Intip 4 Skill Data Scientist, Bekal Sukses Berkarir di Industri

Data Scientist disebut menjadi profesi paling dicari saat ini yaitu tahun 2022. Seperti yang kita ketahui, kita telah masuk ke era digital dimana hampir seluruh industri melakukan transformasi digital. Hal ini menyebabkan kebutuhan akan Data Scientist meningkat karena dibutuhkan untuk mengelola data yang ada di perusahaan. Umumnya industri yang paling banyak mencari Data Scientist adalah industri perbankan, pembelajaran atau kursus online (e-learning), dan teknologi (layanan TI, dan lainnya). 

Tentu saja industri-industri tersebut akan terus menghasilkan data yang tidak sedikit dan perlu dimanajemen dengan benar agar dapat digunakan atau dianalisis di kemudian hari untuk kepentingan bisnis. 

Menjadi Data Scientist tidak serta merta hanya karena berlatar belakang IT. Bahkan saat ini banyak kisah sukses orang yang menjadi Data Scientist meski berasal dari non IT. Kuncinya adalah penguasaan skill atau keahlian yang diperlukan. Data Scientist dituntut memiliki keahlian dalam beberapa bidang yang berkaitan dengan data dan pengembangan sistem atau teknologi tertentu yang mempermudah analisis dan prediksi. 

Nah, di artikel kali ini kita akan membahas beberapa skill utama yang wajib untuk bekal sukses berkarir menjadi Data Scientist. Apa saja? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Programming

Profesi data dikenal dengan kewajiban memiliki kemampuan yang baik dalam matematika dan statistik. Hal ini karena untuk memproses dan menganalisis data, Data Scientist akan menggunakan metode statistik. Data yang dihadapi oleh Data Scientist biasanya sangat banyak sehingga butuh alat yang mampu memproses data yang sangat banyak dengan cepat dan akurat. 

Tools atau alat yang digunakan berhubungan dengan bahasa pemrograman. Inilah mengapa Data Scientist wajib menguasai skill programming. Salah satu bahasa pemrograman yang populer digunakan oleh Data Scientist adalah Python.

Ada beberapa alasan mengapa Python menjadi pilihan untuk memproses data. Selain mudah dipahami dan dipelajari oleh pemula, Python memiliki banyak library yang mendukung, dapat dipasang di berbagai sistem operasi, serta fleksibel dalam penggunaannya. Jadi tidak hanya untuk data, Python juga dapat digunakan untuk membangun aplikasi berbasis web, android, dan lain sebagainya.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Database Management

Melakukan manajemen data di perusahaan juga merupakan tugas seorang Data Scientist. Oleh karena itu Data Scientist wajib memiliki kemampuan dalam database management. Database management meliputi aktivitas-aktivitas yaitu menghapus, indeksing, dan manipulasi data. Hal ini bertujuan memudahkan pengguna menyimpan data dan mengakses data kapanpun dibutuhkan. 

Database management melibatkan tools seperti SQL Server, MySQL, NoSQL, dan Oracle. 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.

3. Data Wrangling 

Seringkali data yang ada dalam bisnis belum siap untuk dibuat modelnya. Tentu akan sulit memahami data yang belum sempurna. Contohnya data duplikat, data tidak lengkap, dan lain sebagainya. Untuk membuat data lebih rapi maka Data Scientist akan melakukan data wrangling.

Data wrangling adalah proses mempersiapkan data untuk kebutuhan analisis kedepannya yang meliputi transformasi data dan pemetaan data mentah dari bentuk satu ke lainnya agar data dapat diambil insightnya. Manfaat data wrangling yaitu untuk menghasilkan data akhir yang akurat, memudahkan interpretasi data, memaksimalkan keakuratan dan kualitas data, dan dapat diotomatisasi jika telah memperoleh formula yang tepat. 

4. AI dan Machine Learning

Skil Data Scientist selanjutnya yang wajib dimiliki adalah AI dan Machine Learning. Keduanya saling berkaitan dan merupakan teknologi yang sedang hangat diperbincangkan serta sudah banyak penerapannya di industri. Penerapan machine learning dapat membantu memproses data yang sangat banyak sehingga lebih cepat dalam pengambilan keputusan untuk bisnis. Semakin cepat informasi yang diperoleh, bisnis akan semakin maju dan mampu bersaing dengan kompetitornya. 

Selain itu juga dapat memberikan pengalaman menarik bagi pelanggan dan meningkatkan penjualan produk. Machine learning menggunakan algoritma tertentu agar sistem berjalan sesuai tujuan. Contoh algoritma yang digunakan dalam machine learning yaitu random forest, k-nearest neighbor, regression, dan lain sebagainya. Machine learning dapat dibangun menggunakan Python dengan library tertentu seperti PyTorch, TensorFlow, dan Keras.  

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

Banyak juga ya ternyata skill yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist. Untuk menguasainya tentu perlu ketekunan dalam berlatih dan kemauan untuk terus meningkatkan skill. Bagi pemula bisa belajar satu per satu skill Data Scientist secara perlahan bisa dari internet atau dengan mengikuti kursus data science seperti DQLab. 

Terdapat modul belajar data wrangling menggunakan Python yang disusun oleh mentor professional sehingga memudahkan pemula dalam memahaminya. Ada juga project machine learning yang bisa kamu jadikan portfolio datamu, loh. Tunggu apa lagi? Yuk, daftar di DQLab.id! 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags