Pentingnya Skill Data Scientist untuk Gapai Peluang Baru
Data Scientist adalah salah satu profesi yang paling diminati di era digital saat ini. Perkembangan teknologi digital membuat data menjadi meningkat value nya. Data bahkan dianggap sebagai jenis minyak baru, berharga namun harus diproses terlebih dahulu. Setelah diproses, data akan menghasilkan insight yang bermanfaat bagi perusahaan dan bisa dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan.
Keadaan yang serba digital juga membuat permintaan akan profesional yang mampu menganalisis data, mengembangkan model prediktif, serta memberikan insight yang dapat diimplementasikan terus meningkat. Oleh karena itu, pelatihan Data Scientist menjadi sangat penting untuk membantu individu dan perusahaan memenuhi kebutuhan ini. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai pentingnya pelatihan Data Scientist untuk membuka peluang baru. Yuk, simak pembahasannya!
1. Memahami Dasar-Dasar Data Science dan Analisis Data
Pelatihan Data Scientist umumnya akan dimulai dengan memperkenalkan dasar-dasar ilmu data, termasuk statistik, matematika, dan pemrograman. Peserta pelatihan akan belajar tentang metode statistik yang penting untuk analisis data, serta teknik matematika yang digunakan untuk membangun model prediktif. Selain itu, peserta juga diperkenalkan pada berbagai alat dan bahasa pemrograman yang digunakan dalam data science, seperti Python, R, SQL, dan alat visualisasi data seperti Tableau dan Power BI.
Dengan adanya pemahaman mengenai pengetahuan dasar ini, peserta dapat mulai menerapkan teknik analisis data pada proyek-proyek nyata, memungkinkan mereka untuk mengasah keterampilan mereka melalui pengalaman praktis.
2. Pengembangan Keterampilan Teknikal yang Spesifik
Pelatihan Data Scientist biasanya mencakup topik-topik lanjutan seperti Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), dan big data. Peserta akan belajar bagaimana menggunakan algoritma Machine Learning untuk membuat prediksi, memahami jaringan saraf untuk deep learning, dan menerapkan teknik NLP untuk analisis teks. Pelatihan ini juga mencakup penggunaan alat big data seperti Hadoop dan Spark untuk memproses dan menganalisis dataset besar yang tidak dapat ditangani oleh alat konvensional.
Dengan menguasai keterampilan teknis lanjutan, mereka dapat memanfaatkannya untuk menangani tantangan analisis data yang kompleks dan besar. Keterampilan ini sangat dihargai oleh perusahaan, membuka lebih banyak peluang karir dan kemungkinan untuk mendapatkan posisi yang lebih tinggi dengan gaji yang lebih baik.
3. Project Praktis dan Studi Kasus Dunia Nyata
Salah satu komponen penting dari pelatihan Data Scientist adalah keterlibatan dalam mengerjakan project data dan menyelesaikan studi kasus yang biasa ditemukan di dunia nyata. Peserta bekerja pada project yang meniru situasi dunia nyata, dari analisis data eksploratif hingga pengembangan model prediktif dan pelaporan hasil. Studi kasus dapat mencakup berbagai industri seperti kesehatan, keuangan, ritel, dan teknologi, memberikan peserta wawasan tentang bagaimana ilmu data diterapkan di berbagai konteks bisnis.
Pengerjaan project dan studi kasus ini akan memberikan kesempatan bagi para peserta untuk menerapkan pengetahuan dan keterampilan mereka dalam situasi nyata, sehingga mereka bisa meningkatkan pemahaman mengenai bagaimana ilmu data digunakan dalam dunia profesional. Pengalaman ini juga membantu peserta membangun portofolio proyek, yang sangat berguna ketika mencari pekerjaan atau mengajukan promosi.
4. Pengembangan Keterampilan Non-Teknis
Pelatihan Data Scientist tidak hanya fokus pada keterampilan teknis, tetapi juga mencakup pengembangan keterampilan non-teknis seperti komunikasi, pemecahan masalah, dan kolaborasi tim. Peserta akan belajar bagaimana cara mengkomunikasikan hasil temuan analitis mereka kepada para stakeholder non-teknis melalui laporan yang jelas dan presentasi yang efektif. Pelatihan ini biasanya juga mencakup keterampilan manajemen project dan pemahaman bisnis, yang membantu peserta memahami konteks bisnis di balik data yang mereka analisis.
Keterampilan komunikasi yang kuat memungkinkan Data Scientist menjelaskan temuan mereka dengan cara yang dapat dipahami oleh semua pihak, membantu implementasi keputusan berbasis data. Sementara kemampuan untuk bekerja dengan tim dan memahami kebutuhan bisnis adalah kunci untuk menjadi Data Scientist yang efektif dan sukses dalam lingkungan profesional.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Pelatihan Data Scientist memainkan peran penting dalam membantu individu mengembangkan skill yang diperlukan untuk bisa menjadi Data Scientist hebat. Pelatihan ini tidak hanya membuka peluang karir baru tetapi juga meningkatkan kemampuan untuk membuat keputusan berbasis data yang lebih baik, yang sangat berharga di era digital saat ini.
Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri