5 Soft Skill Data Scientist yang Wajib Dikuasai

Sebagai contoh, bayangkan seorang data scientist telah melakukan analisis mendalam terhadap data penjualan perusahaan dan menemukan tren-tren penting yang dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional.

Namun, jika data scientist tersebut tidak mampu mengomunikasikan temuan tersebut secara efektif kepada manajer pemasaran atau tim penjualan yang tidak memiliki latar belakang teknis, maka nilai temuan tersebut akan hilang.

Oleh karena itu, kemampuan untuk mengubah temuan yang kompleks menjadi pesan yang mudah dimengerti adalah kualitas sangat berharga dalam komunikasi data science.

2. Pemecahan masalah

Kemampuan untuk memecahkan masalah secara efektif adalah inti dari pekerjaan seorang data scientist.

Selain memiliki keahlian teknis yang kuat, seorang data scientist harus dapat mengidentifikasi masalah dengan jelas, merancang pendekatan yang sesuai untuk memecahkannya, dan mengimplementasikan solusi dengan efisien.

Keahlian analitis yang kuat dan kemampuan untuk berpikir secara kritis sangat dihargai dalam industri data science.

Misalnya, jika perusahaan menghadapi tantangan dalam meningkatkan retensi pelanggan, seorang data scientist harus dapat menganalisis data pelanggan, mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi retensi, dan merancang strategi efektif untuk mengatasi masalah tersebut.

Hal ini melibatkan kemampuan untuk menggabungkan berbagai sumber data, menerapkan metode analisis yang tepat, dan menarik kesimpulan yang dapat memberikan panduan tindakan kepada manajemen.

Kemampuan untuk menghadapi tantangan ini dengan cara kreatif dan efektif adalah kualitas yang sangat dicari dalam seorang data scientist.

3. Kolaborasi tim

Data science sering melibatkan kerja tim yang melintasi departemen atau disiplin ilmu. Oleh karena itu, kemampuan untuk bekerja dalam tim, berkolaborasi dengan orang-orang yang memiliki latar belakang berbeda, dan menghargai kontribusi dari anggota tim lainnya adalah keterampilan yang tidak boleh diabaikan.

Seorang data scientist yang baik harus dapat berbagi pengetahuan, mengatasi perbedaan pendapat, dan bekerja sama untuk mencapai tujuan bersama.

Misalnya, dalam proyek data science yang kompleks, mungkin diperlukan kolaborasi antara data scientist, ilmuwan domain, dan pengembang perangkat lunak.

Setiap anggota tim mungkin memiliki pemahaman yang berbeda tentang masalah yang ingin diselesaikan dan pendekatan yang harus diambil.

Dalam konteks ini, seorang data scientist harus mampu berkomunikasi dengan jelas, mendengarkan perspektif orang lain, dan bersedia mengintegrasikan kontribusi dari setiap anggota tim.

Kolaborasi efektif akan memastikan bahwa semua keahlian yang diperlukan terlibat dalam proyek dan menghasilkan solusi yang komprehensif.

4. Kemampuan adaptasi

Industri data science terus berkembang dan berubah dengan cepat. Kemampuan untuk beradaptasi dengan perubahan teknologi, alat, dan paradigma baru adalah soft skill yang sangat penting.