{"id":1585,"date":"2018-04-05T09:28:50","date_gmt":"2018-04-05T02:28:50","guid":{"rendered":"http:\/\/sewakantorsurabaya.com\/blog\/?p=1585"},"modified":"2018-04-05T09:28:50","modified_gmt":"2018-04-05T02:28:50","slug":"4-pertimbangan-penting-untuk-perusahaan-sebelum-merekrut-data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sewakantorsurabaya.com\/blog\/4-pertimbangan-penting-untuk-perusahaan-sebelum-merekrut-data-scientist\/","title":{"rendered":"4 Pertimbangan Penting untuk Perusahaan Sebelum Merekrut Data Scientist"},"content":{"rendered":"

Data Scientist merupakan salah satu profesi yang banyak dicari di\u00a0layanan penyedia informasi lowongan pekerjaan online<\/em>. Semenjak istilah \u201cdata is the new oil<\/em><\/a>\u201d menjadi kalimat yang populer di ranah kebutuhan bisnis modern, permintaan terhadap Data Scientist di Indonesia juga mulai ikut berkembang<\/strong>.<\/p>\n

Situasi ini menimbulkan tantangan tersendiri, baik bagi ketersediaan tenaga talenta lokal di lapangan, ataupun bagi pihak-pihak yang mempertimbangkan keperluan Data Scientist dalam perusahaan masing-masing.<\/p>\n

Meski seolah berkembang menjadi tuntutan bisnis modern, namun Samuel Chan selaku CEO\u00a0startup<\/em> penyedia layanan kursus\u00a0data science\u00a0<\/em>secara\u00a0offline\u00a0<\/em>Algoritma<\/a>\u00a0punya pendapat sendiri. Ia menyarankan agar perusahaan mempertimbangkan lagi apakah kebutuhan Data Scientist telah sesuai dengan tuntutan bisnis yang sedang dihadapi.<\/p>\n

Jangan sampai hal tersebut justru menimbulkan akar masalah baru, seperti potensi pemanfaatan tenaga Data Scientist yang kurang optimal,\u00a0mistreatment\u00a0<\/em>profesi, dan yang paling parah, kesalahan dalam memperkerjakan orang.<\/p>\n

Lantas apa saja faktor yang perlu diperhatikan oleh perusahaan ketika hendak memperkerjakan seorang Data Scientist? Berikut empat poin yang bisa menjadi pertimbangan<\/strong> yang diberikan Samuel sebelum merekrut tenaga\u00a0data science<\/em>\u00a0<\/em>ke dalam perusahaan.<\/p>\n

\n

Utamakan yang memiliki penguasaan\u00a0data science<\/em> di ranah spesifik<\/h3>\n

\"\"<\/p>\n

Meski profesi ini dapat diterapkan di berbagai bidang, namun untuk mendapatkan hasil yang optimal, perusahaan perlu mempertimbangkan pemilihan latar belakang seorang Data Scientist berdasarkan riwayat<\/strong> di ranah bisnis yang pernah ia geluti sebelumnya.<\/p>\n

Pastikan latar belakangnya sesuai dengan bisnis perusahaanmu. Sebagai contoh, Data Scientist yang pernah berkutat di\u00a0e-commerce<\/em> tentunya akan lebih menguasai \u201cmedan\u201d data yang hendak diteliti jika ia ditempatkan ke dalam ranah\u00a0e-commerce<\/em>\u00a0yang familier baginya.<\/p>\n

\u201cProfesi Data Scientist tidak hanya terpaku dengan analisis dan teknik formula matematika saja, tetapi juga penguasaan terhadap domain pengetahuan yang ia miliki seputar latar belakang data yang ditelitinya.\u201d<\/p><\/blockquote>\n

Meski demikian, ini bukan berarti seorang Data Scientist tidak diperbolehkan menekuni riset data lain di luar pengalaman sebelumnya.\u00a0Samuel menjelaskan bahwa faktor ini perlu dijadikan pertimbangan karena berkaitan dengan efisiensi kinerja<\/strong>, terutama dalam memproses data dan memahami model apa yang pas untuk kebutuhan risetnya.<\/p>\n

\n

Pastikan calon pelamar adalah developer<\/h3>\n
\"\"<\/p>\n

Sumber: Dribble<\/a><\/p>\n<\/div>\n

Dengan peluang yang makin terbuka untuk berprofesi sebagai seorang Data Scientist, situasi ini pun mendorong tantangan bagi perusahaan untuk menilai kandidat mereka apakah benar-benar seorang developer, atau hanyalah\u00a0user<\/em> yang mengerti analisis dan cara kerja formula saja.<\/p>\n

Menurut Samuel, menjadi seorang analytic<\/em>\u00a0tool user<\/em>\u00a0dan terlibat dalam proses analisis hingga pengembangan big data\u00a0<\/em>belum bisa menjadi jaminan seseorang bisa menjadi seorang developer Data Scientist. Sebaliknya, orang yang bisa dikategorikan sebagai developer, sudah pasti bisa menjadi\u00a0user.<\/em><\/p>\n

\u201cAda kalanya mereka harus bisa mengenali mana kandidat yang berusaha keras menghafal setiap formula matematika, dan mana yang memiliki\u00a0intuisi bagus dalam mendayagunakan formula untuk pengumpulan data.\u201d<\/p><\/blockquote>\n

Bagaimana cara mengategorikan seseorang adalah developer atau hanyalah seorang user<\/em> semata? Untuk hal tersebut, Samuel memberikan tiga tip<\/strong>, antara lain:<\/p>\n