Roadmap Belajar Data Science untuk Pemula, Wajib Catat!
Ilmu data adalah bagian penting dari banyak industri saat ini, mengingat sejumlah besar data yang dihasilkan, dan merupakan salah satu topik yang paling diperdebatkan di kalangan TI. Popularitasnya telah berkembang selama bertahun-tahun, dan perusahaan telah mulai menerapkan teknik ilmu data untuk mengembangkan bisnis mereka dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Saat ini, Ilmu data adalah domain studi yang berhubungan dengan volume besar data menggunakan alat dan teknik modern untuk menemukan pola yang tidak terlihat, memperoleh informasi yang berarti, dan membuat keputusan bisnis. Ilmu data menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks untuk membangun model prediktif. Data yang digunakan untuk analisis dapat berasal dari berbagai sumber dan disajikan dalam berbagai format.
Seorang Data Scientist mengubah data menjadi wawasan yang bermakna. Wawasan ini memandu manajemen tingkat atas saat membuat keputusan bisnis. Ilmu data dimulai dengan pengumpulan dan pembersihan data. Yang terakhir ini diperlukan karena data, ketika pertama kali bersumber, tidak datang dalam bentuk yang mudah untuk dianalisis. Biasanya ada entri yang hilang, volume yang rusak. Jadi Data Scientist menggunakan metode statistik dan keterampilan teknik untuk membersihkan data tersebut.
Kemudian, mereka melakukan analisis data eksplorasi, di mana mereka mencari pola dalam data. Data Scientist melakukan ini dengan menulis algoritma dan membuat model yang dapat digunakan untuk menjalankan eksperimen pada kumpulan data dan mengungkap wawasan yang bermanfaat. Data Scientist kemudian mengomunikasikan wawasan mereka kepada tim dan manajemen lain. Ini sering membutuhkan visualisasi data dan keterampilan presentasi.
Nah, untuk tau step by step jadi Data Scientist berikut roadmap yang Sahabat DQ perlukan!
1. Belajar ERD
ERD merupakan representasi grafis yang menggambarkan hubungan antara orang, objek, tempat, konsep atau peristiwa dalam sistem teknologi informasi (TI). ERD menggunakan teknik pemodelan data yang dapat membantu mendefinisikan proses bisnis dan berfungsi sebagai dasar untuk database relasional.
ERD memberikan titik awal visual untuk desain database yang juga dapat digunakan untuk membantu menentukan persyaratan sistem informasi di seluruh organisasi. Setelah database relasional diluncurkan, ERD masih dapat berfungsi sebagai titik referensi, jika diperlukan proses debug atau rekayasa ulang proses bisnis nanti. Namun, sementara ERD dapat berguna untuk mengatur data yang dapat diwakili oleh struktur relasional, ERD tidak dapat cukup mewakili data semi-terstruktur atau tidak terstruktur. Ini juga tidak mungkin membantu sendiri dalam mengintegrasikan data ke dalam sistem informasi yang sudah ada sebelumnya.
Baca juga: Panggilan untuk Pemula, DQLab Sediakan Modul Data Science Gratis!
2. Kenalan dengan 3 Profesi Utama Data
Agar tidak salah kaprah, maka sahabat DQ juga butuh mengetahui beberapa profesi utama praktisi data. Berikut adalah gambaran secara umum perbedaan tiga praktisi data Sahabat DQ.
Data Scientist
Peran pekerjaan: Tentukan apa masalahnya, pertanyaan apa yang membutuhkan jawaban, dan di mana menemukan datanya. Juga, mereka menambang, membersihkan, dan menyajikan data yang relevan.
Keterampilan yang dibutuhkan: Keterampilan pemrograman (SAS, R, Python), mendongeng dan visualisasi data, keterampilan statistik dan matematika, pengetahuan Hadoop, SQL, dan Pembelajaran Mesin.
Data Analyst
Peran pekerjaan: Analis menjembatani kesenjangan antara ilmuwan data dan analis bisnis, mengatur dan menganalisis data untuk menjawab pertanyaan yang diajukan organisasi. Mereka mengambil analisis teknis dan mengubahnya menjadi item tindakan kualitatif.
Keterampilan yang dibutuhkan: Keterampilan statistik dan matematika, keterampilan pemrograman (SAS, R, Python), ditambah pengalaman dalam perselisihan data dan visualisasi data.
Data Engineer
Peran pekerjaan: Data Engineer fokus pada pengembangan, penerapan, pengelolaan, dan pengoptimalan infrastruktur data dan saluran data organisasi. Insinyur mendukung ilmuwan data dengan membantu mentransfer dan mengubah data untuk kueri.
Keterampilan yang dibutuhkan: Basis data NoSQL (mis., MongoDB, Cassandra DB), bahasa pemrograman seperti Java dan Scala, dan kerangka kerja (Apache Hadoop).
3. Data Storytelling
Data storytelling adalah kemampuan untuk mengkomunikasikan wawasan secara efektif dari kumpulan data menggunakan narasi dan visualisasi. Ini dapat digunakan untuk memasukkan data ke dalam konteks dan menginspirasi tindakan dari audiens Sahabat DQ.
Ada tiga komponen kunci untuk bercerita tentang data:
Data: Analisis menyeluruh atas data yang akurat dan lengkap berfungsi sebagai dasar cerita data Sahabat DQ. Menganalisis data menggunakan analisis deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif dapat memungkinkan Sahabat DQ memahami gambaran lengkapnya.
Narasi: Narasi lisan atau tertulis, juga disebut alur cerita, digunakan untuk mengkomunikasikan wawasan yang diperoleh dari data, konteks di sekitarnya, dan tindakan yang Sahabat DQ rekomendasikan dan bertujuan untuk menginspirasi audiens Sahabat DQ.
Visualisasi: Representasi visual dari data dan narasi Sahabat DQ dapat berguna untuk mengomunikasikan ceritanya dengan jelas dan mudah diingat. Ini bisa berupa bagan, grafik, diagram, gambar, atau video.
Bercerita tentang data dapat digunakan secara internal (misalnya, untuk mengkomunikasikan perlunya peningkatan produk berdasarkan data pengguna) atau secara eksternal (misalnya, untuk membuat kasus yang menarik untuk membeli produk Sahabat DQ kepada calon pelanggan).
4. Business Knowledge
Pengetahuan bisnis merupakan aset strategis yang penting. Ini adalah kumpulan keterampilan, pengalaman, kemampuan, dan wawasan yang secara kolektif Sahabat DQ ciptakan dan andalkan dalam bisnis Sahabat DQ. Ini mempengaruhi semua aktivitas di dalam dan di sekitar bisnis Sahabat DQ. Pengetahuan memiliki nilai yang besar karena secara inheren unik untuk organisasi Sahabat DQ. Ini membentuk dan mendorong aktivitas bisnis Sahabat DQ, kemampuan Sahabat DQ untuk menjual atau berbuat lebih banyak, dan berdiri terpisah dari pesaing Sahabat DQ.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
Mulai Belajar Algoritma Data Science gratis bersama DQLab Academy! Yuk mulai sign up dan login melalui DQLab Academy! Nikmati kemudahan belajar Algoritma Data Science tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil belajar sekaligus buat portfolio dengan modul DQLab!