Perkenalan
Ilmu data telah menjadi salah satu hal yang paling menarik saat ini, sehingga menarik perhatian baik orang tua maupun muda.
Sayangnya, banyak orang yang terjun ke bidang ini tanpa memiliki pengetahuan sebelumnya tentang keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist.
Bidang ini juga merupakan bidang yang kompetitif, sehingga sulit mendapatkan pekerjaan tanpa memiliki keterampilan yang diperlukan. Memiliki keterampilan yang tepat akan selalu memberi Anda peluang berjuang untuk mendapatkan pekerjaan.
Pada artikel ini, saya akan mencantumkan keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data scientist. Mereka akan dibagi menjadi dua bagian Keterampilan Teknis dan Keterampilan Non-Teknis.
Pendidikan
Pendidikan merupakan sebuah landasan yang sering diabaikan oleh banyak orang di bidang ini. Menurut Biro Statistik Tenaga Kerja AS, sebagian besar pekerjaan data scientist tingkat pemula memerlukan gelar sarjana.
Anda bisa mendapatkan pekerjaan tanpa gelar tetapi memiliki gelar memberi Anda keuntungan. Penting untuk tujuan seseorang jika saya boleh menambahkan.
Sebagian besar universitas tidak menawarkan gelar sarjana dalam bidang ilmu data tetapi Anda dapat memilih pilihan lain. Pilihan lainnya termasuk Matematika, Statistika, Keuangan, Ekonomi, Psikologi, Ilmu Komputer, atau mata kuliah terkait lainnya.
Tidak masalah jurusan apa yang Anda pilih, tetapi pastikan untuk mendaftarkan diri Anda di kelas-kelas seperti Aljabar Linier, Statistika, Kalkulus, serta beberapa kelas pemrograman.
Matematika
Matematika adalah aspek penting dalam bidang ilmu data. Anda memerlukan matematika untuk dapat mengembangkan solusi terhadap beberapa masalah dalam ilmu data.
Konsep seperti Aljabar Linier dan Kalkulus sering digunakan untuk membangun model dan algoritme dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam.
Statistik dan Probabilitas
Karena ilmu data adalah tentang data, memang benar jika dikatakan bahwa Anda memerlukan statistik. Statistik juga akan membantu memvisualisasikan data, mentransformasikan data, dan memproses data.
Topik-topik yang perlu dipahami dalam statistik meliputi
· Mean, Median, dan Modus
· Standar Deviasi
· Kemungkinan
· Distribusi kemungkinan
· Nilai-P
· Teorema Baye
· Teorema Limit Pusat
· Korelasi dan Regresi Linier
Ada sumber daya di luar sana di mana Anda dapat mulai membangun atau memperkuat pengetahuan Anda di bidang matematika dan statistik.
Sumber daya
· Akademi Khan
· Udacity
· 3Biru1 Coklat
· Kursus
· Udemy
Keterampilan Teknis
Sebelum mendalami keterampilan teknis tersebut, ada baiknya Anda memiliki dasar yang kuat di bidang Matematika dan Statistika, hal ini akan memudahkan perjalanan Anda dalam aspek teknis ilmu data.
Pemrograman Python
Tidak ada keraguan bahwa python adalah bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam ilmu data. Python cukup fleksibel dan juga memiliki beragam perpustakaan yang digunakan oleh data scientist, juga menawarkan konsep pengkodean yang sederhana dan mudah dipahami.
Satu hal yang konstan selama bertahun-tahun adalah memilih bahasa pemrograman mana yang akan digunakan antara Python dan R di bidang ilmu data. Kebanyakan orang merekomendasikan menggunakan python yang juga saya lakukan.
Ada banyak sekali perpustakaan di python yang memberi data scientist kekuatan super untuk melakukan banyak analisis kompleks.
Perpustakaan ini termasuk Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn
Pemrograman R
R adalah bahasa pemrograman yang dibuat oleh ahli statistik untuk tujuan utama statistik dan analisis data
Seperti yang Anda ketahui, pemrograman R adalah musuh Python dalam hal analisis data. Ada banyak orang yang lebih suka menggunakan R daripada python karena pendekatan statistiknya yang mudah digunakan untuk memecahkan masalah statistik.
R juga memiliki perpustakaan dan paket yang digunakan untuk membantu analisis. Mereka adalah ggplot, kebun binatang, tanda sisipan, rapiverse.
SQL
Dalam Ilmu Data, kami menangani banyak data dan ini disimpan dalam database. Basis data ini perlu diproses melalui Sistem Manajemen Basis Data (DBMS) dan di sinilah SQL berperan.
SQL (Structured Query Language) adalah salah satu bahasa pemrograman terpenting untuk dipelajari dalam ilmu data. Ini digunakan untuk menanyakan dan mengelola data.
SQL dapat melakukan beberapa operasi luar biasa pada data yang disimpan dalam database. operasi seperti membuat, menghapus, memanipulasi, dan memperbarui catatan dan tabel.
Basis data relasional dibentuk oleh kumpulan tabel dua dimensi. Contoh tabel dua dimensi adalah spreadsheet Excel.
Visualisasi Data
Ini adalah representasi visual data menggunakan objek grafis seperti bagan, grafik, garis, peta, infografis, dll.
Visualisasi data sangat penting karena itulah yang kami gunakan untuk menyampaikan informasi yang disampaikan data kepada audiens.
Ini adalah skill yang harus dimiliki oleh seorang data scientist, tanpanya data science pasti akan terasa tidak lengkap.
Tools yang digunakan dalam visualisasi data antara lain Tableau, Power BI, ggplot, d3js.
Pembelajaran Mesin
Untuk menonjol dalam ilmu data, Anda harus mahir dalam pembelajaran mesin. Ada juga insinyur pembelajaran mesin yang hanya berspesialisasi dalam membuat model dan algoritme pembelajaran mesin.s
Pembelajaran mesin adalah tentang menganalisis data menggunakan algoritme untuk membangun model yang dapat dipelajari sendiri sehingga memudahkan pekerjaan data scientist.
Pembelajaran mesin adalah bidang luas yang dapat dibagi menjadi beberapa bagian. Tiga bagian besar tersebut adalah Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pembelajaran Semi-supervisi.
Perselisihan Data
Ini sama pentingnya dengan keterampilan apa pun yang disebutkan di atas. Perselisihan data juga dikenal sebagai munging data.
Perselisihan data adalah proses mengubah data mentah dan berantakan menjadi data yang lebih jelas yang dapat digunakan untuk analisis.
Sesederhana hal ini, para ilmuwan data menghabiskan sebagian besar waktunya dalam proses pengumpulan data.
Non — Keterampilan teknis
Keterampilan ini juga sama pentingnya dengan keterampilan teknis. Jika Anda tidak memiliki keterampilan non-teknis ini, Anda belum menjadi data scientist.
Pengetahuan Bisnis
Ini mungkin mengejutkan bagi sebagian dari Anda, tetapi ya, Anda harus memahami beberapa masalah bisnis. Tak hanya paham, kamu juga harus bisa menerapkan kemampuanmu untuk menyelesaikannya.
Ketika Anda memahami konsep bisnis, Anda akan dapat menyampaikan ide dan solusi Anda kepada atasan Anda yang tidak memahami konsep teknis pekerjaan Anda.
Ketika Anda memiliki pengetahuan bisnis, Anda akan dapat meyakinkan atasan Anda bahwa Anda memiliki apa yang diperlukan untuk meningkatkan produk dan layanan mereka.
Komunikasi
Keterampilan ini menurut saya adalah kriteria ketika memasuki bidang teknologi apa pun. Anda harus bisa berkomunikasi dengan tim Anda, berbagi ide untuk menyelesaikan sesuatu dengan mudah dan cepat.
Dengan keterampilan ini, Anda akan mampu menjelaskan solusi atau wawasan Anda kepada audiens teknis dan non-teknis.
Berpikir Kritis
Seorang data scientist harus mengetahui cara berpikir yang baik dan juga berpikir efektif. Keterampilan ini sangat penting karena sebagai data scientist Anda harus mencari berbagai cara untuk menyelesaikan suatu masalah tertentu.
Memberikan wawasan yang sangat berharga membutuhkan banyak kekuatan otak. Perusahaan juga mencari potensi ini pada kandidat mereka sebelum mempekerjakan mereka.
Kerja tim
Kerja tim adalah keterampilan yang sangat penting dalam ilmu data. Ini penting karena Anda tidak bisa menguasai semua bidang ilmu data.
Untuk mendapatkan pengalaman yang lebih baik di tempat kerja, Anda harus bekerja berdampingan dengan anggota tim Anda. Kerja tim juga membantu Anda berkembang dan membuat pekerjaan Anda lebih mudah.
