GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 11 Jam 28 Menit 11 Detik 

Deretan Skill Wajib untuk Data Scientist, Sudah Siap Direkrut?

Belajar Data Science di Rumah 05-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/dd549877d95cfe0b2df3dc3a323b9d9f_x_Thumbnail800.jpg

Sejak 2018 hingga saat ini, profesi dalam ranah Data Science masih banyak digandrungi dan dibutuhkan oleh perusahaan. Data Scientist adalah pembuat data besar dengan keahlian hibrida yang langka. Hanya memiliki kualifikasi teknis tidak akan membantu Sahabat DQ mendapatkan posisi teratas sebagai Data Scientist. 


Ada berbagai keterampilan ilmu data lainnya seperti kemampuan komputasi, keterampilan komunikasi, pembelajaran mesin, statistik, dll. yang diperlukan untuk menjadi Data Scientist perusahaan yang dapat memberikan nilai bisnis. Jangan khawatir, untuk menjadi Data Scientist, seseorang tidak perlu belajar tentang informasi terkait data yang berharga seumur hidup. 


Tentu, beberapa orang membersihkan, mengatur, dan menganalisis informasi. Data Scientist modern memiliki keterampilan yang menggabungkan pengetahuan teknis seorang ahli analitis dengan rasa ingin tahu dan kemampuan memecahkan masalah seorang ilmuwan menjadi satu profesi yang tak ternilai. 


Peran seorang Data Scientist lebih maju daripada peran data besar lainnya oleh karena itu seorang profesional harus memiliki gelar yang lebih tinggi, pengalaman dalam analisis data, dan latar belakang komputasi yang baik. Memiliki keahlian dan pengalaman dalam keterampilan ilmu data yang disebutkan di bawah ini akan menciptakan landasan yang kuat bagi calon Data Scientist


Penasaran apa saja kemampuan yang harus dimiliki oleh seorang calon data scientist? Yuk simak sekarang!


1. Python

Python adalah bahasa pemrograman yang harus dikalahkan di dunia ilmu data. Towards Data Science melaporkan bahwa pada tahun 2018, sebanyak 66 persen Data Scientist yang disurvei mengklaim menggunakan Python setiap hari. Bahasa ini juga menduduki puncak jajak pendapat IEEE Spectrum sebagai bahasa pemrograman terbaik yang tersedia untuk profesional analitik pada tahun 2019. 


Bahasa ini memang menawarkan beberapa fasilitas penting seperti NumPy yang merupakan salah satu library Python yang paling sering digunakan untuk menampung berbagai macam fungsi matematika tingkat tinggi dan menyediakan dukungan untuk array multi-dimensi yang ekspansif.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. SQL atau NoSQL

Bahasa Query Terstruktur, atau SQL (diucapkan secara bergantian sebagai SEE-quel atau es-que-EL oleh mereka yang tahu), adalah bahasa pemrograman yang harus diketahui oleh para Data Scientist.


SQL menawarkan cara untuk memanipulasi dan meminta data dalam basis data relasional ” dan digunakan dengan sangat baik sehingga American National Standards Institute telah menegaskannya sebagai bahasa standar untuk sistem manajemen basis data relasional.


Mudah digunakan dan semuanya ada di mana-mana dalam pekerjaan analitik data. Kemungkinannya, Sahabat DQ tidak akan menemukan posisi ilmu data yang tidak mengharuskan Sahabat DQ menggunakan SQL setidaknya sesekali.


Yang mengatakan, SQL bukanlah database yang menjadi segalanya. Data Scientist yang bercita-cita tinggi juga harus tahu cara berinteraksi secara produktif dengan penyimpanan data non-relasional (NoSQL) bila diperlukan.


Untuk konteks: Database NoSQL mengatur data dengan cara non-relasional dan cenderung lebih sederhana dalam desain daripada rekan-rekan SQL mereka. Mereka juga memberikan kontrol yang lebih baik atas ketersediaan dan lebih banyak fleksibilitas daripada tabel database relasional yang sangat linier biasanya.


Jika Sahabat DQ ingin mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang database NoSQL, mungkin membantu untuk membiasakan diri Sahabat DQ dengan kerangka kerja populer seperti MongoDB, yang menolak organisasi relasional demi model berbasis hierarki yang fleksibel.


Seperti yang Sahabat DQ bayangkan, database SQL dan NoSQL keduanya memiliki tempat dalam aplikasi ilmu data. Apakah tim data memilih salah satu dari yang lain bergantung sepenuhnya pada tantangan yang dihadapi; kedua keterampilan tersebut diperlukan untuk calon Data Scientist.


3. Penambangan Media Sosial

Penambangan media sosial mengacu pada proses penggalian data dari platform media sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram, dll. Data Scientist yang terampil dapat menggunakan data ini untuk mengidentifikasi pola yang berguna dan menyaring wawasan yang kemudian dapat digunakan bisnis untuk mengembangkan pemahaman yang lebih besar tentang suatu preferensi audiens dan perilaku media sosial.


Analisis semacam ini sangat penting untuk mengembangkan strategi pemasaran media sosial tingkat perusahaan.


Mengingat pentingnya media sosial dalam bisnis sehari-hari dan potensinya untuk bertahan dalam jangka panjang, mengembangkan keterampilan penambangan data media sosial yang lebih besar tentu saja merupakan ide yang bagus untuk calon Data Scientist.


4. Pemrosesan Bahasa Alami/Pembelajaran Mesin

Mungkin tampak aneh untuk dikatakan, tetapi itu benar: komputer memang memiliki bahasa ” dan terkadang, mereka bahkan membutuhkan penerjemah.


Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah subbidang kecerdasan buatan yang berusaha menjembatani kesenjangan antara bahasa manusia dan pemahaman mesin. Meminjam kutipan dari SAS Insights tentang masalah ini, œPemrosesan bahasa alami membantu komputer berkomunikasi dengan manusia dalam bahasa mereka sendiri dan menskalakan tugas terkait bahasa lainnya. Misalnya, NLP memungkinkan komputer untuk membaca teks, mendengar ucapan, menafsirkannya, mengukur sentimen, dan menentukan bagian mana yang penting.


Seperti yang mungkin bisa Sahabat DQ tebak, NLP sangat penting untuk memajukan fungsionalitas AI. Namun, ia juga memiliki tujuan lain. Ini membantu mesin mendapatkan kemampuan yang lebih baik untuk mengurai teks dan mengatur data dengan cara yang bermakna, dan secara eksponensial meningkatkan kemampuan Data Scientist untuk menganalisis data dalam jumlah besar secara efektif.


Setiap Data Scientist yang ingin masuk ke pengembangan AI atau pembelajaran mesin setidaknya harus mempertimbangkan untuk mengasah keterampilan NLP mereka.


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


Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 


Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :