4 Cara Menjadi Data Scientist untuk Pemula Non IT

Data Scientist adalah salah satu profesi data yang banyak dicari oleh perusahaan yang bergerak di berbagai bidang industri. Semakin maju teknologi maka semakin cepat pula laju pertumbuhan datanya. Suatu kumpulan data sangat penting bagi perusahaan karena keputusan bisnis yang diambil nantinya harus berdasarkan data. Misalnya data penjualan, data karyawan, data distribusi, dan lain sebagainya. Perusahaan bisa menggunakan berbagai data yang dimiliki untuk dianalisis dengan tujuan memperoleh informasi yang terdapat di balik data sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. 

Data Scientist adalah orang yang bertugas memproses dan menganalisis data. Inilah mengapa Data Scientist banyak dicari oleh perusahaan karena tidak semua orang paham menganalisis data secara efektif. Apalagi dengan data yang sangat banyak, maka dibutuhkan teknologi yang mampu memproses data-data tersebut. Contohnya dengan RStudio, Python, SQL, dan lain sebagainya. Tidak hanya yang berlatar IT, pemula non IT juga bisa loh jadi Data Scientist. 

1. Perdalam Ilmu Matematika dan Statistika

Ilmu matematika dan statistika merupakan ilmu yang termasuk dalam data science. Yup, Data Scientist menggunakan data science dalam memproses dan menganalisis data. Oleh karena itu, matematika dan statistika menjadi skill wajib seorang Data Scientist. Jika sahabat DQ ingin menjadi Data Scientist maka pelajari ilmu matematika dasar untuk memproses data. Ilmu statistika juga harus lebih dipelajari lebih dalam karena banyak digunakan ketika menganalisis data. Sahabat DQ bisa memulai dengan melakukan analisis dengan menggunakan dataset sederhana. Terapkan metode statistik yang sesuai dan buat kesimpulan dari hasil analisis yang kamu lakukan. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Mengenal Jenis Data dan Metode Analisis Data

Seorang Data Scientist akan selalu terkait dengan data. Mengingat kembali bahwa tugas Data Scientist adalah memproses dan menganalisis data. Dalam proses analisis pasti diawali dengan mengumpulkan data. Nah, Data Scientist harus tahu nih jenis-jenis data yang digunakan untuk analisis. Ada banyak jenis data yang digunakan untuk analisis seperti data kuantitatif, data ordinal, data kualitatif, dan lain sebagainya. Setiap data tersebut memiliki karakteristiknya masing-masing. 

Pastikan sahabat DQ memahami jenis-jenis data tersebut. Pemahaman mengenai jenis data ini akan sangat berpengaruh dalam penentuan metode analisis data nantinya. Yup, untuk menentukan metode yang sesuai kita juga perlu paham data yang digunakan. Misalnya kita menggunakan data kualitatif, maka gunakan metode analisis kualitatif. Penggunaan metode yang tepat akan membuat informasi dari hasil analisis semakin optimal. 

3. Kuasai Tool Analisis Data

Data Scientist menggunakan tool tertentu yang mendukung proses analisis data lebih efektif. Beberapa diantaranya yaitu SQL, Python, dan R. Sahabat DQ yang ingin menjadi Data Scientist, menguasai tool analisis data ini bersifat wajib. Ada beberapa tool lainnya yang digunakan, namun minimal kuasai tiga tool tersebut. Masing-masing tool tersebut memiliki fungsi yang berbeda. SQL digunakan untuk manajemen relational database dan mengakses data. 

Microsoft SQL Server dan MySQL adalah tool SQL yang cukup sering digunakan untuk mengelola database. Python merupakan bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk analisis data hingga membangun machine learning. Sahabat DQ bisa belajar salah satu tool yang dapat menjalankan Python seperti IDLE, Jupyter, atau Visual Studio Code. 

Terakhir kita bahas tentang R. R adalah bahasa pemrograman yang dirancang untuk mempermudah analisis statistik. Tool yang menjalankan R adalah RStudio. Sahabat DQ bisa mengaksesnya secara gratis. Cobalah eksplorasi library-library yang disediakan yang sering digunakan untuk analisis data. 

4. Jangan Abaikan Soft Skill!

Menjadi Data Scientist tidak hanya fokus pada hard skill, namun soft skill juga tidak kalah penting. Apa saja soft skill yang dibutuhkan? Seorang Data Scientist harus kritis ketika memproses suatu kumpulan data. Dengan sikap kritis ini, kamu akan lebih banyak mengeksplorasi data dan metodenya agar permasalahan yang menjadi fokus analisis terselesaikan. 

Selain itu Data Scientist juga perlu menguasai kemampuan dalam mengkomunikasikan data. Perlu diketahui bahwa salah satu tugas Data Scientist yaitu menyampaikan hasil analisis. Nah, sahabat DQ bisa belajar bagaimana mengkomunikasikan hasil analisis atau project lainnya yang dikerjakan kepada stakeholder. Sahabat DQ bisa mencoba menuliskan insight yang diperoleh dari analisis yang dilakukan di media sosial atau platform lainnya. 

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Jadi Data Scientist Berbekal Portfolio Data

Cara menjadi Data Scientist yang menarik rekruter yaitu melalui portfolio data. Portfolio data ini cukup penting apalagi untuk yang ingin bekerja di bidang data. Rekruter akan mengukur kemampuanmu dalam memproses data, analisis data, dan skill lainnya yang dibutuhkan perusahaan tersebut. Oleh karena itu, jangan lupa mulai membangun portfolio data sembari belajar data ya! Bingung mulai dari mana? Yuk, gabung di DQLab.id! 

Module-module yang disediakan sudah terstruktur sehingga memudahkan pemula belajar data. Sahabat DQ bisa merangkumnya menjadi portfolio data yang menarik dengan mengembangkan metodenya atau memberikan insight yang impactful. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags