Jelajahi Roadmap Data Scientist dari Nol Sampai Mahir

Roadmap data scientist merupakan salah satu gambaran bagi pemula yang ingin belajar lebih dalam soal skill apa yang perlu dipelajari jika ingin menjadi seorang data scientist. Dalam roadmap biasanya pemula akan dikenalkan jalur dari yang mudah hingga jalur yang sulit. Apalagi bagi kamu yang berasal dari lulusan NON-IT, pastinya akan kesulitan apabila belum familiar untuk mengenal bidang ini. 

Tapi tenang saja, kamu tetap akan dibimbing dari nol dan tidak perlu takut untuk tidak bisa. Maka dari itu melalui roadmap data scientist akan sangat membantu pemula dalam menapaki karirnya di bidang data. Tidak perlu pusing soal latar belakang pendidikan karena semua memiliki kesempatan yang sama untuk menjadi seorang data scientist.

Andaikan kamu sedang melakukan jelajah malam ketika pramuka atau pecinta alam misalnya, pastinya kamu akan dilewatkan pos-pos untuk bisa sampai ke tempat tujuan. Pos-pos ini bisa kamu lalui dengan mulus berkat bantuan peta agar tidak tersesat. Sama halnya dengan roadmap data scientist sahabat DQLab. Disini pemula akan melalui pos-pos yaitu skill atau materi apa yang bisa kamu pelajari. Semakin jauh perjalanannya maka semakin matang dan siap untuk berkarir di industri data. 

Mengutip kata pepatah bahwa tiap orang punya start dan finishnya masing-masing. Tapi kamu tidak perlu bingung sahabat DQLab. Sebab pada artikel ini, kita akan sama-sama mempelajari roadmap bareng-bareng. Simak yuk!

1. Bahasa Pemrograman 

Sebagai seorang data scientist maka menguasai bahasa pemrograman adalah hal yang sangat penting. Bahasa pemrograman dapat membantu data scientist dalam melakukan kegiatan pengolahan dan analisis data untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat bagi team manajerial. Ada banyak bahasa pemrograman untuk bisa kamu kuasai apabila ingin menjadi seorang data scientist. Mulai dari bahasa pemrograman R, Python, SQL, Java, Excel maupun SAS. 

• R dirilis oleh R Foundation for Statistical Computing pada tahun 1995. Ditulis dalam C, Fortran, dan bahasa R itu sendiri, R dapat dikompilasi dan dijalankan pada berbagai macam Windows, MacOS, dan platform UNIX. Penggunaan bahasa pemrograman ini semakin meluas terutama oleh para data scientist dan data analyst. Bahasa pemrograman R digunakan di berbagai bidang karena memiliki package untuk hampir setiap aplikasi kuantitatif dan statistik, misalnya filogenetik, jaringan saraf tiruan, regresi non-linier, dan lain sebagainya. Karena R adalah bahasa pemrograman open source, users-nya semakin banyak dan membentuk komunitas yang cukup solid.

• Bahasa pemrograman python merupakan bahasa pemrograman yang sangat booming di kalangan praktisi data dunia. Hal ini ditunjukkan melalui indeks yang dikeluarkan oleh TIOBE dan PYPL per Desember 2021 bahwa bahasa pemrograman Python menduduki peringkat pertama mengalahkan bahasa pemrograman C dan Java. Alasan ini memang masuk akal karena bahasa pemrograman Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang mudah dipelajari terlebih bagi orang awam sekalipun.

• SQL adalah bahasa favorit para pekerja di bidang data karena memiliki sintaks deklaratif yang mudah dibaca dan dimengerti. SQL digunakan untuk berbagai tujuan, mulai dari membaca kumpulan data besar hingga memanipulasi berbagai kumpulan data untuk mendapatkan hasil yang bermanfaat. SQL juga dapat langsung diintegrasikan ke dalam bahasa lain dengan modul seperti SQLAlchemy.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Data Wrangling

Data wrangling merupakan roadmap selanjutnya yang perlu dikuasai oleh seorang data scientist. Data wrangling adalah proses mengumpulkan, mengolah, menganalisis dan merapikan data mentah sehingga dapat dibaca dengan mudah. Ketika kamu mendapatkan hasil dari suatu riset, maka data yang kamu peroleh pastinya beragam dan punya berbagai bentuk. 

Data tersebut biasanya tidak bisa langsung dibaca dan ditafsirkan, harus ada orang yang mengolah, merapikan, hingga menganalisis agar data yang dihasilkan bisa seragam. Tugas tersebut biasanya dilakukan oleh data scientist maupun data analyst. Nah, proses ini membuat data lebih mudah dibaca dan disesuaikan dengan tujuan perusahaan. Hal tersebut agar perusahaan dapat membuat rencana dan strategi bisnis sesuai dengan kebutuhan

3. Data Cleaning

Data cleaning merupakan serangkaian tahapan untuk memastikan, konsistensi, dan kegunaan suatu data yang ada dalam dataset. Ada beberapa alasan terkait kenapa harus melakukan data cleaning. Mulai dari meminimalkan tingkat room of error yang lebih rendah untuk mengurangi beban kerja dalam melakukan data cleaning, meningkatkan efisiensi kerja karena proses data cleaning justru memudahkan data scientist untuk menemukan apa yang dibutuhkan dari data. 

Data cleaning sangatlah penting bagi seorang data scientist. Sebab kita seringkali menemukan banyak sekali data tidak terstruktur di keseharian kita. Ada yang tidak seragam karena memang satuannya tidak sama, ada data yang double, data terindikasi missing value, data corrupt dan lain-lain. Hal ini tentunya akan menyulitkan data scientist untuk mendapatkan insight dari data yang telah diperoleh. 

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

4. Data Mapping

Dilansir dari Astera, data mapping atau pemetaan data adalah proses mencocokkan data yang berasal dari berbagai sumber ke skema database utama. Jadi, data yang sudah kita kumpulkan akan dipadukan sesuai dengan peruntukannya ke data master yang kita punya. Dari data-data yang banyak sumbernya itu kita satukan sehingga dari data tadi harapannya dapat digunakan sebagai penghubung dari banyaknya sumber data dengan data master atau database yang dimiliki oleh perusahaan. 

Dengan melakukan tahapan data mapping maka data scientist dapat mengorganisir, menyaring dan memilah data-data mana saja yang sesuai dengan tujuan dilakukannya analisis pada bisnis. Kalau datanya rapi dan terstruktur maka data scientist dapat mengambil kesimpulan dan insight dari data tersebut.

Data mapping merupakan salah satu elemen penting dalam data analytics. Memang benar karena salah satu perlakuan dari data mapping adalah cleaning data. Oleh karena itu, data mapping merupakan langkah awal dalam membangun ekosistem data yang baik karena semuanya berawal dari data. Kuncinya ada pada manajemen data yang baik. Data yang baik adalah data yang bersih dan tidak ada data-data yang dipertanyakan ambiguitasnya. Dengan data yang bersih, seorang data scientist mampu menarik kesimpulan secara akurat.

5. Data Modelling

Roadmap terakhir adalah data modelling. Data modelling adalah proses menghasilkan diagram deskriptif hubungan antara berbagai elemen data yang berbeda untuk mengetahui informasi yang dibutuhkan. Pentingnya data modelling sangat bermanfaat bagi data scientist karena data menjadi sebuah aset dalam menghasilkan informasi. Apalagi seorang data scientist juga memiliki tugas untuk membuat model dan menghasilkan algoritma data science. 

Data modeling menekankan pada data apa yang dibutuhkan dan apa yang akan dilakukan pada data tersebut untuk suatu keperluan bisnis. Secara garis besar, tujuan utama data modeling adalah untuk menciptakan metode penyimpanan informasi yang paling efisien, serta menyediakan akses dan pelaporan yang lengkap.

Nah, jadi gimana sahabat DQLab sudah punya gambaran kan tentang apa sih roadmap untuk menjadi seorang data scientist? Kalau kamu pengen tahu gambaran lengkap tentang roadmap lebih lanjut, DQLab sudah menyediakannya untuk kamu! 

Banyak bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari. Mulai dari R, Python, SQL dan pengaplikasian ilmu data science plus studi kasus real case industry. Yuk, tunggu apalagi? Signup sekarang pada form dibawah ini dan raih impianmu menjadi seorang data scientist handal di era digital!

Penulis: Reyvan Maulid