Apa Itu Data Scientist & Cara Menjadi Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 08-Februari-2021

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/df7485ee1f85307eea9ad26ba97a47cf_x_Thumbnail800.png

Belajar Data Science gratis bersama DQLab merupakan cara belajar Data Science yang paling efektif di era modern saat ini. Semakin meningkatnya lowongan pekerjaan di bidang Data Scientist berbanding lurus dengan lembaga kursus Data Science yang semakin menjamur. DQLab, platform belajar Data Science yang menyediakan dan memberikan akses belajar gratis meliputi SQL, R, Python and Excel. Bahasa pemrograman ini merupakan contoh bahasa pemrograman dari sekian banyaknya bahasa pemrograman yang juga sering digunakan untuk melakukan pengolahan data hingga menemukan insight dari setiap data yang sedang kamu olah.

Jika kamu adalah pemula di dunia Data Science, tenang saja karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya ilmu Data Science tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat pada era digital transformation saat ini, ilmu ini dapat digunakan di semua lini bisnis. Untuk memulai karir sebagai praktisi data, kamu perlu belajar Data Science secara intensif dengan ilmu yang mencakup ilmu Statistika, Matematika, Programming, dan Bisnis. Kabar baiknya adalah, siapa pun bisa mempelajari Data Science dan berkesempatan menjadi praktisi data, tanpa membutuhkan latar pendidikan tertentu. Lalu bagaimana langkah-langkah mudah untuk memulai belajar Data Science? Yuk simak artikel berikut ini ya!

1. Data Cleaning dan Munging

Data Cleaning merupakan proses menyiapkan data untuk dilakukan analisis dengan cara menghapus atau memodifikasi data yang salah, tidak relevan, duplikat, atau tidak terformat. Data Munging berarti melakukan transformasi terhadap raw data menjadi format lain yang lebih mudah digunakan. Tahapan ini adalah tahapan yang sangat penting karena data yang buruk akan menyebabkan hasil yang buruk pula. Untuk menghasilkan output yang sesuai dengan keinginan kita, maka penting untuk mencegah kesalahan input data yang akan berpengaruh kepada algoritma.

Penyebab suatu data tersebut tidak bagus atau buruk adalah data yang diambil secara otomatis mungkin saja tidak terstruktur atau data tersebut memiliki masalah-masalah lain seperti, data rusak, data tidak dapat dipercaya, berasal dari sensor yang rusak, dan lain sebagainya.

2. Data Visualization

Sebagai seorang Data Scientist, perlu memiliki kemampuan komunikasi dan visualisasi data. Terlebih jika perusahaan tempat kamu bekerja perlu data yang akurat dalam menentukan kebijakan perusahaan dan stakeholder lain perlu memahami insight apa yang didapat dari hasil pengolahan data. Data yang telah diolah akan dipresentasikan kepada pihak lain dalam perusahaan. Maka dari itu, penting untuk memiliki kemampuan komunikasi dan visualisasi data agar lebih mudah dipahami dan dimengerti.

3. Reporting

Reporting merupakan aktivitas pelaporan yang digunakan ketika hendak menampilkan hasil laporan dari sebuah analisis data, baik berupa tabel, grafik maupun hasil-hasil perhitungan dan menyajikan analisis hasilnya ke dalam laporan yang komprehensif. Memahami informasi dari data tentunya akan lebih mudah apabila disajikan dalam grafik atau chart, dibandingkan harus melihat spreadsheet ataupun laporan berbentuk teks yang sangat panjang. Selain itu, mata manusia juga akan lebih mudah menangkap informasi dalam bentuk chart atau gambar. Beberapa tools yang bisa digunakan adalah seperti Tableau dan Power BI.

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita