Kupas Tuntas Roadmap Data Scientist untuk Pemula 2022
Roadmap data scientist merupakan salah satu jalan pintas agar pemula data bisa mendapatkan panduan khusus terkait apa saja yang biasanya dipelajari. Apalagi bagi orang-orang non IT akan kesulitan dalam mempelajari roadmap profesi data scientist karena sebelumnya tidak terbiasa. Sama halnya dengan profesi lainnya di dunia digital maka bagi pemula yang ingin terjun untuk menekuni data scientist perlu tuntunan alias roadmap sebagai petunjuk arah agar bisa selaras dengan kompetensi yang telah tersedia di industri.
Ibaratkan sahabat DQLab ingin pergi ke suatu tempat, sedangkan posisinya kamu adalah orang baru yang belum pernah mengenal tempat tersebut. Otomatis kamu perlu bantuan maps ataupun penunjuk arah agar kamu tidak tersesat baik berangkat maupun pulang. Sama juga dengan roadmap data scientist maka kamu perlu panduan yang lengkap agar kamu bisa level-up dengan skill yang ada.
Pasti kalian nih para pemula suka bingung, bentuk roadmapnya seperti apa sih? Terus isi-isinya apa aja? Tenang-tenang nggak perlu bingung, kali ini kita kupas tuntas bareng tentang Roadmap di artikel ini!
1. Matematika
Tulang punggung dari data science adalah matematika. Kamu tidak harus menjadi master matematika untuk memulai karir sebagai seorang data scientist, tapi jika kamu memahami matematika maka itu akan menjadi nilai tambah.
Untuk itu kamu bisa mulai mempelajari tentang linear algebra, kalkulus, function, hingga permutasi. Selain itu, kamu juga harus paham tentang statistika dan probabilitas yang meliputi analisis statistik prediktif, regresi linier, regresi logistik, dan model linear umum.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Statistika
Tidak cukup mempelajari saja, namun juga kamu harus mengetahui skill seperti apa yang dibutuhkan oleh Data Scientist agar mendorong kamu dan memotivasi pembelajarannya juga. Fundamental yang kuat akan membantu pekerjaan seperti ilmu Matematika, Statistik dan Komputer sains. Jika kamu sudah memiliki ilmu kuantitatif dan menguasai ilmu database maka akan mempermudah menganalisis data. Adapun beberapa rekomendasi konsep yang bisa kamu pelajari yaitu:
Analisis regresi
Kalkulus
Metode statistika dan probabilitas
Linear algebra
Pengujian hipotesis
Namun, meskipun kamu sudah menguasai ilmu kuantitatif perlunya juga skill kualitatif untuk dapat mengkomunikasi hasil analisis data tersebut.
3. Bahasa Pemrograman
Terdapat beberapa bahasa pemrograman yang tersedia untuk dipelajari dan juga ada bahasa pemrograman yang populer serta sering digunakan di kalangan praktisi, yaitu Python, R, SQL dan SAS.
Python, menjadi bahasa pemrograman yang dapat membantu untuk memfilter, mengubah data besar dan mengubah dataset yang tidak terstruktur sekalipun. Python sebagai aplikasi menyediakan pengembangan web, pengembangan software, deep learning dan juga machine learning.
Bahasa R, bahasa ini sama populernya dengan bahasa Python. R menjadi bahasa pemrograman yang sifatnya open-source dan berguna untuk membantu perhitungan matematika dan statistika yang rumit sekalipun. Penggunaan R juga dapat memungkinkan untuk melakukan visualisasi data bagi kamu pengguna pemula sekalipun.
SQL, merupakan akronim dari structured query language. Dimana menjadi alat untuk menangani dan memanajemen database (terstruktur dan tidak terstruktur) kedalam format yang lebih teratur agar memudahkan dalam menangani atau menganalisis data. Mempelajari SQL juga tidak hanya menjadi syarat praktisi Data Scientist saja melainkan juga dibutuhkan oleh seperti Data Analyst maupun Data Engineer karena SQL kegunaannya dapat membantu memperdalaman pemahaman yang kuat tentang data relasional.
SAS atau statistical analysis system, merupakan tools yang dapat digunakan dalam melakukan pemodelan atau operasi statistik, business intelligence, dan juga membantu melakukan analisis prediktif. Namun, penggunaan SAS tidak terlalu direkomendasi bagi pemula, karena alat ini terbilang cukup mahal dan beberapa dari perusahaan yang besar yang menggunakan tools ini.
Untuk menguasai bahasa pemrograman, sahabat data DQLab tidak harus menggunakan semuanya. Kamu bisa memilih bahasa pemrograman yang mudah kamu pahami dan bisa menggunakannya dengan tekun agar bisa diaplikasikan kedalam real case.
4. Data Wrangling
Data wrangling merupakan roadmap selanjutnya yang perlu dikuasai oleh seorang data scientist. Data wrangling adalah proses mengumpulkan, mengolah, menganalisis dan merapikan data mentah sehingga dapat dibaca dengan mudah. Ketika kamu mendapatkan hasil dari suatu riset, maka data yang kamu peroleh pastinya beragam dan punya berbagai bentuk.
Data tersebut biasanya tidak bisa langsung dibaca dan ditafsirkan, harus ada orang yang mengolah, merapikan, hingga menganalisis agar data yang dihasilkan bisa seragam. Tugas tersebut biasanya dilakukan oleh data scientist maupun data analyst. Nah, proses ini membuat data lebih mudah dibaca dan disesuaikan dengan tujuan perusahaan. Hal tersebut agar perusahaan dapat membuat rencana dan strategi bisnis sesuai dengan kebutuhan
5. Exploratory Data Analysis
Secara umum, Exploratory Data Analysis mencakup tentang proses kritis uji investigasi awal pada sebuah data untuk mengidentifikasi pola, menemukan anomali, menguji hipotesis, dan memeriksa asumsi melalui statistik ringkasan dan representasi grafis (visual). Data specialist menggunakan EDA untuk membedakan kumpulan data apa yang dapat diungkapkan lebih jauh di luar pemodelan data formal atau tugas pengujian hipotesis.
Hal ini memungkinkan mereka untuk mendapatkan temuan mendalam tentang variabel dalam kumpulan data dan hubungannya. EDA dapat membantu mendeteksi kesalahan, mengidentifikasi outlier dalam kumpulan data, memahami hubungan antar data, menggali faktor-faktor penting, menemukan pola dalam data, dan memberikan wawasan baru.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
6. Model Deployment
Roadmap yang tergolong sangat advance adalah model deployment. Kira-kira apa sih yang dimaksud dengan model deployment itu? Model deployment adalah penerapan model-model machine learning atau sederhananya memasukkan model ke dalam produksi berarti membuat model yang tersedia untuk sistem bisnis lain. Dengan menggunakan model, sistem lain dapat mengirim data ke mereka dan mendapatkan prediksinya.
Ketika kita berpikir tentang ilmu data, kita berpikir tentang bagaimana membangun model machine learning, kita berpikir tentang algoritma mana yang akan lebih prediktif, bagaimana merekayasa fitur kita dan variabel mana yang digunakan untuk membuat model lebih akurat. Namun, bagaimana kita akan benar-benar menggunakan model-model itu sering diabaikan padahal ketika model terintegrasi penuh dengan sistem bisnis, kita dapat mengekstraksi nilai riil dari prediksi.
Nah, jadi gimana sahabat DQLab sudah punya gambaran kan tentang apa sih roadmap untuk menjadi seorang data scientist? Kalau kamu pengen tahu gambaran lengkap tentang roadmap lebih lanjut, DQLab sudah menyediakannya untuk kamu! Banyak bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajar. Mulai dari R, Python, SQL dan pengaplikasian ilmu data science plus studi kasus real case industry.
Yuk, tunggu apalagi? Signup sekarang pada form dibawah ini dan raih impianmu menjadi seorang data scientist handal di era digital!
Penulis: Reyvan Maulid