Bagaimana Cara Menjadi Data Scientist Profesional?

Halo teman-teman, apakah kalian mengetahui profesi apa saja yang saat ini paling diminati dalam bidang data? Ya, jawabannya adalah data scientist. Pada zaman dahulu mungkin profesi ini belum banyak diminati dan diketahui masyarakat. Namun, seiring berkembangnya teknologi terutama akses internet yang sangat mudah dijangkau saat ini menghasilkan begitu banyak data atau disebut dengan big data. Adanya big data ini memerlukan bantuan seorang praktisi data yang disebut dengan data scientist. Sama seperti profesi lainnya, terdapat beberapa tahapan atau cara menjadi data scientist.

Data scientist dapat dikatakan sebagai profesi yang tidak susah dan tidak mudah. Bagi kalian para maniak pemrograman dan tertarik pada perkembangan dunia bisnis mungkin profesi ini cocok bagi kalian. Selain dikenal dengan profesi kekinian, data scientist pun memiliki gaji dan jenjang karir yang cukup menjanjikan. Namun perlu diketahui pula bahwa untuk menjadi data scientist pun perlu menguasai beberapa keahlian yang berkaitan. Lalu bagaimanakah cara agar menjadi data scientist profesional?

1. Mempelajari Dasar Data Science 

Pengetahuan dasar merupakan salah satu pondasi utama kita ketika ingin menggeluti profesi tertentu. Begitu pula untuk menjadi data scientist, kita perlu mempelajari dan menguasai ilmu dasar data science. Beberapa diantaranya seperti dasar-dasar data, teknik pengumpulan data, ilmu statistik dan matematika, kemampuan bahasa pemrograman, dll. Selain itu perlu diimbangi pula dengan ilmu bisnis, kemampuan komunikasi yang baik, kemampuan visualisasi data, dll.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Memahami Statistik & Python

Statistika merupakan ilmu yang mempelajari tentang statistik atau data. Data merupakan poin penting bagi data scientist karena data lah yang akan diolah oleh data scientist. Pemahaman ilmu statistik akan sangat membantu bagi data scientist terutama dalam pengembangan machine learning. Penerapan machine learning nantinya akan diaplikasikan menggunakan software, salah satunya Python. Mengapa Python? Sebenarnya masih banyak aplikasi atau software yang dapat digunakan oleh data scientist, namun Python merupakan bahasa pemrograman yang mudah dipahami, sederhana dan sangat cocok digunakan untuk pemula.

3. Mempelajari Machine Learning 

Machine learning atau mesin pembelajar merupakan mesin yang belajar dengan sendiri tanpa perlu diarahkan oleh penggunanya. Saat ini pun perusahaan-perusahaan besar sudah menerapkan machine learning untuk pengolahan data mereka. Machine learning dapat digunakan pada berbagai jenis data baik itu data terstruktur maupun data tidak terstruktur. Machine learning pun memiliki berbagai macam algoritma yang dapat disesuaikan dengan jenis data yang ada. 

4. Berlatih Dataset dan Membangun Portofolio

Setelah mempelajari dasar-dasar ilmu yang digunakan oleh data scientist, tentunya kita harus mempraktekkannya dengan cara berlatih menggunakan dataset. Berlatih memecahkan permasalahan dalam dataset secara terus menerus dan konsisten akan membuat kita semakin terbiasa menyelesaikan permasalahan data yang mana hal ini akan sangat membantu ketika kita menjumpai data real di dunia kerja nanti. Hasil latihan dataset kita pun dapat kita tulis atau visualisasikan dalam portofolio data. Portofolio data yang kita miliki menunjukkan hasil-hasil karya kita dalam pengolahan data yang mana akan dapat menunjang penilaian kita di mata recruiter saat kita mencari kerja di kemudian hari.

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

5. Melangkah Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!

Data scientist saat ini menjadi profesi yang diidam-idamkan dalam profesi bidang data. Untuk menjadi seorang data scientist diperlukan beberapa keterampilan soft skill maupun hard skill. Beberapa keterampilan seperti ilmu machine learning, ilmu dasar matematika dan statistika bisa kita peroleh di DQLab . Cara memulai belajar di DQLab cukup mudah, yaitu dengan cara sign in di DQLab.id/signup dan nikmati modul gratis DQLab yang berisikan dengan bahasa pemrograman penunjang seperti Python, R, dan SQL.

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita