi juga.

Cuma, perlu diingat bahwa setiap network yang kalian bangun dan mintaiin saran itu bakal ngasih saran yang berbeda-beda ya karena kan semua orang punya pengalaman di dunia per-ds-an yang beda beda.

Jadi, kalian jangan sampai kehilangan fokus / dikit dikit ngubah tujuan karena saran semua orang itu bermacam macam. Fokus ke tujuan akhir kalian yaa.

Kalau kalian beruntung, bisa bisa network kalian berubah jadi mentor. Memang sih memiliki mentor itu bukan sebuah kewajiban, tapi pastinya memiliki mentor tidak akan merugikan kalian. Mimin pernah bahas thread tentang pentingnya punya mentor disini nihh:

https://twitter.com/pacmannai/status/1364077868658028545

Oh iya, ngomong ngomong tentang bangun network, di hari Selasa, 20 April, Gibran Erlangga bakal sharing pengalamannya yang dari jurusan Teknik Fisika terus berkarir sebagai DS di GoJek. Sharing ini diadakan secara GRATIS oleh Pacmann, daftar segera di bit.ly/PendaftaranPac… ya!

Tips kelima: latihan, jangan hanya belajar teori

Ini tips yang paling penting banget guys. Percuma kalau kita cuma belajar / nonton tutorial tanpa praktekin secara langsung. Kan nanti juga ketika bekerja jadi Data Scientist, tugas kalian adalah menyelesaikan masalah secara langsung, bukan nyari tutorial menyelesaikan masalah.

Plus, ketika nanti kalian melamar kerjaan jadi DS, CV kalian ga mungkin ga nyanyumin project apa aja yang pernah kalian lakuiin kan? Kalau kalian mau bangun CV yang baik sebagai seorang DS, baca thread nya di sini nih

https://twitter.com/pacmannai/status/1372774860892426242

Nah, itu guys beberapa tips yang bisa kalian terapkan ketika mau berkarir sebagai Data Scientist tapi jurusan kuliah ga sejalur atau buat kalian yang ingin career switch. Semoga tips ini bermanfaat yaa, sampai ketemu di thread-thread selanjutnyaa!

Referensi:
hbr.org/2012/10/data-s…
towardsdatascience.com/how-i-switched…
towardsdatascience.com/my-journey-fro…
towardsdatascience.com/want-to-make-a…