Roadmap Profesi Data Scientist Mulai dari Nol
Data scientist menjadi pekerjaan yang sangat diminati pada masa sekarang ini. Bahkan karir sebagai data scientist dengan perjalanan yang cukup menjanjikan. Profesi ini menarik begitu banyak orang karena proses untuk mempelajarinya cukup mudah dan juga tidak memerlukan banyak biaya untuk bisa menjadi seorang data scientist.
Ini juga bisa disebabkan oleh banyaknya perusahaan yang sudah memiliki banyak sekali data di dalamnya, yang menjadikan pekerjaan sebagai data scientist sangat dibutuhkan untuk saat seperti ini.
Profesi ini memiliki tugas seperti menganalisis, mengumpulkan data, merancang machine learning dan tugas-tugas lainnya yang berkaitan tentang data. Banyak perusahaan yang membutuhkan data scientist untuk melaksanakan tugas tadi. Jadi siapapun bisa menjadi data scientist dengan syarat memiliki skill yang dibutuhkan. Apa saja sih yang perlu dipelajari? Yuk, simak artikel dibawah ini!
1. Mempelajari Dasar-dasar Data Science
Hal yang pertama yang bisa lakukan untuk menjadi seorang data scientist adalah mempelajari dasar-dasar mengenai data science itu seperti apa, kalian bisa mempelajarinya lewat kursus, internet, ataupun bootcamp yang bisa membuat kalian paham tentang dasar-dasar data science.
Dari pembelajaran tersebut diharapkan kalian bisa mengetahui bagaimana caranya mengumpulkan dan menyimpan data, menganalisa dan memodel data, dan bisa menggunakan tool dari tool kit dari data science.
Untuk menjadi data scientist juga harus bisa menggunakan Python, SQL, dan juga R untuk membuat sebuah model lalu melakukan analisis perilakunya dan memprediksi hal yang tidak dapat diketahui, dan juga bisa memasukkan ulang data ke dalam bentuk yang mudah digunakan.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Mempelajari Bahasa Pemrograman dan Machine Learning
Seorang data scientist bisa menggunakan sejumlah tools dan juga program untuk melakukan analisis, pemodelan, dan pembersihan data. Jadi mereka memerlukan bahasa pemrograman untuk melakukan semua itu, bahasa yang digunakan biasanya adalah Python, R, atau hive, dan juga bahasa query seperti SQL.
Salah satu alat yang penting bagi seorang data scientist adalah RStudio Server, yang mendukung pengembangan pada server. Selain itu aplikasi lainnya yang banyak dipakai oleh data scientist adalah Jupyter Notebook, aplikasi ini terdiri dari pemodelan statistik data yaitu sebagai fungsi machine learning.
Data science juga melibatkan machine learning yang diterapkan pada Artificial Intelligence untuk memberi sistem kemampuan untuk belajar dan menjadikan machine learning menjadi lebih akurat tanpa diprogram secara eksplisit.
3. Memahami dan Mempelajari Statistika
Untuk menjadi seorang data scientist kita sudah pasti memiliki dasar komunikasi untuk bisa melakukan argumen kuat dengan fakta yang ada dalam bentuk angka statistika dan matematika. Maka dari itu data scientist harus memiliki skill komunikasi dan juga statistika yang baik dalam membuat rekomendasi dan keputusan untuk sebuah perusahaan.
Statistika juga bisa dibagi menjadi dua bagian, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif itu adalah cara untuk mendeskripsikan data dengan meringkas sebuah data kuantitatif melalui grafik numerik, sedangkan statistik inferensial digunakan untuk menyimpulkan data, misal seperti saat kita menyimpulkan sebuah kumpulan data dari populasi besar ke yang kecil dengan melalui beberapa tes dan juga deduksi.
Seorang data scientist harus mampu menguasai itu semua karena ini akan memudahkan kedua belah pihak baik dari data scientistnya maupun dari pihak perusahaannya.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Visualisasikan sebuah Data
Seorang data scientist juga harus mampu memvisualisasikan sebuah data untuk bisa menerjemahkan data menjadi informasi yang mudah untuk dicerna dengan baik oleh perusahaan.
Data scientist juga perlu memahami bagaimana caranya untuk memecahkan sebuah data yang kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil agar bisa dipahami dengan betul dan mudah. Untuk itu data scientist memerlukan berbagai alat bantu visual seperti tabel ataupun grafik.
Ketika data scientist bisa memvisualisasikan data dengan baik, akan mudah mendistribusikan informasi pada stakeholder dengan benar tanpa adanya kesalahpahaman diantara dua pihak yaitu data scientist dan juga perusahaan.
Validasi data juga menjadikan tanda bahwa semua data sudah dikumpulkan, diproses dan juga sudah dimodelkan, sehingga perusahaan bisa menggunakannya untuk menarik sebuah kesepakatan dan juga menarik kesimpulan dari data yang tadi sudah diproses.
Yuk, mulai belajar dan kuasai skill data scientist dari nol hingga advanced. Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.
Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!