Roadmap Profesi Data Scientist, Kiat Pemula Sukses Berkarir
Data Scientist adalah salah satu profesi data yang sedang populer saat ini. Bahkan disebut-sebut sebagai profesi dengan perjalanan karir yang menjanjikan hingga lima tahun mendatang. Mengapa profesi ini begitu menarik bagi banyak orang? Mungkin pertanyaan ini muncul di benak teman-teman. Jika kita perhatikan, perkembangan jaman juga membawa teknologi semakin maju.
Hampir seluruh aktivitas manusia beralih ke digital dan membantu aktivitas lebih efisien. Perusahaan berusaha membuat aplikasi atau sistem yang canggih agar mampu mempermudah pelanggan atau penggunanya mendapatkan produk atau jasa yang dihasilkan perusahaan tersebut. Dengan begitu perusahaan dapat menjangkau pasar yang lebih luas dan mendapat keuntungan sebanyak-banyaknya.
Namun dampaknya adalah data yang terus bertumpuk yang dihasilkan dari keseluruhan aktivitas tersebut. Oleh karena itu perusahaan juga harus mempertimbangkan tentang penyimpanan dan pengelolaan data yang baik. Sebuah keputusan bisnis yang terjadi di perusahaan tentu harus berdasarkan data yang ada. Untuk mengolah data di perusahaan butuh seorang yang ahli di bidang data seperti Data Scientist.
Profesi ini bertugas menganalisis, mempersiapkan infrastruktur data, merancang machine learning, dan tugas terkait data lainnya. Inilah mengapa profesi Data Scientist menarik karena banyak dibutuhkan perusahaan dari berbagai bidang. Siapapun yang ingin menjadi Data Scientist wajib memiliki skill yang dibutuhkan. Skill ini bisa dipelajari dengan mengikuti roadmap profesi Data Scientist. Apa saja yang perlu dipelajari? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!'
1. SQL untuk Management Database
Setiap harinya Data Scientist akan berhadapan dengan banyak data. Oleh sebab itu, Data Scientist harus memahami mengenai database dan bagaimana management database yang baik. Hal ini bertujuan agar data-data tersimpan dengan rapi serta memudahkan akses di masa mendatang saat dibutuhkan untuk analisis. SQL merupakan salah satu tools yang wajib dikuasai Data Scientist.
Structured Query Language (SQL) adalah bahasa query yang digunakan untuk mengakses data dalam basis data relational atau Relational Database Management System (RDBMS). Ada beberapa tools yang biasanya digunakan yaitu MySQL dan Microsoft SQL Server. SQL ini termasuk mudah dipahami karena sintaksnya menggunakan bahasa inggris dasar seperti Select, Insert, Delete, dan lainnya. Kita dapat dengan mudah menemukan pembahasan mengenai SQL dan management database di internet baik dalam bentuk artikel maupun video. Bisa juga dengan mengikuti kursus data science sehingga lebih fokus pada pembelajaran skill SQL yang dibutuhkan Data Scientist.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Analisis dengan Python dan R
Roadmap Data Scientist selanjutnya adalah analisis dengan menggunakan Python dan R. tugas seorang Data Scientist tidak jauh-jauh dari data seperti menganalisis data perusahaan. Untuk itu diperlukan tools yang mampu menganalisis data dalam jumlah yang sangat banyak. Python dan R merupakan tools yang digunakan Data Scientist.
Kedua tools tersebut dapat diandalkan untuk analisis dan visualisasi data. Banyak library yang disediakan oleh Python dan R yang mendukung pekerjaan Data Scientist. Beberapa diantaranya dalam Python yaitu library Pandas, Numpy, dan Matplotlib. Library ini sering digunakan dalam analisis. Pada R library yang populer digunakan yaitu ggplot2 sebagai library yang memudahkan visualisasi data.
3. Microsoft Excel untuk Analisis Tanpa Coding
Belum pernah belajar coding sebelumnya? Tenang, Excel masih termasuk dalam roadmap Data Scientist. Aplikasi ini tentu sudah tidak asing di kalangan awam sekalipun. Excel dikenal sebagai aplikasi pengolah angka dengan berbagai fungsi matematikanya. Namun tidak hanya itu, Excel juga bisa digunakan untuk analisis data.
Terdapat fitur Data Analysis pada Excel yang memudahkan pengguna melakukan analisis menggunakan fungsi-fungsi statistik di dalamnya. Jika kamu pemula yang belum pernah belajar coding, kamu bisa mulai belajar analisis dengan Excel. Keunggulan tools ini adalah mudah dipelajari dan dipahami serta bersifat multi platform. Akan tetapi Excel memiliki kelemahan yaitu tidak bisa digunakan untuk analisis data dalam jumlah besar atau big data. Excel kurang mampu untuk menangani hal tersebut.
4. Machine Learning dan Deep Learning
Machine learning dan deep learning menjadi perbincangan hangat di kalangan IT maupun perusahaan di berbagai bidang. Machine learning adalah pembelajaran mesin yang dirancang agar dapat mempelajari data dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang secara berkala. Sedangkan deep learning adalah metode pembelajaran mesin yang meniru cara kerja sistem saraf manusia.
Keduanya wajib dikuasai oleh Data Scientist karena termasuk dalam tugasnya yaitu merancang machine learning dan deep learning. Perancangannya dapat dilakukan dengan menggunakan tools tertentu, misalnya Python dan R. Benar sekali, selain untuk analisis, Python dan R juga dapat diandalkan untuk membangun machine learning dan deep learning. Mulailah dengan project machine learning sederhana untuk memahami penerapan machine learning secara bertahap.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Kemudahan memperoleh informasi seperti sekarang ini juga mempermudah kita untuk mempelajari berbagai hal terkait data. Misalnya dataset bisa diperoleh dengan web scraping atau mengunduh dari situs yang menyediakan macam-macam dataset.
Dalam mempelajari data selain dari internet, bisa juga dengan mengikuti kursus seperti DQLab. Disini tersedia berbagai modul roadmap Data Scientist yang disusun oleh para mentor ahli data dari perusahaan ternama. Ada juga project data dan machine learning yang bisa kamu jadikan portofolio datamu. Yuk, gabung di DQLab.id!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya