Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Ini Dia Skill Data Scientist yang Wajib Dikuasai Pemula

Belajar Data Science di Rumah 23-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f6441bee9692f873ab07483c163eb59b_x_Thumbnail800.jpg

Setiap profesi pasti punya skill tertentu yang wajib dikuasai. Sebelum terjun ke bidang yang kamu minati, baiknya ketahui dulu skill yang dibutuhkan. Begitu juga dengan profesi yang berkaitan dengan data. Jika ditelusuri, ada banyak loh profesi terkait data seperti Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, Business Intelligence, Database Administrator, dan lain sebagainya. Profesi-profesi ini tidak hanya diminati orang yang berlatar belakang IT atau yang sudah berpengalaman di bidang data, tetapi juga pemula yang baru banget tahu tentang data. Bahkan banyak yang beralih profesi menjadi praktisi data padahal profesi sebelumnya sama sekali tidak berhubungan. Menarik, ya?


Teman-teman yang sedang membaca artikel ini pasti ingin menjadi seorang praktisi data yang handal. Yup, untuk mencapainya kamu harus tahu dulu apa sih skill yang dibutuhkan. Kenapa begitu? Kalau kamu sudah tahu skill apa yang paling penting, pikiranmu tidak akan bercabang. Kamu akan lebih fokus pada materi atau tutorial yang merujuk pada skill tersebut. Sekarang juga banyak komunitas data science yang didirikan sebagai wadah berkumpulnya orang yang tertarik dengan dunia data untuk menambah wawasan, berdiskusi, hingga menambah networking. Kamu dapat dengan mudah menemukannya di sosial media. Kembali ke topik, kali ini kita akan bahas skill Data Scientist. Profesi ini populer loh dan memiliki gaji yang cukup besar. Mau tahu apa saja skill Data Scientist? Simak di bawah ini, yuk!


1. Programming

Data Scientist harus mempunyai kemampuan programming. Kenapa? Data Scientist menerapkan ilmu data science untuk memudahkan pekerjaannya. Data science adalah ilmu yang terdiri dari tiga pilar ilmu yaitu matematika, statistika, dan komputer yang berkolaborasi dengan tujuan membuat proses pengolahan data lebih efektif. Apalagi dengan teknologi sekarang yang juga menyebabkan pertukaran data yang begitu cepat. Bahasa pemrograman yang paling sering Data Scientist adalah SQL, Python, dan R. Selain itu terkadang juga NoSQL termasuk kemampuan yang dibutuhkan. Biasanya tergantung perusahaan yang merekrut ingin Data Scientist yang menguasai skill apa saja. Tapi minimal kamu menguasai SQL dan salah satu bahasa yaitu Python atau R. Ada banyak tutorial di internet yang membahas bagaimana menggunakan ketiga bahasa pemrograman tersebut. Kamu juga bisa ikut kursus data science online jika ingin belajar lebih intensif bersama para mentor data profesional. 


Baca Juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


2. Data Wrangling

Seorang Data Scientist perlu menguasai kemampuan data wrangling. Data yang rapi akan lebih mudah untuk diolah. Namun di perusahaan banyak dataset yang masih berantakan. Nah, disinilah tugas Data Scientist yaitu mengolah data mentah tersebut. Data mentah seringkali masih ada data yang tidak lengkap, ada duplikat data, isi data tidak sesuai, dan lain sebagainya. Proses mengolah data mentah menjadi lebih rapi agar mudah untuk diproses selanjutnya disebut data wrangling. Ketika kamu belajar data, kamu akan menemukan data-data yang kurang lengkap dan harus kamu perbaiki dengan teknik data wrangling. Dan kamu sendiri yang bisa menentukan apakah data tersebut perlu dihapus, diganti, atau keputusan lainnya karena akan mempengaruhi hasil analisa nantinya.


3. Database Management

Data Scientist

Kumpulan data yang sudah rapi setelah dilakukan data wrangling selanjutnya disimpan ke dalam penyimpanan data atau disebut database. Data Scientist harus paham betul seperti apa manajemen data yang baik. Pemahaman database management akan memudahkan pengolahan dan manipulasi data. Database management melibatkan tools seperti SQL Server, MySQL, NoSQL, dan Oracle. Oleh karena itu kamu perlu menguasai sintaks-sintaks SQL dan NoSQL. Apa bedanya? SQL (Structured Query Language) yaitu bahasa yang digunakan untuk mengakses database relational. Sedangkan NoSQL adalah sistem manajemen database yang tidak mematuhi aturan pada model sistem manajemen database relational yang banyak digunakan. Jika sudah terbiasa menggunakan SQL, mungkin akan sedikit bingung dengan cara penerapan dan sintaks NoSQL karena memang ada perbedaan. Namun kamu tetap bisa menguasainya dengan latihan mengolah data secara bertahap dan rutin. Baik SQL maupun NoSQL, tutorialnya dapat dengan mudah ditemukan di internet atau bisa juga dengan mengikuti pelatihan-pelatihan yang diadakan secara gratis. 


4. AI dan Machine Learning

Data Scientist

Pasti udah tidak asing dong dengan istilah AI dan Machine Learning. Yup, kedua istilah ini banyak sekali diperbincangkan di media sosial, seminar, workshop, dan lainnya. Ada juga developer yang mengembangkan suatu teknologi yang melibatkan AI dan Machine Learning. Jika kamu punya akun LinkedIn, ada banyak sekali pembahasannya disana. Kita bahas sekilas apa itu AI dan Machine Learning, yuk! Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah mesin yang mengadaptasi cara berpikir manusia dalam bertindak dan bereaksi terhadap suatu kondisi. Singkatnya AI merupakan simulasi dari kecerdasan manusia yang memungkinkan sistem komputer mengerjakan pekerjaan yang dilakukan manusia. Sedangkan Machine learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence (AI) yang banyak diterapkan berbagai industri. Machine learning dikenal dengan kemampuan mempelajari data dengan sendirinya. Semakin banyak train data yang diberikan, maka semakin baik algoritma machine learning yang digunakan. Beberapa contoh penerapan AI yaitu Deep face AI yang berfungsi mengenali wajah orang yang ada pada postingan, GPS (Global Positioning System) untuk mendeteksi jalanan macet atau tidak dengan simbol warna, menginformasikan rute terbaik, dan lokasi atau posisi di dunia dalam tiga dimensi, dan recommendation system yang ada pada e-commerce, streaming musik/video, dan lain sebagainya menggunakan teknologi AI yang bekerja berdasarkan riwayat penelusuran yang dilakukan pengguna untuk memberikan rekomendasi produk atau konten yang berkaitan dengan riwayat tersebut. 


Baca Juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer


5. Kursus Data Science Menyenangkan untuk Pemula

Teman-teman pemula yang tidak memiliki background IT, tentu ini menjadi tantangan tersendiri dalam belajar. Ada yang belajar melalui buku-buku, artikel di internet, tutorial di youtube, dan ada juga yang mengikuti kursus data science. DQLab adalah lembaga kursus data science yang memberikan pembelajaran terstruktur dengan modul-modul yang mudah dipahami. Punya kendala menyelesaikan modul? Tenang, kamu bisa join grup DQLab di Discord untuk berdiskusi dengan mentor dan member-member lainnya. Ada banyak juga webinar-webinar yang menarik untuk kamu ikuti, loh. Yuk, daftarkan dirimu untuk mencapai karir menjadi Data Scientist di DQLab.id!



Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!