Sorotan Karyawan: Maarten

Apa yang Anda kerjakan di DataCamp dan seperti apa hari kerja biasanya?

Pada awalnya saya adalah pengembang konten di tim kurikulum inti, mengerjakan kursus R dan Python. Lalu saya beralih ke pengembangan kurikulum, di mana saya berfokus pada Tableau dan Power BI. Sulit mengatakan seperti apa hari kerja yang khas karena bisa sangat bervariasi, tetapi umumnya ada dua alurnya.

Pertama, saya meneliti persyaratan untuk mendapatkan sertifikasi pada perangkat lunak tertentu, lalu saya membuat daftar kasar untuk melihat apakah bisa dijadikan kursus yang layak. Setelah itu, saya membuat pelajaran konseptual, latihan, dan video demo. Proses lainnya adalah bekerja dengan pakar materi eksternal yang menyediakan materi yang harus ada dalam kursus dan bagaimana cara kami menyajikannya. Kemudian, kami mengimplementasikan materi tersebut ke dalam Teach, alat DataCamp untuk membangun kursus. Saat ini, saya sedang mengerjakan dua kursus sekaligus, tetapi kami sedang menyempurnakan proses agar dapat menangani lebih banyak kursus sekaligus.

Apakah Anda pernah mengajar kursusnya sendiri?

Yang saya sukai sebagai pengembang konten adalah kami juga berkesempatan menjadi instruktur. Saya suka sekali betapa luasnya audiens yang dapat dijangkau, dan bagi saya, sangat menyenangkan saat pertama kali merilis kursus dan mendapatkan umpan balik dari orang-orang di luar jaringan saya.

Dari mana minat Anda terhadap pekerjaan ini bermula?

Latar belakang saya adalah sains, saya menempuh PhD di ekologi perairan, dan pada saat itu saya berhadapan dengan dataset yang kompleks dan harus melakukan analisis data sendiri. Analisisnya sering kali sangat khusus, dan saat itu R belum seperti sekarang. Saya ingat membuat grafik di R itu menyulitkan, dan kelas-kelas pertama kami cukup menegangkan—tidak ada yang benar-benar paham apa yang kami lakukan. Baru di akhir masa PhD saya memahami nilai dari kemampuan mengode analisis sendiri dengan cara kita sendiri.

Salah satu fokus utama PhD saya adalah menyelidiki dampak penggunaan lahan terhadap kualitas air dan keberadaan nyamuk di badan air kecil. Setelah menyelesaikan PhD, saya berkesempatan mengikuti Hackathon yang berfokus pada penyebaran demam berdarah, penyakit yang ditularkan vektor melalui nyamuk. Dari situ saya terpapar teknologi dan alat baru di data science, dan memenangkan penghargaan di Hackathon tersebut mengantarkan saya ke pekerjaan pertama sebagai konsultan data science.

Apa yang membawa Anda ke DataCamp?

Karena saat itu ilmuwan data berpengalaman masih terbatas, kami berupaya melatih diri sendiri. Saat itulah saya menemukan DataCamp. Saya sangat menyukai cara pengajaran yang interaktif dan latihan praktiknya. Sebagai konsultan, saya mengerjakan proyek yang melibatkan machine learning, visualisasi data, dan pembuatan dasbor, tetapi bagian favorit dari pekerjaan saya adalah saat memberikan lokakarya kepada klien atau mahasiswa. Saya berpikir pasti ada cara untuk menjadikan sisi pengajaran ini sebagai pekerjaan penuh waktu. Selain itu, saya memiliki gelar Master di bidang pengajaran sehingga saya selalu tertarik pada pendidikan, dan ketika melihat lowongan di DataCamp, saya melihatnya sebagai kesempatan ideal untuk menyalurkan passion tersebut.

Saran apa yang akan Anda berikan kepada siapa pun yang melamar peran di DataCamp?

Menurut saya banyak bergantung pada departemen yang dituju, tetapi dalam kasus saya, sangat baik jika Anda mengenal platformnya, telah mengikuti beberapa kursus, dan memahami bagaimana informasi dasarnya disajikan. Hal baru yang akan dialami karyawan adalah kemandirian saat mengerjakan proyek sendiri, meskipun tentu saja bantuan tersedia bila dibutuhkan. Ciri lain bekerja di DataCamp adalah selalu ada ruang untuk perbaikan. Fitur baru terus bermunculan, jadi jangan takut untuk mengusulkan dan mencoba hal-hal baru. Tim konten juga memiliki latar belakang yang beragam. Selain saya, ada yang berasal dari rekayasa bisnis dan ekonomi, analisis pemasaran, ilmu komputer, biostatistika, psikologi, geologi, dan sosiologi, dan keberagaman ini menghasilkan ide menarik untuk dataset, latihan, dan wawasan konseptual. Intinya, apa pun latar belakang Anda tidak menjadi masalah jika Anda ingin masuk ke data science atau ingin memulai sebagai pengembang konten.

Di luar pekerjaan, Anda mendirikan orkestra bernama “ConForte Symphonic”, apakah masih aktif?

Ya, saya dan istri yang mendirikannya! Kami selalu bermain di orkestra, tetapi sangat sedikit kesempatan untuk bermain sebagai amatir. Karena itu, kami memutuskan membentuk orkestra sendiri pada akhir 2019. Kami memainkan tiga konser amal dan mulai merencanakan masa depan, tetapi kemudian pandemi terjadi. Baru-baru ini kami mendapat lampu hijau untuk mulai bermain lagi, dan bisa menantikan konser-konser berikutnya.

Sementara itu, saya mencari cara memanfaatkan data ConForte untuk membuat keputusan yang lebih baik. Misalnya, saya menggunakan regresi untuk memprediksi jumlah tiket yang terjual untuk konser amal kami, dan kami membuat keputusan yang tepat untuk memainkan tiga konser alih-alih dua konser seperti rencana awal—ketiganya terjual habis.

Apakah menurut Anda ada banyak dukungan di DataCamp untuk proyek seperti ini?

Selama masa orientasi, saya berbicara dengan COO kami, Martijn, tentang pendirian orkestra kami, dan ia sangat tertarik mengetahuinya. Secara umum ia antusias mengetahui minat orang, terutama dalam hal mendirikan proyek sampingan. Saya juga melihatnya sebagai situasi saling menguntungkan: Anda mempelajari keterampilan di waktu luang yang bisa diterapkan pada pekerjaan harian, dan sebaliknya, sehingga benar-benar menjaga motivasi di kedua bidang.

Apa yang Anda sukai untuk dilakukan di waktu luang?

Saya senang kami bisa bermain musik lagi, tetapi selain itu sebagian besar waktu saya dihabiskan bersama dua (segera tiga) anak kami. Sebagai seseorang yang berhasrat pada pengajaran, menyenangkan rasanya melihat mereka menjelajahi dunia dan menyerap semuanya untuk pertama kalinya. Saya suka membangun pemahaman mereka terhadap berbagai hal, jadi jika mereka bertanya, kadang saya menjawab, kali lain saya balik bertanya agar mereka berpikir—sebenarnya agak mirip dengan machine learning, bisa dibilang, mereka belajar melalui contoh dan pengulangan, dan begitulah cara kerja machine learning. Dengan melihat banyak contoh, mereka tahu bagaimana mengulangi hal tertentu dalam situasi tertentu. Bagaimanapun, sekarang mereka libur musim panas, akan menyenangkan bisa menghabiskan lebih banyak waktu bersama keluarga.

Ingin bergabung dengan Maarten di DataCamp? Kami saat ini sedang merekrut di New York; London; Leuven, Belgia; dan lokasi jarak jauh. Lihat lowongan kami.