Ingin Menjadi Data Scientist Indonesia ? Kuasai Skill Ini

Belajar Data Science di Rumah 26-Januari-2021

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4ea70bc38655240e33fa000213193cb2_x_Thumbnail800.jpg

Data scientist merupakan term yang belakangan ini sering muncul. Kebutuhan akan data scientist Indonesia akan terus meningkat, hal ini akan selaras dengan meningkatnya bisnis digital di Indonesia. Selain karena meningkatnya bisnis digital di Indonesia, ada alasan paling mendasar mengapa profesi ini akan diperlukan di masa sekarang dan yang akan datang, yaitu karena kemunculan big data. Semenjak muncul nya teknologi internet di tahun 1991 dan era smartphone di tahun 2007, itu merupakan cikal bakal dari pembengkakan data atau yang disebut dengan big data. Karena dalam sebulan pertumbuhan data bahkan bisa mencapai 20 Miliar data, dimana secara tidak langsung dengan kita membuka sosial media kita sudah turut berkontribusi dalam pembengkakan data tersebut. Hal ini akan menjadi percuma ketika data yang melimpah tersebut tidak dapat dimanfaatkan dengan baik dan bisa dijadikan sebagai salah satu cara untuk memajukan bisnis. Data bisa dijadikan landasan untuk mendukung keputusan yang akan diambil suatu perusahaan. Nah, disinilah peran data scientist sangat diperlukan.

Oleh karena itu, eksistensi seorang data scientist dilihat dari kemampuan meraka dalam menggabungkan bidang keilmuan statistika, matematika dan bisnis yang berbasiskan dengan teknologi. Sehingga data tersebut akan diolah dan dianalisis untuk menghasilkan sebuah sistem baru untuk memajukan proses bisnis, sebagai contoh sistem rekomendasi yang saat ini ada di e-commerce dan sosial media. Mungkin kamu bertanya, lantas apa saja skill yang harus dikuasai untuk menjadi data scientist Indonesia ? Artikel ini akan menjawab pertanyaan tersebut, jadi mari kita simak bersama-sama.

1. Kuasai Konsep Data Mining

Untuk bisa menjadi ahli di suatu bidang tertentu pastikan kamu harus menguasai konsepnya terlebih dahulu begitu pula untuk memulai karir sebagai data scientist. Dikutip dari Turban, dkk bahwa data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dengan berbagai data yang besar. Skill pertama yang harus dikuasai seorang data scientist adalah memahami apa itu data mining dan konsepnya. Data mining memiliki fungsi prediksi, deskripsi, klasifikasi, dan asosiasi. Data mining sendiri memiliki 3 metodologi yang sering digunakan yaitu, yang pertama adalah CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) yang memiliki 6 tahapan diantaranya, Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, dan Deployment. Lalu ada metode yang kedua yaitu SEMMA yang memiliki 5 tahapan sekaligus menjadi kepanjangannya antara lain, Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess. Yang ketiga ada metode KDD (Knowledge Discovery Process) yang memiliki 5 tahapan juga yaitu, Knowledge discovery goals, data integration, data preprocessing, data mining, dan knowledge evaluation.

2. Pahami Tools untuk Analisis Data

Dalam melaksanakan tanggung jawabnya, seorang Data Scientist tentunya harus dapat membedakan kegunaan dari tools-tools yang digunakan dalam pekerjaan mereka, seperti Hadoop, Hive, Pig, SAS, dan Spark. Kita harus dapat membedakan fungsi tersebut agar bisa tepat guna.

Misalnya, penggunaan Hadoop yang merupakan software garapan Apache Software Foundation ini sangat spesial karena sifatnya yang open source dan secara umum fungsinya untuk melakukan penyimpanan big data tanpa perlu boros dana dan lebih efisien. Selanjutnya ada Hive yang digunakan untuk melakukan ekstraksi data dari Hadoop menggunakan sintaks yang hampir mirip dengan SQL, Lalu ada juga Pig yang merupakan bahasa aliran data untuk melakukan ETL. Kalau SAS merupakan software analisis data yang digunakan untuk analisis bisnis, manajemen dan analisis prediktif fungsinya sama dengan software SPSS, Minitab, dan Matlab. Sedangkan Spark memiliki fungsi yang sama dengan Hadoop tapi mampu bekerja 100 kali lebih cepat dan dapat menggunakan bahasa pemrograman apa saja seperti python, scala, R, Java dan bahasa database seperti SQL

3. Kuasai Programming

Untuk menjadi seorang Data Scientist kemampuan yang wajib dikuasai adalah kemampuan programming yang baik. Memahami bahasa pemrograman dapat membantu kamu dalam melakukan proses cleaning terhadap unstructured data dengan baik. Python dan R merupakan senjata yang paling sering digunakan dibidang ini. Sama seperti tools analisis data, bahasa pemrograman juga masing-masing memiliki fungsi dan kegunaan yang berbeda-beda. R sangat baik karena memiliki banyak packages yang dapat digunakan untuk visualisasi atau untuk analisis statistik yang baik, sedangkan Python sangat baik digunakan jika kita ingin mendeploy hasil analisis kita ke sebuah web statis sekalipun, mengingat Python memang bahasa pemrograman yang bersifat general.

4. Yuk, Upgrade Skill Data Science Kamu Bersama DQLab Sekarang !!!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!