Skill Data Scientist yang Harus Kamu Miliki untuk Jadi Praktisi Data Handal
Skill Data Scientist, sudahkah kamu mengetahuinya? Setiap profesi pasti memiliki skill yang wajib dikuasai baik itu hard skill maupun soft skill. Jika tertarik di bidang data, tentu kamu harus memiliki pemahaman yang baik mengenai data. Profesi Data Scientist termasuk profesi yang diminati banyak orang saat ini, baik yang memiliki latar belakang IT maupun yang tidak. Banyak juga, loh yang tidak berlatar belakang IT tapi sekarang berkarir di bidang data seperti Data Scientist. Apalagi dengan terus berkembangnya dunia digital, data menjadi sesuatu yang sangat penting dalam kemajuan bisnis hingga memperbaiki peningkatan pelayanan. Yup, Data Scientist bisa ditempatkan hampir di semua bidang seperti industri, kesehatan, pendidikan, pemerintahan, dan lain sebagainya.
Seorang Data Scientist bertugas mengolah data, menganalisis, menyiapkan infrastruktur data, hingga membangun machine learning. Data yang ditangani oleh Data Scientist bukanlah data yang sedikit melainkan data dalam jumlah besar biasa disebut Big Data. Ciri-ciri yang disebut Big Data adalah data yang memiliki karakteristik jumlah data yang sangat banyak, datanya bervariasi, dan datanya terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Data Scientist akan sering berhadapan dengan data mentah. Sehingga diperlukan kemampuan pengelolaan data yang baik dan mampu membangun infrastruktur data untuk kemudahan akses data. Jika ingin menjadi Data Scientist, ada beberapa skill yang wajib dikuasai mulai dari bahasa pemrograman hingga data mining. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!
1. Bahasa Pemograman
Data Scientist menerapkan ilmu data science untuk membantu pengolahan data lebih cepat dan akurat. Data science merupakan ilmu yang terdiri dari gabungan ilmu matematika, statistik, dan pemrograman. Oleh karena itu Data Scientist perlu menguasai bahasa pemrograman dengan baik. Bahasa pemrograman yang sering digunakan yaitu Python dan R. Tidak hanya untuk software development, Python juga dapat digunakan untuk mengolah data hingga menyajikan data. Kamu bisa memilih IDE yang ingin kamu gunakan seperti Jupyter, IDLE, Visual Studio Code, PyCharm, dan lain sebagainya. Keunggulan bahasa Python adalah mudah dipahami dan dipelajari karena struktur bahasanya yang fokus pada keterbacaan kode. Selain Python, Data Scientist juga sering menggunakan R. Bahasa pemrograman R memudahkan pengolahan data statistik dan penyajian data secara menarik. Kamu bisa belajar bahasa R menggunakan RStudio baik secara otodidak maupun dengan mengikuti kursus data science.
Baca juga : Pahami Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist Sebelum Terjun di Bidang Data
2. Pemahaman Database Management
Data Scientist akan terus berhubungan dengan data karena itu merupakan rolenya. Sehingga Data Scientist perlu memiliki pemahaman database management yang baik. Seorang Data Scientist bertugas mengelola data mentah yang seringkali masih terdapat missing value, tipe data yang tidak seragam, penulisan data yang kurang rapi, dan lain sebagainya. Data tersebut diolah dan dirapikan. Data yang sudah rapi selanjutnya disimpan ke dalam penyimpanan data atau disebut database. Pemahaman database management akan memudahkan pengolahan dan manipulasi data. Database management melibatkan tools seperti SQL Server, MySQL, NoSQL, dan Oracle. Oleh karena itu kamu perlu menguasai sintaks-sintaks SQL dan NoSQL. Apa bedanya? 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. Jika sudah terbiasa menggunakan SQL, mungkin akan sedikit bingung dengan cara penerapan dan sintaks NoSQL karena memang ada perbedaan. Namun kamu tetap bisa menguasainya dengan latihan mengolah data secara bertahap dan rutin.
3. Kemampuan Analisis Statistik
Data Scientist mengolah data dengan menerapkan teknik atau metode statistik yang sesuai dengan datanya seperti decision tree, regresi, standar deviasi, dan masih banyak lainnya. Jadi teman-teman yang ingin menjadi data scientist harus memiliki kemampuan analisis statistik. Hal ini memerlukan ketelitian, kecermatan, serta pemahaman yang baik akan data yang digunakan. Jenis data dan masalah yang ingin dipecahkan mempengaruhi penentuan metode statistik yang akan digunakan untuk melakukan analisis. Jika kurang tepat menentukan metodenya, ini bisa mengganggu proses analisa dan juga mempengaruhi hasil analisis nantinya. Padahal hasil analisis ini yang kita butuhkan untuk disampaikan kepada tim lainnya di suatu perusahaan. Kamu bisa mengasah kemampuan analisis statistik dengan rajin berlatih mengolah data mulai dari data yang sederhana dan bertahap ke data yang lebih kompleks. Dengan berlatih terus menerus, kamu akan menemukan kesalahan saat mengolah data dan bisa belajar dari kesalahan tersebut.
4. Data Mining
Data mining adalah proses menemukan sebuah pengetahuan atau informasi yang berharga yang ada di balik kumpulan data di dalam database. Data mining ini bisa dilakukan dengan menerapkan teknologi Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, dan ilmu statistik. Penerapan Data Mining biasanya digunakan industri retail untuk memahami kebiasaan pelanggan atau yang lainnya yang dapat membantu strategi bisnis selanjutnya yang lebih baik. Contoh lainnya yaitu pada media sosial. Teman-teman tentu banyak yang memiliki media sosial lebih dari satu seperti Instagram, Facebook, dan lainnya. Media sosial ini adalah ladangnya data mining. Kita bisa mengumpulkan informasi akun pengguna, keyword yang sering dicari pengguna, dan lain sebagainya bisa diproses untuk menghasilkan informasi yang membantu perusahaan atau brand untuk mengiklankan produknya secara tepat sasaran. Selain itu juga bisa digunakan untuk ide konten selanjutnya.
Baca juga : Cara Menjadi Data Scientist Tanpa Background IT dan Pengalaman Kerja
5. Portofolio Data yang Tak Kalah Penting untuk Data Scientist
Kalau kamu sudah mempelajari skill Data Scientist, selanjutnya kamu bisa mulai membangun portofolio data yang berisikan project yang pernah kamu kerjakan. Dataset bisa kamu unduh di Kaggle, Badan Pusat Statistik, atau melakukan web scraping. Di DQLab ada fitur menu project dan challenge yang dapat mengasah kemampuan pengolahan datamu. Tuliskan hasil analismu dengan menarik di dalam portofolio data dan jangan lupa berikan insight berguna. Daftar di DQLab.id sekarang dan nikmati berbagai fitur menarik yang membantu mengasah skillmu. Ada modul gratis juga, loh!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya