Ingin Jadi Data Scientist? Perdalam dan Kembangkan Skill Kamu Bersama DQLab Yuk

Setiap saat zaman akan selalu terus berkembang, 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. 

Setiap profesi pastinya memiliki skill-skill yang harus dikuasai untuk mempermudah dalam melakukan pekerjaan. Tidaklah berbeda dengan Data Scientist dimana dengan menguasai skill-skill tertentu akan mempercepat dan juga meningkatkan kualitas dari hasil kerjanya. Di Indonesia sendiri masih belum banyak pendidikan formal yang melatih generasi muda untuk menjadi seorang ahli data. 

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. Kuasai Tools Data 

Dengan menguasai tool data ini Kamu sebagai seorang Data Scientist akan dipermudah dalam melakukan analisis, perhitungan, dan masih banyak lagi. Tools yang perlu dikuasai oleh Data Scientist antara lain adalah :

• SPSS, Statistical Package for the Social Science atau SPSS merupakan aplikasi untuk pengolahan data dan menganalisis data dengan kemampuan analisis statistik serta sistem manajemen data lingkungan grafis. Dengan adanya SPSS Data Scientist akan dipermudah untuk melakukan data editor, pembuatan pivot tables, databases access, mapping data, dan masih banyak lagi

  
  Cara kerja dari SPSS sendiri adalah dengan membaca berbagai jenis data atau memasukan data secara langsung kedalam SPSS. Dalam menggunakan SPSS struktur file harus dalam bentuk baris (cases) dan kolom (variables).

  
  

• Apache Spark, merupakan sebuah software analisis terpadu yang super cepat dalam memproses data dalam skala besar meliputi Big Data dan machine learning. Sebagai software untuk memproses data besar, Apache Spark memiliki keunggulan dibanding aplikasi lainya seperti

  • Competible Dengan Banyak Bahasa Pemrograman, Apache Spark sendiri dapat menggunakan bahasa pemrograman Java, Python, Scala, R, dan SQL. Oleh karna itu Apache Spark sangatlah cocok untuk menjadi para pengembang untuk membangun aplikasi yang fleksibel.
  • Cocok Untuk Livestream, Berkat  penggunaan state of the art DAG scheduler, query optimizer dan physical execution engine, Apache Spark menjadi aplikasi terbaik dalam pemrosesan data yang sifatnya streaming maupun batch.

• MatLab, dirilis pada tahun 1970, MatLab menjadi platform yang paling banyak digunakan untuk mengelola angka dan juga bahasa pemrograman. MatLab sendiri adalah platform pemrograman yang menggunakan bahasa berbasis matriks sehingga umumnya digunakan untuk menganalisis data, menciptakan pemodelan dan aplikasi, dan membuat algoritma. MatLab memiliki keunggulan seperti :

  • Simulasi, di MatLab, kamu dapat membuat pemodelan ataupun membuat algoritma untuk menyelesaikan masalah. MatLab pun memfasilitasi aplikasinya untuk dapat mensimulasi program untuk mengetahui keberhasilan model atau algoritma dari program yang dibuat.
  • Menyelesaikan Permasalahan Engineering, Matematika adalah bagian besar dari ilmu teknik, oleh karena itu MATLAB sangat bermanfaat untuk menyelesaikan berbagai masalah yang dihadapi para engineer. Dengan MatLab yang mampu mengolah angka dan model rumit, solusi dapat dirancang, dicoba, dan terus dikembangkan dengan lebih cepat.

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. 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 Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

4. Tertarik Belajar Data Scientist? DQLab Solusinya

DQLab telah menyiapkan kurikulum yang dimodifikasi sedemikian rupa agar memenuhi kualifikasi yang diberikan oleh banyak perusahaan, dengan begitu Kamu dapat fokus belajar dan dibantu oleh mentor-mentor yang telah lama bekerja dibidang data.

Jangan kuatir! Untuk Kamu yang baru mau belajar ataupun yang ingin meningkatkan pengetahuan dan skill Kamu berkembang DQLab telah menyiapkan sistem pembelajaran yang dimana semua orang dapat menjadi seorang Data Scientist dari nol hingga bisa bergabung di perusahaan ternama. Dengan bergabung sekarang kamu bisa mendapat module GRATIS œIntroduction to Data Science loh! Tunggu apalagi langsung aja klik œMulai Belajar Gratis dibawah ini