[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 16 Jam 24 Menit 6 Detik 

Kompetensi Data Scientist Yang Paling Umum Dimiliki

Belajar Data Science di Rumah 03-April-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8a2c8ab44c61b71e1b209dea33ecb018_x_Thumbnail800.jpg

Di beberapa perusahaan memiliki definisi Data Scientist yang berbeda-beda tergantung dari ukuran perusahaan tersebut seperti untuk Data Scientist di startup akan berbeda dengan perusahaan yang besar yang bisanya memiliki tim data yang lebih besar. Sehingga berdasarkan kompetensi Data Scientist yang dikeluarkan oleh tiap perusahaan-perusahaan tersebut dapat berbeda juga. Namun, secara garis besar seorang Data Scientist merupakan orang yang dapat memberikan insight atau solusi yang impactful bagi perusahaan base-on data melalui serangkaian proses dengan tools dan metode yang relevan untuk menghasilkan solusi tersebut. 


Untuk itu, sebelum kamu melamar sebagai Data Scientist di perusahaan hendaknya pahami terlebih dahulu kompetensi Data Scientist yang ada di perusahaan tersebut. Artikel ini akan merangkum kira-kira kompetensi Data Scientist apa saja yang secara umum wajib dikuasai bagi calon kandidat sebelum melamar di perusahaan baik startup ataupun perusahaan besar. 


1. Analisis Data 

Sebenarnya masih ada beberapa kompetensi Data Scientist yang harus kamu kuasai. Tapi, kali ini kami merangkumnya dalam tiga kompetensi paling umum. Yang pertama adalah analisis data yang mencakup dalam beberapa kompetensi lain seperti, Data profiling untuk melihat jenis data yang akan kita gunakan itu seperti apa dan data tersebut akan kita gunakan ke dalam algoritma unsupervised learning ataukah supervised learning. Selain Data Profiling kompetensi analisis data juga mencakup pada Data Preprocessing yang terdiri dari sub-kompetensi seperti cleaning data, vektorisasi (apabila data yang digunakan berbasis text maka perlu melakukan pembobotan), transform data, pengecekan data memiliki missing value atau tidak. Yang kemudian setelah semua data tersebut sudah siap Data Scientist juga akan melakukan proses summarize data.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Menguasai Coding Skills dan Database

Untuk bisa melakukan kompetensi yang pertama, kamu harus menguasai kompetensi dalam coding skills dan juga database. Hal ini dikarenakan yang pertama, jika seorang Data Scientist ingin mengakses database yang mereka perlukan itu dengan cara menulis baris-baris syntax untuk dapat mengaksesnya. Oleh karena itu keterampilan coding sangat diperlukan terutama untuk bahasa database dan bahasa pemrograman untuk melakukan Data Preprocessing hingga pemodelan dengan Machine Learning.


Coding dan ilmu komputer sendiri secara umum adalah titik awal untuk mengumpulkan data dan rangkaian proses analisis data mulai dari cara mempersiapkan data atau Data Preprocessing hingga tahap pemodelan data. Tanpa memiliki kompetensi ini, kamu tidak dapat menganalisis data tersebut hingga menjadi sebuah solusi yang impactful bagi perusahaan. Untuk bahasa pemrograman yang populer dan biasa digunakan di perusahaan antara lain adalah Python dan R untuk mengakses library agar dapat melakukan pemodelan dengan Machine Learning ataupun Deep Learning, kemudian ada bahasa database yang sering digunakan adalah SQL untuk dapat mengakses metadata yang akan dianalisis.


3. Data Visualization atau Presentation Skills

Seperti yang telah dibahas pada awal artikel ini, bahwa goals seorang Data Scientist adalah memberikan insight/solusi yang impactful bagi perusahaan. Caranya adalah dengan menafsirkan hasil yang telah kamu dapat melalui rangkaian proses yang panjang tersebut. Jika tidak, maka semua kecemerlangan kompetensi teknis yang telah kamu kuasai sebelumnya tidak akan bisa memenuhi goals utama seorang Data Scientist. Untuk itu, kompetensi data visualization atau presentation skills sangat amat penting bagi seorang Data Scientist. 


Dengan melakukan visualisasi data maka, akan membantu orang non-teknis dapat melihat pola atau trend dalam data jauh lebih kelas daripada hanya data yang disajikan begitu saja. Hal ini dikarenakan menurut beberapa penelitian manusia itu adalah makhluk visual sehingga mereka akan lebih memiliki kecenderungan untuk memahami gambar ketimbang tulisan. Adapun tools yang biasa dan sering digunakan untuk visualisasi data adalah Tableau, Ms.Excel, Flare, PowerBI, Matplotlib, ggplot2, dan lainnya.


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


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Rian Tineges

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!