Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

4 Skill Utama Data Scientist yang Dibutuhkan di Tahun 2022

Belajar Data Science di Rumah 06-September-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4f2a36ce34f23039d44ea58a2ddb3bb2_x_Thumbnail800.jpg

Melihat perkembangan teknologi sekarang ini yang merambah hampir di seluruh aktivitas manusia, menyebabkan data yang semakin banyak dari sebelumnya. Aplikasi atau sistem yang digunakan terhubung dengan tempat penyimpanan data.


Disanalah data-data disimpan sesuai lokasinya. Bisa kita bayangkan dengan data yang sebanyak itu, jika tidak ditangani dengan baik, maka dapat menjadi masalah besar bagi perusahaan. Oleh karena itu, dibutuhkan Data Scientist yang bertugas mengatur dan menganalisis data di perusahaan. Profesi Data Scientist banyak dicari perusahaan di berbagai bidang.


Setiap perusahaan tentu memiliki kriteria tersendiri untuk para talent data yang ingin menempati posisi Data Scientist. Biasanya yang memiliki latar belakang IT atau statistik lebih disukai, namun tidak menutup kemungkinan yang berlatar belakang rumpun ilmu lainnya untuk berkarir sebagai Data Scientist.


Hal utama yang harus dipersiapkan jika ingin menjadi Data Scientist adalah menguasai skill yang dibutuhkan. Penasaran apa saja skill utama Data Scientist di tahun 2022 ini? Yuk, simak dibawah ini!


1. Statistika

data scientist


Seringkali statistika dan statistik dianggap sama. Namun ternyata keduanya memiliki pengertian yang berbeda. Statistika adalah ilmu yang mempelajari statistik yang mencakup bagaimana melakukan pengumpulan data, mengolah data, melakukan analisis data, hingga menyajikan hasil pengolahan data ke dalam bentuk yang lebih menarik dan mudah dipahami oleh orang lain.


Sedangkan statistik merupakan data yang dikumpulkan, diolah, dan disajikan untuk memperoleh informasi yang berguna. 


Statistika menjadi ilmu yang wajib dikuasai seorang Data Scientist karena merupakan salah satu ilmu yang membentuk data science. Tugas Data Scientist salah satunya adalah menganalisis data.


Tugas ini dilakukan menggunakan metode atau teknik statistik yang sesuai dengan data yang dimiliki dan tujuan analisisnya. Seringlah bereksperimen dengan berbagai jenis data dan kasus untuk semakin memahami metode-metode yang sesuai untuk digunakan.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Pemrograman

data scientist

Data yang ditangani oleh Data Scientist bukanlah data yang sedikit. Istilah Big Data digunakan untuk menggambarkan data dengan jumlah yang sangat banyak, bervariasi, dan terkumpul dalam waktu yang relatif singkat.


Untuk itu diperlukan tools yang mampu mengolah big data yaitu dengan melibatkan pemrograman. Beberapa diantaranya yaitu Python, SQL, dan R. Setiap tools memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. 


Terkadang Data Scientist mengkombinasikan beberapa tools agar pekerjaannya menjadi efektif dan menjawab permasalahan yang ada. Kemampuan pemrograman menggunakan tools Data Scientist merupakan hal yang wajib dikuasai karena penting dalam menjalankan tugas-tugasnya. 


3. Data Wrangling, Database Management, dan Data Storytelling

data scientist


Skill selanjutnya yang harus dimiliki Data Scientist adalah kemampuan data wrangling, database management, dan data storytelling. Data yang dikumpulkan sebelum analisis biasanya masih berupa data mentah.


Sehingga perlu dibersihkan terlebih dahulu dan siap untuk dijadikan bahan analisis. Data wrangling adalah proses dimana data di manajemen dan dibentuk menjadi lebih tertata. Proses ini cukup krusial karena diperlukan ketelitian dan harus bisa menjawab permasalahan yang ingin diselesaikan. Yang kedua, kemampuan database management wajib dikuasai Data Scientist. 


Data yang telah dibersihkan akan disimpan ke dalam penyimpanan data atau disebut database. Pemahaman database management akan memudahkan pengolahan dan manipulasi data. Database management melibatkan tools seperti SQL Server, MySQL, NoSQL, dan Oracle.


Setelah melakukan analisis, Data Scientist akan memberikan hasil dari seluruh proses yang dilakukan kepada stakeholder. Nah, kemampuan data storytelling menjadi hal wajib karena Data Scientist bertanggung jawab menyampaikan hasil analisisnya dengan baik dan dipahami oleh tim lain di perusahaan. Sehingga nantinya dapat menjadi pedoman untuk pengambilan keputusan oleh perusahaan atau tim terkait. 


4. Tools Wajib Data Scientist

data scientist


Sebelumnya sudah dijelaskan diatas, ada beberapa tools yang wajib dikuasai Data Scientist  karena tugasnya berkaitan dengan data yang sangat besar. Setiap perusahaan biasanya mempunyai kriteria tersendiri mengenai tools apa yang dipakai di perusahaan dan menjadi syarat untuk para talent data. Namun untuk memulai karir, kamu tidak perlu langsung menguasai semuanya.


Beberapa tools dibawah ini bisa kamu pelajari lebih dulu untuk memulai awal karir kamu sebelum mempelajari tools atau teknologi lainnya, diantaranya sebagai berikut:

  • Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang digunakan Data Scientist dalam pekerjaannya. Python dapat diandalkan untuk analisis data, visualisasi data, hingga merancang machine learning.

  • R adalah bahasa pemrograman yang memiliki banyak fungsi untuk pengolahan data statistik. Selain itu, R juga dapat digunakan untuk visualisasi data dan machine learning.

  • SQL adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional.  SQL menyediakan banyak fungsi yang memudahkan manajemen data.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


Poin-poin yang sudah kita bahas diatas adalah skill utama bagi seorang Data Scientist. Untuk pemula yang ingin menjadi Data Scientist, skill-skill tersebut cukup menjadi bekal mengawali karir.


Namun perlu diingat, kamu harus terus meningkatkan skill dengan berbagai data dan kasus nyata di lapangan. Semakin banyak portfolio data yang kamu punya akan menambah nilai kemampuanmu di mata rekruter. 


Ingin belajar tools Data Scientist tapi bingung dari mana? Yuk, gabung di DQLab.id! Tersedia banyak modul Python, R, dan SQL dari tingkat dasar hingga advanced yang mudah dipelajari pemula. Ada juga project-project data yang bisa kamu jadikan portfolio datamu. Dan jangan lupa untuk terhubung dengan member lainnya dan mentor-mentor data di Discord DQLab


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login