Rekomendasi Roadmap Data Scientist, Siap Berkarir di Tahun 2022
Data Scientist adalah salah satu profesi yang sedang naik daun belakangan ini. Hal ini bertepatan dengan tingginya produksi data yang berbeda dengan data biasanya karena data ini memiliki volume yang besar, percepatan pertumbuhan yang tinggi, dan sangat beragam.
Profesi yang naik daun ini cukup menarik minat banyak orang sehingga penasaran apa itu Data Scientist, tugas dan tanggung jawab Data Scientist, serta bagaimana roadmap Data Scientist untuk pemula.
Roadmap Data Scientist merupakan salah satu jalan pintas agar pemula data bisa mendapatkan panduan khusus terkait apa saja yang biasanya dipelajari. Apalagi bagi orang-orang non IT akan kesulitan dalam mempelajari roadmap profesi Data Scientist karena sebelumnya tidak terbiasa.
Sama halnya dengan profesi lainnya di dunia digital maka bagi pemula yang ingin terjun untuk menekuni Data Scientist perlu tuntunan alias roadmap sebagai petunjuk arah agar bisa selaras dengan kompetensi yang telah tersedia di industri.
Terus, roadmap untuk menjadi seorang Data Scientist itu gimana sih? Tenang aja, dalam artikel ini, kita akan membahas hal tersebut. Yuk, simak artikelnya!
1. Pelajari Bahasa Pemrograman
Konsep pertama yang bisa kamu pelajari adalah konsep programming atau bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman paling tidak merupakan salah satu skillset yang perlu kamu pelajari.
Fun factnya praktisi data seringkali menggunakan coding untuk melakukan pekerjaan yang berhubungan dengan analisis data.
Ada banyak sekali bahasa pemrograman yang tersedia, namun Sahabat DQ hanya perlu menguasai yang umum digunakan oleh Data Scientist saja, seperti R, Python, dan SQL.
Nah, sahabat DQ bisa mempelajari hal tersebut di Academy DQLab, loh. DQLab menyediakan kelas persiapan untuk pengenalan awal mengenai bahasa Python dan R pada Data Science.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pelajari Konsep Matematika yang Sering Digunakan untuk Analisa Data
Tulang punggung dari Data Science adalah matematika. Kamu tidak harus menjadi master matematika untuk memulai karir sebagai seorang Data Scientist.
Keterampilan ini diperlukan untuk memahami apa yang terjadi saat kita mengerjakan project. Misalnya, ketika kita menganalisis Big Data menggunakan Python, data tersebut harus diubah menjadi bentuk matriks.
Jika kita memahami dasar-dasar konsep matriks dan operasinya, maka kita akan lebih mudah untuk menyelesaikan project tersebut.
(source: kdnuggets.com)
Untuk itu kamu bisa mulai mempelajari tentang aljabar linear, kalkulus, function, hingga permutasi. Selain itu, kamu juga harus paham tentang statistika dan probabilitas yang meliputi analisis statistik prediktif, regresi linier, regresi logistik, dan model linear umum.
3. Pelajari Konsep dan Tahapan Analisis Data
Analisis Data atau Data Analysis merupakan proses dengan menerapkan teknik statistik dan logika secara sistematis untuk menggambarkan, mengilustrasikan, mengevaluasi hingga membantu menarik kesimpulan yang menarik berdasarkan data.
Sederhananya, Analisis data adalah proses memanipulasi data hingga mendapatkan hasil sesuai dengan tujuan akhir operasi pada suatu perusahaan atau bisnis yang dijalankan.
Analisis data akan melibatkan kumpulan data mentah, kemudian melakukan data cleaning dan data mining, serta memanajemen dataset yang dapat diakses hingga melakukan visualisasi data dengan menggunakan berbagai tools yang dibutuhkan.
Menganalisis data membutuhkan beberapa teknik agar data tersebut bisa mendapatkan wawasan informasi yang bisa digunakan, terdapat dua jenis teknik analisis data yang bisa kamu terapkan yaitu:
Analisis data kuantitatif, dimana peneliti atau praktisi akan melakukan analisis dengan teknik non verbal dan penyajian data berupa data numerik.
Analisis data kualitatif, merupakan penelitian yang diambil data berdasarkan kualitatif seperti ekspresi, komunikasi verbal, bahasa tubuh, atau bentuk data yang tidak bisa dijelaskan berdasarkan data angka.
4. Eksplor dan Coba Buat Visualisasi Data
Sudah disebutkan sebelumnya bahwa analisis data juga menjadi bagian dari tugas Data Scientist. Inilah mengapa penting bagi calon Data Scientist punya kemampuan visualisasi data yang baik. Ketika menampilkan hasil analisis tidak bisa sembarangan.
Data Scientist harus mampu menentukan grafik yang sesuai agar informasi data tersampaikan secara keseluruhan, penggunaan warna-warna atau ikon yang tepat dan dapat merepresentasikan data, serta mampu menerangkan data-data tersebut.
(source: medium.com/sciforce)
Di DQLab tersedia beberapa module yang membahas data visualization mulai dari nol baik untuk bahasa pemrograman R maupun Python. Library yang dimiliki Python dan R sangat baik digunakan untuk membuat visualisasi data. Contohnya Matplotlib pada Python dan ggplot pada R.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Seperti yang telah diketahui bahwa data scientist memiliki sebutan profesi "terseksi" di abad ini menghasilkan banyak peminat terhadap profesi tersebut. Namun masih banyak yang mengetahui bagaimanakah roadmap Data Scientist. Nah, kalian bisa mulai coba di DQLab.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab juga bekerja sama dengan perusahaan-perusahaan ternama terkait perekrutan profesi Data Scientist baik sebagai pekerja tetap atau sebagai informasi magang.
Sign Up sekarang di DQLab.id dan nikmati pengalaman belajar yang terarah serta terukur untuk siap mulai berkarir sebagai Data Analyst, Data Engineer dan Data Scientist! Nikmati pula module gratis Introduction to Data Science dan kamu bisa mulai terapkan roadmap belajar Data Science secara praktis dan aplikatif bersama DQLab!
Selamat mencoba Sahabat Data DQLab!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita