Roadmap Mudah Menjadi Data Scientist untuk Pemula
Data science adalah bidang yang berkembang pesat dengan banyak potensi yang belum dimanfaatkan secara optimal. Laporan dari LinkedIn's Emerging Jobs menunjukkan bahwa potensi di bidang data science diperkirakan akan tumbuh secara signifikan selama tujuh tahun kedepan. Hal ini menyebabkan calon profesional TI yang tertarik dengan karir jangka panjang harus mempertimbangkan data scientist sebagai pilihan profesi yang menjanjikan. Namun, untuk dapat terjun dan berkarir di bidang data science kita memerlukan skill yang mumpuni karena akan membutuhkan banyak keterampilan kompleks, baik soft skill maupun hard skill.
Oleh karena itu, agar proses pendalaman skill lebih efektif kita memerlukan road maps data science sebagai representasi visual dari rencana strategis yang dirancang untuk membantu calon profesional TI mempelajari dan berhasil di bidang data science. Pada artikel kali ini DQLab akan memberikan bocoran roadmap data scientist yang mudah diikuti oleh beginner atau calon data scientist.
1. Belajar Programming
Data scientist harus belajar tentang struktur data umum misalnya, library, data type, list, set, tupel, algoritma pencarian dan pengurutan, logika, control flow, cara menulis function, pemrograman berorientasi objek, dan cara menggunakan library eksternal. Selain itu, calon data scientist harus terbiasa menggunakan elemen terkait Git dan GitHub seperti terminals dan version control. Selain bahasa pemrograman seperti R atau Python, data scientist juga harus bisa menggunakan dan menulis script code SQL.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Data Collection dan Cleaning
Data scientist bertugas untuk menemukan data berharga yang tepat yang bisa memecahkan masalah. Profesi ini mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk menggunakan API, database, repositori data yang tersedia untuk umum, dan bahkan scraping jika diperlukan. Sayangnya, data yang dikumpulkan dari sumber-sumber ini jarang siap digunakan sehingga perlu dibersihkan dan diformat sebelum digunakan. Salah satu tools yang bisa digunakan adalah array multi-dimensi, manipulasi dataframe, atau menggunakan perhitungan ilmiah dan deskriptif. Data scientist biasanya menggunakan library seperti Pandas dan NumPy untuk membantu mengubah informasi dari data mentah yang tidak diformat menjadi data yang siap dianalisis.
3. Problem Solving dan Project Building
Setelah calon data scientist memperoleh pemahaman fungsional di atas, kita perlu menerapkan pengetahuan baru tersebut dengan menangani proyek seperti menulis skrip Python untuk melakukan ekstraksi data atau membuat aplikasi web sederhana yang bisa memblokir situs web yang tidak diinginkan. Ada banyak project yang bisa kita kerjakan. Usahakan mulai dari project sederhana hingga project kompleks secara bertahap.
4. Data Collection Projects
Ada istilah ‘practice makes perfect’. Istilah ini sangat relevan bagi seorang calon data scientist yang memerlukan banyak latihan agar skill teknis yang dimiliki lebih terasah. Salah satu tugas dari data scientist adalah mengumpulkan data dari segala sumber. Untuk melatih skill ini kita bisa mencoba untuk memilih kumpulan data yang bisa diakses oleh publik, kemudian mengembangkan atau membuat beberapa pertanyaan yang bisa dijawab dengan data tersebut. Kita bisa berlatih data collection dari situs web atau API seperti quandl, TMDB, dan Twitter API yang memang bisa diakses oleh siapapun.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Yuk lengkapi roadmap data science kamu bersama DQLab! DQLab memiliki berbagai modul untuk berbagai level, mulai dari beginner hingga advanced yang bisa kamu akses sesuai kebutuhanmu. Selain berisi teori, modul DQLab juga dilengkapi dengan live code editor sehingga kita bisa menulis script code secara langsung. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL “Introduction to Data Science” menggunakan R dan Python dan nikmati experience menarik menggunakan live code editor dari DQLab.
Penulis: Galuh Nurvinda K