Kuasai 4 Skill Data Scientist Ini, Agar Jadi Incaran Perusahaan
Menjadi seorang Data Scientist tidak harus dari orang berlatang belakang pendidikan IT atau Matematika, hanya saja memang terdapat beberapa kualifikasi khusus yang perlu dimiliki Data Scientist untuk menunjang pelaksanaan peran dan tanggung jawab mereka.
Data Scientist adalah orang yang bertanggung jawab mengumpulkan, memproses, dan melakukan analisis. Umumnya Data Scientist menangani hal-hal yang lebih kompleks dengan menerapkan teknik yang canggih untuk melakukan prediksi.
Banyak ahli terutama pakar data maupun praktisi memperkirakan bahwa profesi Data Scientist saat ini merupakan profesi paling diminati dan menjadi pekerjaan terseksi di era digital saat ini. Namun, jika ditilik dari permintaan yang begitu besar, justru saat ini Data Scientist Indonesia masih tergolong langka.
Hal tersebut karena belum banyak sumber daya manusia Indonesia yang menguasai baik segi ilmu Data Science maupun pengalaman yang telah diperoleh pelamar.
Oleh karena itu, hal ini menjadi peluang besar bagi para kaum milenial karena profesi Data Scientist ini peminat yang benar-benar kompeten masih belum terlalu banyak sedangkan kebutuhan di lapangan sudah sangat banyak.
Jika profesi ini sangat menarik bagimu, maka ada baiknya kamu mempersiapkan dirimu dengan meningkatkan kemampuan yang diperlukan oleh seorang Data Scientist. Seperti apa kemampuan yang wajib kamu kuasai? Yuk simak pembahasan berikut ini!
1. Statistika dan Peluang
(source: betterexplained.com)
Data Science adalah ilmu yang banyak menggunakan proses, algoritma atau sistem untuk mengekstrak informasi dan insight yang akan menjadi bahan dasar pengambilan keputusan. Dalam hal ini, memperkirakan dan memprediksi suatu kemungkinan yang akan terjadi adalah bagian penting dari Data Science.
Probabilitas dengan bantuan metode statistika akan membantu stakeholder untuk meminimalisir hal buruk yang mungkin terjadi. Dengan Probabilitas dan Statistika seorang Data Scientist bisa mengeksplorasi lebih banyak hal yang tersembunyi dalam data, mengidentifikasi variabel yang saling berkaitan, memprediksi trend di masa mendatang, memperkirakan penyimpangan dari trend yang sudah ada, menentukan pola atau motif data, dan mengungkapkan anomali data.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Algoritma Machine Learning dan Artificial Intelligence
Machine Learning dan Artificial Intelligence merupakan teknologi yang dibuat dimana mesin bisa meniru cara manusia dalam berperilaku. Perkembangan teknologi digital semakin pesat membuat pekerjaan Data Scientist akan berhubungan dengan Machine Learning dan Artificial Intelligence.
Pada manusia Machine Learning akan diibaratkan sebagai otak yang bisa digunakan untuk membuat sebuah keputusan berdasarkan algoritma yang dipilih. Sementara Artificial Intelligence sendiri akan diibaratkan sebagai kepala manusia. Sehingga bisa dikatakan bahwa Machine Learning merupakan salah satu bagian dari Artificial Intelligence.
Jika dilihat dari sejarahnya, penemuan teknologi Artificial Intelligence memang lebih dulu ditemukan, yaitu sekitar tahun 1950-an. Sementara teknologi Machine Learning muncul pada tahun 1980-an.
3. Data Wrangling
(source: g2.com)
Kamu memiliki data di warehouse, tetapi data itu sangat tidak konsisten. Untuk itu seorang Data Scientist perlu membersihkan dan menyatukan kumpulan data yang berantakan dan kompleks. Skill yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan ini adalah data wrangling.
Data wrangling adalah kegiatan penyeragaman/pembersihan data-data yang kotor menjadi data bersih yang siap digunakan untuk analisis dan uji coba. Data wrangler tahu bagaimana melakukan integrasi informasi dari berbagai sumber data, memecahkan masalah transformasi umum, dan menyelesaikan pembersihan data dan masalah kualitas.
4. Database Management
Melakukan manajemen data di perusahaan juga merupakan tugas seorang Data Scientist. Oleh karena itu Data Scientist wajib memiliki kemampuan dalam database management.
Database management meliputi aktivitas-aktivitas yaitu menghapus, indeksing, dan manipulasi data. Hal ini bertujuan memudahkan pengguna menyimpan data dan mengakses data kapanpun dibutuhkan.
Database management melibatkan tools seperti SQL Server, MySQL, NoSQL, dan Oracle. SQL (Structured Query Language) yaitu bahasa yang digunakan untuk mengakses database relational. Sedangkan NoSQL adalah sistem manajemen database yang tidak mematuhi aturan pada model sistem manajemen database relational yang banyak digunakan.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Berbagai skill tentu diperlukan untuk menghadapi persaingan Data Scientist yang semakin ketat. Kemampuan dan skill harus terus diasah untuk menjadikan dirimu lebih menarik dan berkualitas.
Untuk itu kamu ga perlu takut ketinggalan untuk asah dan update skill kamu! Yuk mulai belajar Data Science dan berbagai program lainnya secara fun dan praktis bersama DQLab.
DQLab menyediakan materi berupa modul dan bisa langsung dipelajari secara live code, mulai dari belajar dasar-dasarnya sampai dengan mengerjakan mini project. Praktek belajar di DQLab menggunakan live code editor dapat kita terapkan pada data sekunder lohh. Untuk lebih memudahkan dan memahaminya, yuk langsung saja Sign Up di DQLab.id dan nikmati modul gratis DQLab.
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita