5 Tips Career Switch ke Data Science Tanpa Background IT

Rangkuman

Career switch ke data science bisa dilakukan dari berbagai background, termasuk non-IT, selama kamu membangun skill teknis dan pengalaman yang relevan.
Skill utama yang perlu dipelajari meliputi Python, SQL, statistik, data analysis, machine learning, data visualization, serta communication dan business understanding.
Bangun portfolio, persiapkan CV dan proses rekrutmen, lalu mulai mencari pengalaman tanpa harus menunggu merasa 100% siap.
Siap mulai membangun skill untuk career switch? Pelajari program Bootcamp Data Science Digital Skola dan mulai perjalananmu dengan project, internship, sertifikasi, dan dukungan karier.

Tips career switch ke data science semakin banyak dipertimbangkan oleh orang yang ingin masuk ke industri berbasis teknologi dan data.

Kabar baiknya, kamu tidak harus berasal dari jurusan IT untuk memulainya, tetapi tetap perlu membangun skill teknis, portfolio, dan pengalaman yang relevan.

Lalu, apa saja langkah yang bisa dilakukan agar proses career switch ke data science lebih terarah? Yuk simak beberapa tipsnya di bawah ini.

Apakah Bisa Switch Career ke Data Science dari Bidang Lain?

Bisa. Data scientist tidak hanya berasal dari jurusan atau pengalaman kerja di bidang IT.

Background seperti bisnis, ekonomi, teknik, statistika, psikologi, marketing, dan bidang lainnya tetap bisa menjadi modal, terutama jika kamu memiliki domain knowledge yang relevan.

Yang perlu dibangun adalah skill teknis seperti Python, SQL, statistik, dan machine learning, serta pengalaman melalui project yang dapat menunjukkan kemampuanmu.

Apakah Harus Lulusan IT untuk Menjadi Data Scientist?

Tidak harus. Latar belakang pendidikan bukan batasan utama selama kamu mau mempelajari skill yang dibutuhkan.

Kemampuan teknis bisa dibangun secara bertahap melalui kursus, bootcamp, project, maupun latihan mandiri.

Jadi, fokuslah pada kemampuan yang benar-benar dibutuhkan untuk role yang ingin kamu tuju, bukan hanya jurusan kuliah sebelumnya.

Apakah Harus Punya Pengalaman Kerja di Bidang Data?

Tidak selalu. Pengalaman kerja sebelumnya justru bisa menjadi nilai tambah karena memberikan domain knowledge yang dapat dikombinasikan dengan data skill.

Misalnya, pengalaman di marketing dapat membantu ketika mengerjakan project customer analytics, sementara pengalaman di finance bisa menjadi bekal untuk memahami financial data.

Selain itu, project pribadi, internship, atau pengalaman kolaborasi juga dapat digunakan untuk menunjukkan kemampuan meskipun kamu belum pernah bekerja secara formal di bidang data.

Apa yang Perlu Dipersiapkan Sebelum Switch Career ke Data Science?

Sebelum mulai belajar, penting untuk menentukan arah agar proses career switch tidak terasa seperti belajar tanpa tujuan. Berikut yang perlu kamu siapkan:

1. Tentukan Target Role

Pertama, tentukan posisi yang ingin kamu tuju. Bidang data memiliki beberapa role dengan tanggung jawab dan kebutuhan skill yang berbeda, sehingga target ini akan menentukan apa saja yang perlu kamu pelajari.

Beberapa pilihan role yang bisa dipertimbangkan antara lain:

Data Analyst, yang berfokus pada mengolah data dan menghasilkan insight untuk membantu pengambilan keputusan.
Data Scientist, yang lebih banyak menggunakan statistik dan machine learning untuk menyelesaikan masalah berbasis data.
Machine Learning Engineer, yang berfokus pada pengembangan dan implementasi model machine learning.
Role lain yang berkaitan dengan data sesuai dengan minat dan pengalamanmu.

Dengan menentukan target sejak awal, kamu tidak perlu mempelajari semua hal sekaligus dan bisa lebih fokus membangun skill yang relevan.

2. Kenali Skill yang Dibutuhkan

Setelah menentukan target role, cari tahu skill apa saja yang biasanya dibutuhkan untuk posisi tersebut. Untuk data science, beberapa kemampuan dasar yang penting meliputi:

Python untuk mengolah, menganalisis, dan memodelkan data.
SQL untuk mengambil dan mengolah data dari database.
Statistics untuk memahami pola dan karakteristik data.
Data Analysis untuk membersihkan data, melakukan eksplorasi, dan menemukan insight.
Machine Learning untuk membangun model yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu.
Data Visualization untuk menyampaikan hasil analisis dengan lebih mudah dipahami.
Problem Solving untuk menentukan pendekatan yang tepat dalam menyelesaikan masalah menggunakan data.

3. Evaluasi Skill yang Sudah Dimiliki

Career switch bukan berarti kamu harus memulai semuanya dari nol. Coba evaluasi kemampuan yang sudah kamu miliki dari pendidikan maupun pekerjaan sebelumnya dan lihat mana yang masih relevan dengan bidang data.

Tanyakan pada diri sendiri:

Apa yang sudah dikuasai? Misalnya analisis, riset, komunikasi, atau penggunaan tools tertentu.
Apa yang masih kurang? Identifikasi skill gap yang perlu ditutup melalui pembelajaran.
Apa skill yang bisa ditransfer? Kemampuan seperti problem solving, research, business understanding, atau communication tetap bisa menjadi nilai tambah.

4. Tentukan Waktu dan Komitmen Belajar

Proses career switch membutuhkan waktu, terutama jika kamu masih harus membagi fokus dengan pekerjaan atau aktivitas lainnya.

Karena itu, tentukan sejak awal berapa banyak waktu yang realistis untuk kamu gunakan untuk belajar.

Beberapa hal yang bisa kamu pertimbangkan:

Berapa jam per minggu yang bisa dialokasikan untuk belajar dan latihan?
Apakah kamu akan belajar sambil bekerja atau bisa fokus full-time?
Berapa lama target belajar sebelum mulai membangun portfolio dan melamar pekerjaan?

Skill Apa yang Harus Dipelajari untuk Switch Career ke Data Science?

Setelah menentukan target role, langkah berikutnya adalah membangun skill yang dibutuhkan di bidang data science.

Kamu tidak perlu menguasai semuanya dalam waktu bersamaan, tetapi bisa mempelajarinya secara bertahap dari fundamental hingga kemampuan yang lebih kompleks.

Simak beberapa skillnya di bawah ini:

1. Python

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam data science.

Untuk pemula, kamu tidak perlu langsung mempelajari pemrograman tingkat lanjut. Mulailah dari fundamental yang kemudian bisa digunakan untuk mengolah dan menganalisis data.

Beberapa kemampuan yang perlu dipelajari meliputi:

Fundamental programming, seperti variabel, function, loop, dan struktur data.
Data processing untuk membersihkan dan memanipulasi data.
Data analysis untuk mengeksplorasi dataset dan menemukan insight.
Machine learning menggunakan berbagai library yang relevan.

2. SQL

SQL penting karena data yang digunakan perusahaan sering tersimpan dalam database.

Dengan SQL, kamu dapat mengambil data yang dibutuhkan dan mengolahnya sebelum digunakan untuk analisis lebih lanjut.

Beberapa konsep dasar yang perlu dikuasai antara lain:

Mengambil data dari database.
Filtering menggunakan kondisi tertentu.
Aggregation untuk merangkum data.
JOIN untuk menggabungkan data dari beberapa tabel.
Membuat query untuk kebutuhan analisis.

Kemampuan SQL yang baik akan membantu kamu bekerja dengan dataset yang lebih dekat dengan kondisi di lingkungan kerja.

3. Statistics

Statistik membantu kamu memahami karakteristik data dan mengambil kesimpulan berdasarkan data tersebut.

Kemampuan ini juga menjadi dasar untuk memahami berbagai metode analisis dan machine learning.

Untuk tahap awal, fokus pada konsep yang paling relevan seperti:

Mean, median, dan standard deviation.
Probability.
Distribution.
Correlation.
Hypothesis testing.

4. Data Analysis

Data analysis merupakan kemampuan penting untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan. Di tahap ini, kamu akan belajar memahami kondisi data sebelum menarik kesimpulan.

Prosesnya dapat mencakup:

Data cleaning untuk menangani data yang tidak lengkap, duplikat, atau tidak konsisten.
Exploratory data analysis (EDA) untuk memahami pola dan karakteristik dataset.
Mencari pola, hubungan, dan insight yang relevan dengan masalah yang sedang dianalisis.

5. Machine Learning

Setelah memahami fundamental data dan analisis, kamu bisa mulai mempelajari machine learning.

Fokus awalnya bukan menghafal sebanyak mungkin algoritma, tetapi memahami bagaimana model digunakan untuk menyelesaikan masalah.

Beberapa konsep yang perlu dipahami meliputi:

Supervised learning untuk membuat prediksi berdasarkan data yang memiliki label.
Unsupervised learning untuk menemukan pola atau kelompok dalam data.
Model evaluation untuk mengetahui seberapa baik performa model.
Pemilihan model berdasarkan jenis masalah dan karakteristik data.

6. Data Visualization

Tidak semua orang dapat memahami data hanya dari angka atau tabel. Karena itu, kemampuan membuat visualisasi penting untuk menyajikan hasil analisis dengan cara yang lebih mudah dipahami.

Kamu perlu belajar bagaimana:

Memilih jenis visualisasi yang sesuai dengan data.
Membuat grafik untuk menunjukkan pola atau tren.
Menyampaikan insight melalui visualisasi secara jelas.

Tools seperti Matplotlib, Seaborn, Tableau, atau Power BI bisa dipelajari sesuai dengan kebutuhan role yang kamu tuju.

7. Communication dan Business Understanding

Menjadi data scientist bukan hanya tentang kemampuan teknis. Kamu juga perlu memahami mengapa sebuah analisis dilakukan dan bagaimana hasilnya dapat membantu bisnis.

Kemampuan ini mencakup:

Memahami masalah dan kebutuhan bisnis.
Menentukan pendekatan data yang sesuai.
Menjelaskan hasil analisis kepada stakeholder non-teknis.
Mengubah hasil analisis menjadi rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti.

Kemampuan komunikasi dan business understanding akan membantu memastikan bahwa analisis yang kamu lakukan tidak hanya benar secara teknis, tetapi juga memberikan nilai bagi perusahaan.

**Bagaimana Cara Memanfaatkan Background Sebelumnya?**

Career switch ke data science bukan berarti kamu harus membuang semua pengalaman yang sudah dimiliki dan memulai karier dari nol. Berikut ini cara memaksimalkannya:

1. Identifikasi Transferable Skills

Mulailah dengan melihat kemampuan dari pekerjaan atau pendidikan sebelumnya yang masih bisa digunakan di bidang data.

Kemampuan seperti analisis, riset, dan komunikasi tetap relevan meskipun role yang kamu tuju berbeda.

Contohnya:

Analisis → data analysis karena kemampuan berpikir analitis dapat membantu memahami pola dan informasi dari data.
Research → data-driven research karena pengalaman melakukan riset dapat diterapkan saat mencari informasi dan menarik kesimpulan berdasarkan data.
Marketing → customer analytics karena pemahaman tentang konsumen dapat membantu ketika menganalisis perilaku pelanggan.
Finance → financial analytics karena pemahaman tentang keuangan dapat menjadi nilai tambah saat mengolah data finansial.
Communication → data storytelling karena kemampuan komunikasi membantu menyampaikan hasil analisis agar mudah dipahami.

2. Gabungkan Data Skill dengan Domain Knowledge

Salah satu cara membuat career switch lebih kuat adalah menggabungkan kemampuan data dengan pengetahuan industri yang sudah kamu miliki.

Kombinasi ini dapat membuatmu memiliki perspektif yang lebih spesifik dibandingkan hanya mengandalkan kemampuan teknis.

Misalnya:

Marketing + data → marketing analytics untuk menganalisis performa kampanye atau perilaku pelanggan.
Finance + data → financial analytics untuk menganalisis kondisi dan performa keuangan.
HR + data → people analytics untuk memahami data terkait karyawan dan tenaga kerja.
Business + data → business analytics untuk membantu perusahaan mengambil keputusan berdasarkan data.

Dengan pendekatan ini, pengalaman sebelumnya tidak menjadi hambatan, tetapi justru menjadi domain knowledge yang mendukung kemampuan barumu di bidang data.

3. Gunakan Pengalaman Kerja Sebelumnya sebagai Project Context

Pengalaman di industri tertentu juga bisa kamu manfaatkan sebagai inspirasi ketika membuat project data science.

Pilih masalah atau kasus yang dekat dengan bidang yang sudah kamu pahami sehingga kamu tidak hanya menunjukkan kemampuan teknis, tetapi juga pemahaman terhadap konteks masalah.

Misalnya, jika sebelumnya bekerja di marketing, kamu bisa membuat project untuk menganalisis customer churn, segmentasi pelanggan, atau performa kampanye.

Dengan begitu, portfolio yang dibuat akan terasa lebih relevan dan menunjukkan bagaimana kamu menggabungkan pengalaman sebelumnya dengan data skill yang baru kamu pelajari.

Bagaimana Cara Belajar Data Science untuk Career Switch?

Belajar data science untuk career switch sebaiknya dilakukan secara bertahap agar kamu tidak merasa harus menguasai semuanya sekaligus. Berikut ini caranya:

1. Mulai dari Fundamental

Sebelum masuk ke materi teknis yang lebih kompleks, pahami terlebih dahulu konsep dasar data, statistik, dan problem solving.

Fundamental ini akan membantu kamu memahami alasan di balik setiap proses analisis, bukan hanya mengikuti langkah atau kode yang diberikan.

Mulai dari konsep yang sederhana, seperti cara memahami dataset, membaca data, memahami statistik dasar, hingga menentukan pendekatan untuk menyelesaikan sebuah masalah.

2. Belajar Python dan SQL

Setelah memahami fundamental, mulai pelajari Python dan SQL karena keduanya merupakan skill penting dalam pekerjaan yang berkaitan dengan data.

Untuk Python, fokus pada konsep yang digunakan untuk data processing, data analysis, dan machine learning.

Sementara itu, SQL dapat digunakan untuk mengambil, memfilter, menggabungkan, dan mengolah data dari database.

Tidak perlu langsung mempelajari konsep yang terlalu kompleks; prioritaskan kemampuan yang memang relevan dengan target role.

3. Latihan dengan Dataset

Jangan hanya belajar teori atau menonton tutorial. Mulai berlatih menggunakan dataset agar terbiasa menghadapi data dalam bentuk yang lebih nyata.

Kamu bisa berlatih melakukan:

Data cleaning untuk memperbaiki data yang tidak lengkap atau tidak konsisten.
Data exploration untuk memahami karakteristik dataset.
Data analysis untuk menemukan pola dan hubungan dalam data.
Menarik insight berdasarkan hasil analisis.

Semakin sering berlatih, kamu akan semakin terbiasa menghadapi dataset dengan kondisi yang berbeda-beda.

4. Pelajari Machine Learning

Setelah memiliki dasar Python, SQL, statistik, dan data analysis, kamu bisa mulai masuk ke machine learning.

Mulailah dari algoritma dasar dan pahami bagaimana serta kapan algoritma tersebut digunakan. Jangan hanya fokus menghafal nama atau cara menjalankan model.

Pahami juga masalah yang ingin diselesaikan, data yang dibutuhkan, cara mengevaluasi model, dan bagaimana menginterpretasikan hasilnya.

5. Kerjakan Project

Project menjadi bagian penting dalam proses career switch karena memberikan kesempatan untuk menerapkan skill yang sudah dipelajari.

Pilih kasus yang mendekati masalah di industri agar kamu terbiasa berpikir seperti seorang profesional di bidang data.

Misalnya, kamu bisa membuat project customer segmentation, sales forecasting, customer churn prediction, atau sentiment analysis.

Selain memperkuat pemahaman, project tersebut nantinya bisa dikembangkan menjadi portfolio untuk mendukung proses melamar kerja.

6. Minta Feedback

Jangan hanya menyelesaikan project lalu menganggap proses belajar sudah selesai.

Minta feedback dari mentor, teman yang lebih berpengalaman, atau komunitas untuk mengetahui bagian yang masih perlu diperbaiki.

Feedback dapat membantu kamu menemukan kesalahan dalam kode, cara analisis, maupun cara menyampaikan insight.

Dengan terus memperbaiki hasil kerja berdasarkan masukan, kemampuan teknis dan cara berpikirmu akan berkembang lebih cepat.

Apakah Bootcamp Data Science Cocok untuk Career Switch?

Bagi career switcher, belajar data science dari nol bisa terasa membingungkan karena banyak skill yang perlu dikuasai dan tidak selalu mudah menentukan urutan belajarnya.

Bootcamp bisa menjadi salah satu pilihan jika kamu membutuhkan pembelajaran yang lebih terstruktur, mentor, dan pengalaman praktik untuk membantu mempersiapkan transisi karier.

Bootcamp dapat membantu career switch melalui beberapa hal berikut:

Pembelajaran terstruktur: kamu bisa mengikuti roadmap yang sudah disusun dari fundamental hingga materi yang lebih lanjut.
Tutor atau mentor: kamu bisa mendapatkan arahan ketika mengalami kesulitan memahami materi atau mengerjakan project.
Real project: kesempatan praktik membantu mengubah teori menjadi skill yang bisa diterapkan.
Portfolio: project yang dikerjakan selama program dapat dikembangkan menjadi bukti kemampuan saat melamar kerja.
Internship jika tersedia: pengalaman ini dapat membantu mengenal proses dan lingkungan kerja secara langsung.
Career support: dukungan seperti CV review, persiapan interview, dan career guidance dapat membantu menghadapi proses rekrutmen.

Apa yang Perlu Dicari dari Bootcamp untuk Career Switch?

Kalau kamu memilih bootcamp sebagai jalur belajar, jangan hanya melihat harga atau durasi program. Pastikan program tersebut memiliki:

Beginner friendly, terutama jika kamu belum memiliki background teknis.
Kurikulum terstruktur yang sesuai dengan target role.
Tutor expert yang bisa memberikan arahan dan feedback.
Real project untuk melatih kemampuan secara praktik.
Portfolio development untuk menunjukkan skill kepada recruiter.
Internship untuk mendapatkan pengalaman kerja jika tersedia.
Career support untuk membantu persiapan menuju proses rekrutmen.

Bagaimana Cara Membangun Portfolio untuk Career Switch ke Data Science?

Portfolio menjadi salah satu cara untuk menunjukkan kemampuan ketika pengalaman kerja di bidang data masih terbatas.

Karena itu, jangan hanya mengumpulkan banyak project, tetapi pilih project yang relevan dan tunjukkan bagaimana kamu menggunakan skill untuk menyelesaikan sebuah masalah.

Berikut ini beberapa caranya:

1. Pilih Project yang Relevan

Pilih project yang sesuai dengan role yang ingin kamu tuju dan bisa menunjukkan kemampuan data science secara nyata.

Tidak harus menggunakan project yang sangat kompleks; yang penting kamu memahami proses dan alasan di balik setiap langkahnya.

Beberapa contoh project yang bisa dibuat:

Customer churn prediction
Sales forecasting
Customer segmentation
Sentiment analysis
House price prediction

Sebaiknya pilih project yang memiliki masalah yang jelas dan memungkinkan kamu menunjukkan kemampuan seperti data analysis, machine learning, atau data visualization.

2. Tunjukkan Proses, Bukan Hanya Hasil

Recruiter tidak hanya perlu melihat hasil akhir project, tetapi juga ingin mengetahui bagaimana kamu sampai pada hasil tersebut. Karena itu, dokumentasikan proses pengerjaan secara runtut.

Setidaknya, jelaskan:

Problem yang ingin diselesaikan.
Dataset yang digunakan.
Data cleaning yang dilakukan.
Analysis untuk memahami data.
Model yang digunakan jika project melibatkan machine learning.
Evaluation untuk mengukur hasil model.
Insight atau kesimpulan yang diperoleh.

Dengan menunjukkan proses tersebut, portfolio akan lebih mencerminkan cara berpikirmu dalam menyelesaikan masalah menggunakan data.

3. Dokumentasikan di GitHub

Setelah project selesai, dokumentasikan dengan rapi di GitHub agar recruiter atau calon employer dapat melihat hasil pekerjaanmu. Jangan hanya mengunggah file kode tanpa penjelasan.

Pastikan repository memiliki struktur yang mudah dipahami dan sertakan README yang menjelaskan tujuan project, dataset, tools, metode, hingga hasil yang diperoleh.

Dokumentasi yang baik akan membuat project lebih mudah dinilai dan menunjukkan bahwa kamu mampu bekerja secara terstruktur.

4. Buat Portfolio yang Mencerminkan Target Role

Setiap project sebaiknya memiliki tujuan yang jelas dan relevan dengan posisi yang ingin kamu lamar.

Jika ingin menjadi Data Scientist, misalnya, pastikan beberapa project menunjukkan kemampuan dalam statistik, data analysis, dan machine learning.

Dengan begitu, recruiter tidak hanya melihat bahwa kamu pernah mengerjakan project data, tetapi juga bisa melihat apakah skill yang kamu miliki sesuai dengan kebutuhan role yang dituju.

Bagaimana Menulis CV Saat Career Switch ke Data Science?

Saat melakukan career switch, CV perlu menunjukkan bahwa meskipun pengalaman kerjamu sebelumnya berada di bidang berbeda, kamu sudah memiliki skill dan pengalaman yang relevan dengan data science.

Berikut ini cara menulisnya:

1. Tonjolkan Skill yang Relevan

Mulailah dengan menampilkan skill yang memang dibutuhkan untuk posisi yang kamu lamar.

Selain skill teknis seperti Python, SQL, statistik, dan machine learning, sertakan juga transferable skills dari pengalaman sebelumnya.

Misalnya, pengalaman melakukan analisis, riset, problem solving, atau bekerja dengan data dalam pekerjaan sebelumnya tetap bisa menjadi nilai tambah.

Dengan begitu, recruiter dapat melihat bahwa kamu sudah memiliki kemampuan dasar yang bisa ditransfer ke bidang data.

2. Masukkan Portfolio Project

Karena pengalaman profesional di bidang data mungkin masih terbatas, portfolio project dapat menjadi bukti konkret atas kemampuanmu.

Pilih beberapa project yang paling relevan dengan posisi yang ingin dilamar dan cantumkan secara ringkas di CV.

Jelaskan masalah yang diselesaikan, tools yang digunakan, kontribusimu, dan hasil yang diperoleh.

Hindari hanya menuliskan judul project tanpa menjelaskan apa yang sebenarnya kamu kerjakan.

3. Gunakan Pengalaman Lama sebagai Nilai Tambah

Pengalaman kerja sebelumnya tetap relevan, terutama jika kamu bisa menghubungkannya dengan kebutuhan di bidang data.

Jangan hanya menuliskan tanggung jawab pekerjaan, tetapi tunjukkan skill dan pencapaian yang bisa mendukung posisi barumu.

Misalnya, jika sebelumnya bekerja di marketing, pengalaman menganalisis performa kampanye atau perilaku pelanggan dapat menjadi nilai tambah untuk posisi yang berkaitan dengan marketing analytics.

Pendekatan ini menunjukkan bahwa kamu membawa domain knowledge sekaligus data skill baru.

4. Sesuaikan CV dengan Job Description

Jangan menggunakan satu CV yang sama untuk semua posisi. Sebelum melamar, baca job description dan identifikasi skill, tools, serta kualifikasi yang dicari perusahaan.

Kemudian, sesuaikan CV dengan menggunakan keyword dan skill yang memang relevan dan benar-benar kamu kuasai.

Cara ini membantu recruiter lebih mudah melihat kecocokan profilmu dengan posisi yang tersedia sekaligus membuat CV lebih terarah.

**Bagaimana Cara Mencari Kerja Setelah Career Switch ke Data Science?**

Setelah membangun skill dan portfolio, tahap berikutnya adalah mulai masuk ke proses pencarian kerja. Sebagai career switcher, kamu tidak harus langsung mendapatkan posisi ideal.

Berikut cara mencari kerja yang bisa kamu lakukan:

1. Mulai dari Role yang Realistis

Pilih posisi yang sesuai dengan tingkat kemampuan dan pengalaman yang sudah kamu miliki.

Tidak masalah jika posisi pertama belum langsung menjadi Data Scientist, karena pengalaman dari posisi yang berdekatan dengan data juga bisa menjadi bekal untuk berkembang.

Beberapa posisi yang bisa dipertimbangkan:

Junior Data Scientist
Data Analyst
Machine Learning Intern
Data Science Intern

Pilih posisi berdasarkan skill yang sudah kamu kuasai dan persyaratan dalam job description.

Yang terpenting, cari peluang yang memungkinkan kamu mendapatkan pengalaman nyata di bidang data.

2. Jangan Menunggu Portfolio Sempurna

Kesalahan yang cukup umum dilakukan career switcher adalah terus belajar dan menunda melamar karena merasa belum cukup siap.

Padahal, kamu tidak harus memiliki portfolio yang sempurna sebelum mulai mencari pekerjaan.

Ketika sudah memahami fundamental dan memiliki beberapa project yang relevan, kamu bisa mulai melamar sambil terus meningkatkan kemampuan.

Dengan mengikuti proses rekrutmen, kamu juga bisa mengetahui skill apa yang masih perlu diperbaiki berdasarkan technical test atau feedback yang didapatkan.

3. Perluas Networking

Mencari kerja tidak hanya dilakukan melalui platform lowongan pekerjaan.

Networking juga dapat membantu kamu mendapatkan informasi mengenai peluang yang mungkin belum kamu temukan secara langsung.

Beberapa cara yang bisa dilakukan:

Aktif membangun koneksi di LinkedIn.
Bergabung dengan komunitas data.
Mengikuti event, webinar, atau workshop yang relevan.
Terhubung dengan alumni bootcamp atau orang yang sudah bekerja di bidang data.

Semakin luas jaringan yang relevan, semakin besar kesempatanmu mendapatkan informasi, insight industri, atau bahkan rekomendasi peluang kerja.

4. Persiapkan Technical Test

Untuk posisi data, proses rekrutmen dapat mencakup technical test atau case study.

Karena itu, jangan hanya fokus pada teori, tetapi biasakan diri mengerjakan soal dan kasus yang menyerupai proses seleksi.

Beberapa kemampuan yang bisa dilatih meliputi:

SQL untuk mengambil dan mengolah data.
Python untuk menyelesaikan masalah berbasis data.
Statistics untuk menganalisis dan menginterpretasikan data.
Data analysis untuk menemukan pola dan insight.
Case study untuk melatih kemampuan menyelesaikan masalah menggunakan data.

Latihan secara rutin akan membuatmu lebih terbiasa menghadapi soal teknis dan menjelaskan alasan di balik solusi yang kamu pilih.

5. Persiapkan Interview

Selain kemampuan teknis, kamu juga perlu siap menjelaskan alasan dan proses di balik career switch yang dilakukan.

Recruiter mungkin ingin memahami mengapa kamu berpindah bidang dan bagaimana pengalaman sebelumnya dapat mendukung karier barumu.

Latih cara menjelaskan:

Pengalaman kerja sebelumnya dan skill yang bisa ditransfer.
Alasan melakukan career switch ke data science.
Project yang pernah dibuat dan masalah yang kamu selesaikan.
Cara menggunakan data untuk menyelesaikan masalah.

Jawaban yang jelas dan terstruktur dapat membantu recruiter melihat bahwa keputusan career switch yang kamu lakukan bukan sekadar mencoba bidang baru, tetapi merupakan langkah karier yang sudah kamu persiapkan.

Berapa Lama Waktu yang Dibutuhkan untuk Switch Career ke Data Science?

Tidak ada durasi yang sama untuk setiap orang ketika melakukan career switch ke data science.

Lama prosesnya bergantung pada background, kemampuan awal, waktu belajar yang tersedia, dan role yang ingin dituju.

Karena itu, konsistensi dalam belajar dan berlatih lebih penting daripada mengejar waktu tercepat.

Gambaran tahapan yang bisa kamu ikuti:

Fundamental: memahami konsep dasar data, statistik, dan problem solving.
Python & SQL: mempelajari tools utama untuk mengolah dan mengambil data.
Data Analysis: belajar membersihkan, mengeksplorasi, dan menganalisis dataset.
Statistics: memahami konsep statistik yang relevan dengan analisis dan machine learning.
Machine Learning: mempelajari konsep dan algoritma dasar untuk membangun model.
Project: menerapkan skill melalui kasus yang menyerupai masalah nyata.
Portfolio: mendokumentasikan project sebagai bukti kemampuan.
Job Preparation: mempersiapkan CV, LinkedIn, technical test, dan interview.
Melamar: mulai mencari posisi yang sesuai dengan kemampuan dan target karier.

Apa Kesalahan yang Perlu Dihindari Saat Switch Career ke Data Science?

Proses career switch membutuhkan waktu dan tidak selalu berjalan mulus. Selain membangun skill, kamu juga perlu menghindari beberapa kesalahan yang dapat membuat proses belajar dan mencari kerja menjadi lebih lama.

Hindari beberapa kesalahan berikut ini:

1. Belajar Terlalu Banyak Skill Sekaligus

Bidang data science memiliki banyak tools dan konsep yang bisa dipelajari, tetapi bukan berarti kamu harus menguasai semuanya sejak awal.

Terlalu banyak materi justru bisa membuat proses belajar tidak fokus dan terasa lebih berat. Tentukan terlebih dahulu target role, lalu prioritaskan skill yang paling relevan.

Setelah fundamental sudah kuat, kamu bisa menambahkan kemampuan lain secara bertahap sesuai kebutuhan.

2. Hanya Mengandalkan Sertifikat

Sertifikat dapat menunjukkan bahwa kamu pernah mengikuti sebuah program pembelajaran, tetapi bukan menjadi pengganti kemampuan nyata.

Recruiter tetap perlu melihat apakah kamu mampu menerapkan skill yang dipelajari untuk menyelesaikan masalah.

Karena itu, jangan berhenti setelah mendapatkan sertifikat. Lengkapi pembelajaran dengan project, portfolio, dan pengalaman praktik yang bisa menunjukkan kemampuanmu.

3. Tidak Membuat Project

Memahami teori saja belum cukup untuk membuktikan bahwa kamu siap bekerja di bidang data.

Project memberikan kesempatan untuk menerapkan apa yang sudah dipelajari dalam situasi yang lebih nyata.

Melalui project, kamu bisa menunjukkan kemampuan dalam membersihkan data, melakukan analisis, membangun model, menemukan insight, hingga menjelaskan hasilnya.

Project tersebut juga dapat menjadi bagian penting dari portfolio saat melamar kerja.

4. Mengabaikan Background Sebelumnya

Career switch bukan berarti kamu harus menganggap pengalaman sebelumnya tidak berguna.

Justru, domain knowledge dan transferable skills dari pekerjaan lama bisa menjadi keunggulan yang membedakanmu dari kandidat lain. Coba cari hubungan antara pengalaman sebelumnya dengan bidang data.

Misalnya, pengalaman di marketing dapat dikombinasikan dengan customer analytics, sementara pengalaman di finance bisa menjadi modal untuk financial analytics.

5. Menunggu Sampai Merasa “100% Siap”

Tidak ada titik di mana kamu akan merasa benar-benar menguasai semua hal sebelum mulai mencari pengalaman. Jika terus menunggu sampai merasa sempurna, proses career switch justru bisa tertunda.

Setelah memiliki fundamental dan beberapa project yang relevan, mulai bangun portfolio, ikut internship atau project kolaborasi, dan perlahan mencari peluang kerja.

Sambil menjalani proses tersebut, kamu tetap bisa terus belajar dan memperbaiki skill yang masih kurang.

Tips agar Career Switch ke Data Science Lebih Lancar

Career switch akan terasa lebih mudah jika kamu memiliki arah belajar yang jelas dan tidak menjalani prosesnya sendirian.

Selain membangun skill teknis, penting juga untuk menjaga konsistensi, mendapatkan feedback, dan mulai mencari pengalaman sejak awal.

Berikut tips yang bisa kamu terapkan:

1. Buat Learning Plan

Buat rencana belajar yang realistis berdasarkan target role yang ingin kamu capai.

Tentukan materi yang perlu dipelajari dan target yang ingin diselesaikan setiap minggu agar proses belajar lebih terarah.

Misalnya, kamu bisa membagi waktu untuk mempelajari Python, SQL, statistik, hingga mengerjakan project.

Dengan learning plan, kamu juga bisa melihat perkembangan dan mengetahui materi mana yang masih perlu diperkuat.

2. Konsisten Berlatih

Kemampuan data science tidak bisa dibangun hanya dengan belajar sesekali dalam waktu yang lama.

Lebih baik meluangkan waktu secara rutin untuk membaca materi, mengerjakan latihan, dan mencoba dataset daripada belajar intensif hanya ketika sedang memiliki banyak waktu.

Konsistensi membantu membuat konsep teknis seperti coding, statistik, dan analisis data menjadi lebih familiar sehingga proses belajar terasa lebih ringan dari waktu ke waktu.

3. Bangun Portfolio Sejak Awal

Jangan menunggu sampai semua materi selesai dipelajari untuk mulai membuat project.

Justru, project dapat menjadi media untuk memahami materi dan mengetahui bagian mana yang masih belum kamu kuasai.

Mulailah dari project sederhana, kemudian tingkatkan kompleksitasnya secara bertahap.

Dengan cara ini, kamu tidak hanya mengumpulkan portfolio, tetapi juga terbiasa menerapkan skill yang dipelajari.

4. Bergabung dengan Komunitas

Komunitas dapat menjadi tempat untuk bertanya, berdiskusi, berbagi pengalaman, dan mendapatkan informasi mengenai dunia kerja di bidang data.

Berinteraksi dengan orang yang sedang belajar atau sudah bekerja di bidang yang sama juga bisa memberikan perspektif baru.

Kamu bisa bergabung dengan komunitas data, mengikuti event atau webinar, maupun membangun koneksi dengan praktisi melalui LinkedIn.

5. Cari Mentor atau Pembelajaran Terstruktur

Jika merasa kesulitan menentukan apa yang harus dipelajari atau sering stuck saat belajar sendiri, mentor atau program pembelajaran yang terstruktur bisa membantu.

Kamu dapat mengikuti roadmap yang lebih jelas dan mendapatkan arahan ketika mengalami kesulitan.

Feedback dari mentor juga dapat membantu memperbaiki cara belajar, kode, analisis, maupun project yang kamu buat.

Dengan begitu, proses belajar bisa menjadi lebih terarah dan kamu tidak perlu terlalu lama mencari tahu semuanya sendiri.

Kesimpulan

Switch career ke data science bisa dilakukan meskipun kamu berasal dari bidang non-IT, selama mau membangun skill secara bertahap dan konsisten.

Tentukan target role, manfaatkan background sebelumnya, bangun portfolio, dan mulai mencari pengalaman tanpa menunggu merasa sempurna.

Dengan learning plan yang jelas, latihan rutin, serta dukungan mentor atau komunitas, proses transisi karier dapat menjadi lebih terarah dan realistis.

Siap Mulai Career Switch ke Data Science Bersama Digital Skola? Daftar Sekarang

Digital Skola menyediakan program yang dirancang untuk membantu kamu belajar secara terstruktur, membangun portfolio, dan mempersiapkan diri menuju dunia kerja.

Di Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship, kamu bisa mendapatkan:

Blended Learning untuk belajar lebih fleksibel.
Tutor Expert untuk mendapatkan arahan dan feedback selama belajar.
Beginner Friendly untuk kamu yang belum punya background IT.
7 Portfolio Project untuk membuktikan kemampuan melalui project nyata.
Real Internship untuk mendapatkan pengalaman kerja langsung.
BNSP & Microsoft Azure Certification sebagai sertifikasi pendukung.
Global Career untuk membuka wawasan dan peluang karier yang lebih luas.

Daftar sekarang dan mulai bangun skill dan portfolio yang kamu butuhkan bersama Digital Skola.

FAQ

1. Apakah bisa switch career ke data science tanpa background IT?

Bisa. Kamu tidak harus berasal dari jurusan IT untuk memulai career switch ke data science. Yang penting adalah membangun skill teknis seperti Python, SQL, statistik, dan machine learning, serta memiliki project yang relevan.

2. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk switch career ke data science?

Tidak ada durasi yang sama untuk semua orang. Waktunya bergantung pada background, kemampuan awal, intensitas belajar, target role, dan konsistensi dalam berlatih.

3. Apakah pengalaman kerja sebelumnya masih berguna saat pindah ke bidang data?

Ya. Pengalaman sebelumnya dapat menjadi domain knowledge dan transferable skills yang mendukung pekerjaan di bidang data. Misalnya, pengalaman marketing dapat dikombinasikan dengan customer analytics.

4. Apakah harus menguasai coding dan matematika sebelum mulai belajar data science?

Tidak. Kamu tidak harus sudah jago coding atau matematika sejak awal. Python dan konsep statistik yang relevan dapat dipelajari secara bertahap selama proses belajar.

5. Apakah harus mengikuti bootcamp untuk bisa switch career ke data science?

Tidak harus. Kamu bisa belajar melalui kursus, pembelajaran mandiri, komunitas, atau bootcamp. Namun, bootcamp dapat menjadi pilihan jika kamu membutuhkan kurikulum terstruktur, mentor, project, dan dukungan persiapan karier.

Apakah kamu yakin ingin keluar?