4 “Must Have Skill” untuk Calon Data Scientist, Sudah Coba?

KeIlmuan data atau Data Scientist adalah bagian penting dari industri mana pun saat ini, mengingat sejumlah besar data yang dihasilkan. Ilmu data adalah salah satu topik yang paling diperdebatkan di industri saat ini. Popularitasnya telah berkembang selama bertahun-tahun, dan perusahaan telah mulai menerapkan teknik keilmuan data untuk mengembangkan bisnis mereka dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Istilah "ilmuwan data" atau œData Scientist adalah sebutan yang diakui industri untuk seorang profesional dengan pengalaman analitik yang mendalam, pengetahuan industri, dan keterampilan.

Seorang ilmuwan data bertanggung jawab untuk mengekstraksi wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur yang memiliki potensi dampak bisnis. Ilmuwan data biasanya adalah pemimpin tim tertinggi atau bahkan memiliki posisi yang lebih tinggi dalam organisasi analitik. Dengan setiap industri dan fungsi sekarang merangkul analitik, memiliki ilmuwan data dalam suatu organisasi telah menjadi suatu keharusan. Analytics sekarang mengatur segalanya mulai dari SDM dan pemasaran hingga penjualan dan rantai pasokan.

Lalu Apakah Skill yang Harus dipersiapkan ?

1. Pemrograman R

Pengetahuan mendalam tentang setidaknya satu dari alat analisis ini, untuk ilmu data R umumnya lebih disukai. R dirancang khusus untuk kebutuhan ilmu data. sahabat data dapat menggunakan R untuk memecahkan masalah apa pun yang sahabat data temui dalam ilmu data. Faktanya, 43 persen ilmuwan data menggunakan R untuk memecahkan masalah statistik. Namun, R memiliki kurva belajar yang curam.

Sulit untuk mempelajarinya terutama jika sahabat data sudah menguasai bahasa pemrograman. Meskipun demikian, ada sumber daya yang bagus di internet untuk membantu sahabat data memulai di R seperti Pelatihan Ilmu Data Simplilearn dengan Bahasa Pemrograman R. Ini adalah sumber yang bagus untuk calon ilmuwan data.

Baca juga : Tips Esensial Berkarir sebagai Data Scientist yang Wajib Pemula Tahu

2. Pengkodean Python

Python adalah bahasa pengkodean paling umum yang biasanya saya lihat diperlukan dalam peran ilmu data, bersama dengan Java, Perl, atau C/C++. Python adalah bahasa pemrograman yang bagus untuk ilmuwan data. Inilah sebabnya mengapa 40 persen responden yang disurvei oleh O'Reilly menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman utama mereka.

Karena keserbagunaannya, sahabat data dapat menggunakan Python untuk hampir semua langkah yang terlibat dalam proses ilmu data. Ini dapat mengambil berbagai format data dan sahabat data dapat dengan mudah mengimpor tabel SQL ke dalam kode sahabat data.

3. Basis Data/Pengkodean SQL

Meskipun NoSQL dan Hadoop telah menjadi komponen besar dari ilmu data, masih diharapkan bahwa seorang kandidat akan dapat menulis dan mengeksekusi kueri kompleks dalam SQL. SQL (structured query language) adalah bahasa pemrograman yang dapat membantu sahabat data untuk melakukan operasi seperti menambah, menghapus dan mengekstrak data dari database. Ini juga dapat membantu sahabat data menjalankan fungsi analitis dan mengubah struktur database.

sahabat data harus mahir dalam SQL sebagai ilmuwan data. Ini karena SQL dirancang khusus untuk membantu sahabat data mengakses, berkomunikasi, dan mengerjakan data. Ini memberi sahabat data wawasan saat sahabat data menggunakannya untuk membuat kueri database. Ini memiliki perintah singkat yang dapat membantu sahabat data menghemat waktu dan mengurangi jumlah pemrograman yang sahabat data butuhkan untuk melakukan kueri yang sulit. Mempelajari SQL akan membantu sahabat data untuk lebih memahami database relasional dan meningkatkan profil sahabat data sebagai ilmuwan data.

4. Visualisasi Data

Dunia bisnis sering menghasilkan sejumlah besar data. Data ini perlu diterjemahkan ke dalam format yang mudah dipahami. Orang secara alami memahami gambar dalam bentuk bagan dan grafik lebih dari data mentah. Sebuah idiom mengatakan "Sebuah gambar bernilai seribu kata".

Sebagai ilmuwan data, sahabat data harus dapat memvisualisasikan data dengan bantuan alat visualisasi data seperti ggplot, d3.js dan Matplottlib, dan Tableau. Alat-alat ini akan membantu sahabat data mengonversi hasil kompleks dari proyek sahabat data ke format yang mudah dipahami. Masalahnya, banyak orang yang tidak memahami korelasi serial atau nilai p. sahabat data perlu menunjukkan kepada mereka secara visual apa yang diwakili oleh istilah-istilah itu dalam hasil sahabat data.

Visualisasi data memberi organisasi kesempatan untuk bekerja dengan data secara langsung. Mereka dapat dengan cepat memahami wawasan yang akan membantu mereka bertindak berdasarkan peluang bisnis baru dan tetap terdepan dalam persaingan.

Baca juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer

5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.