[LAST DAY] MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 28 Menit 38 Detik 

4 Kriteria yang Harus Dimiliki oleh Seorang Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 12-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/c919ff1f1f2c44695279831462032002_x_Thumbnail800.jpg

Tidak dapat dipungkiri bahwa perkembangan teknologi sangatlah cepat dan juga membawa banyak perubahan dalam cara kita melihat sesuatu. Di era modern ini meningkatkan pemanfaatan sumber daya manusia di berbagai industri sangatlah penting, hal ini berguna untuk meningkatkan efisiensi produk dan juga menambah mutu barang. Sayangnya banyak profesi yang telah digantikan oleh Artificial Intelligence (AI). Namun, ada beberapa profesi yang menjadi sangat dibutuhkan oleh industri modern ini, salah satunya itu adalah Data Scientist. 


Data Scientist merupakan profesi yang memiliki masa depan yang cerah. Profesi ini sampai mendapat julukan "The Sexiest Job in The 21st Century". Meski masuk dalam profesi yang sangat dicari, di Indonesia sendiri Data Scientist belum banyak generasi muda yang terpikat dengan Data Science. Pada dasarnya menjadi Data Scientist bisa dibilang tidak sulit karna kamu tidak harus memiliki background  IT untuk bisa menjadi seorang Data Scientist. Namun Kamu tetap harus mempunyai bekal dan semangat belajar yang tinggi untuk mempelajari Data Science.


Sebenarnya apa saja sih kriteria yang harus dimiliki oleh Data Scientist? DQLab secara khusus sudah merangkum 4 hal yang Kamu harus miliki dan persiapkan untuk menjadi seorang Data Scientist, antara lain :


1. Menguasai Bahasa Pemrograman

Sama halnya setiap negara mempunyai bahasa mereka masing-masing. Begitu pula dengan pemrograman, untuk memahami dan dapat memberikan perintah kepada suatu program membutuhkan bahasa pemrograman.

Seorang Data Scientist perlu memahami bahasa pemrograman agar mengimplementasikan data mana yang ingin diolah dan digunakan. Terdapat 5 bahasa pemrograman yang paling populer antara lain JavaScript,SQL, Python, Java, dan PHP. 

Kalian tentunya tidak perlu dapat menguasai kelima bahasa tersebut, karena setiap perusahaan menggunakan bahasa pemrograman yang berbeda-beda, tinggal kalian menyesuaikan dengan syarat-syarat setiap perusahaan. Namun tetap memahami kelima bahasa tersebut akan mendapat nilai plus bagi recruiter.


Baca Juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Paham Dasar Statistik

Statistik juga merupakan elemen penting bagi seorang Data Scientist. Dengan adanya statistik kita dapat membandingkan berbagai hal untuk menganalisis suatu gejala atau fenomena sehingga gejala tersebut dapat dipelajari Ini berguna untuk perusahaan sehingga perusahaan dapat memprediksi banyak hal di masa yang akan datang sehingga perusahaan mempunyai pemecahan masalah dari Big Data.

Di dalam statistik ini kita diajarkan bagaimana mengumpulkan, mengolah, menganalisis, menyajikan, hingga menarik kesimpulan data yang ada. Umumnya Statistik mempelajari logika yang terjadi masa lampau untuk mengambil keputusan di masa yang akan datang. Kamu akan menggunakan konsep data collection, data exploration hingga belajar mengimplementasikan data tersebut di dunia nyata.


3. Machine Learning

Machine Learning adalah mesin yang dikembangankan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa bantuan dari pembuatnya. Machine learning ini meliputi disiplin ilmu lainya seperti statistik, matematika dan data mining.

Machine learning merupakan salah satu cabang dari terbentuknya artificial intelligence (AI). Di dalam sebuah AI banyak machine learning dibutuhkan untuk memperoleh data yang ada dan mempelajari data tersebut agar dapat melakukan tugas tertentu.

Pasti diantara Kamu masih bingung dengan machine learning, bagaimana cara mereka belajar dan megembangkan dirinya sendiri. Sama seperti manusia machine learning  memiliki teknik belajar yang beragam yaitu supervised learning dan unsupervised.

  • Supervised Learning

    Teknik ini biasanya digunakan pada barang yang memiliki informasi yang lengkap. Machine learning akan memberikan barang tersebut label sesuai dengan kategori-kategori yang sama dan juga menempatkanya sesuai dengan kategori tersebut. Teknik ini bertujuan untuk memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman dari masa lalu

  • Unsupervised Learning

    Sebaliknya dengan supervised, teknik ini digunakan saat informasi terkait barang tersebut tidak lengkap. Sehingga machine learning belum mempunyai acuan untuk melabeli barang. Teknik ini digunakan untuk mencari struktur ataupun pola-pola tertentu yang tidak memiliki label.


Tentunya machine learning juga membutuhkan perawatan yang tidak gampang, disinilah tugas seorang Data Scientist untuk memastikan semua berjalan lancar dan semestinya.


4. Mahir Menganalisa Data

Data Scientist bertugas bak ibarat pilot, Data Scientist merupakan orang yang berada dibalik kendali teknologi pengolahan data. Data Scientist juga memiliki tanggung jawab yang besar mulai dari analisis data hingga mempresentasikanya kepada client. Data dalam Data Science memiliki dua tipe kategori. Data kategorik dan tipe Data Numerik

  • Data Kategorik

    Tipe ini digunakan untuk data yang tidak dapat dihitung secara kuantitatif, sehingga tidak dapat menerima operasi matematik namun data tipe ini masih dapat dibedakan antara satu dengan lainnya. Data kategorik terdiri dari data nominal, biner, dan ordinal.

  • Data Nominal

    Tipe data ini merupakan tipe data yang paling sederhana hanya berupa label atau sekedar penamaan saja, tidak dapat diurut dan tidak dapat diukur. Contohnya data seperti nama, tanggal, waktu, mata uang, tempat tinggal, dan sebagainya.

  • Data Biner

    Tipe data ini dituliskan secara ya dan tidak dan 1 dan 0. Pada data biner angka 1 dapat berarti ya dan angka 0 berarti tidak. Sistem ini ditemukan oleh Gottfried Wilhelm Leibniz pada abad ke 17

  • Data Ordinal

    Tipe ini dapat diidentifikasi  dengan mengurutkan dari yang paling rendah sampai paling tinggi, maka data tersebut merupakan data ordinal. Namun, jarak antara tingkatan tidak dapat diukur dan dibandingkan secara numerik.

  • Data Numerik

    Tipe data ini dapat diukur secara kuantitatif sehingga dapat menerima operasi matematika.Data Numerik terdiri dari data interval dan rasio.

  • Data Interval

    Tipe data ini sudah memiliki jarak yang pasti antar tingkatan sehingga pengoperasian penjumlahan dan pengurangan dapat digunakan. Walaupun demikian, nilai nol belum didefinisikan pada data interval sehingga pengiperasian perkalian dan pembagian belum bisa digunakan.

  • Data Rasio

    Berbeda dengan data interval yang tidak memiliki nilai nol, data rasio lengkap dengan nilai nol. Data rasio dapat melakukan pengoperasian matematik yang lebih lengkap daripada data interval karna memiliki nol sehingga dapat melakukan pengoperasian perkalian dan pembagian dan tentu saja dengan penjumlahan serta pengurangan.


Baca Juga : Yuk Kenali Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


5. Sudah Berapa Kriteria yang Terpenuhi oleh Kamu? Mulai Belajar Sekarang!

Jangan kuatir! Kamu bisa semakin berkembang dengan belajar data science dari nol hingga bisa bergabung di perusahaan ternama. Dengan bergabung sekarang kamu bisa mendapat module GRATIS "Introduction to Data Science" loh!

Yuk bergabung di DQLab! 

Dengan proses belajar online dan interaktif di DQLab, Kamu akan belajar ilmu statistika, belajar R, belajar Python, serta belajar machine learning untuk dapat langsung diterapkan pada studi kasus nyata Industri. Kamu juga bisa mendapat banyak benefits lainya jika belajar di DQLab, seperti :

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.



Penulis: Yohanes Ricky

Editor: Annissa Widya Davita


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!