Skill-skill yang Wajib Data Scientist Kuasai di 2021

Tidak dapat dipungkiri bahwa perkembangan teknologi sangatlah cepat dan juga membawa banyak perubahan dalam cara kita melihat sesuatu. Di era modern ini meningkatkan pemanfaatan sumber daya manusia di berbagai industri sangatlah penting, hal ini berguna untuk meningkatkan efisiensi produk dan juga menambah mutu barang. Sayangnya banyak profesi yang telah digantikan oleh Artificial Intelligence (AI). Namun, ada beberapa profesi yang menjadi sangat dibutuhkan oleh industri modern ini, salah satunya itu adalah Data Scientist. 

Setiap profesi pastinya memiliki skill-skill yang harus dikuasai untuk mempermudah dalam melakukan pekerjaan. Tidaklah berbeda dengan Data Scientist dimana dengan menguasai skill-skill tertentu akan mempercepat dan juga meningkatkan kualitas dari hasil kerjanya. Di Indonesia sendiri masih belum banyak pendidikan formal yang melatih generasi muda untuk menjadi seorang ahli data. Maka dari itu berikut adalah skill-skill yang dibutuhkan oleh Data Scientist antara lain  :

1. Menganalisis Data

Data Scientist bertugas bak ibarat pilot, Data Scientist merupakan orang yang berada dibalik kendali teknologi pengolahan data. Data Scientist juga memiliki tanggung jawab yang besar mulai dari analisis data hingga mempresentasikanya kepada client. Data dalam Data Science memiliki dua tipe kategori. Data kategorik dan tipe Data Numerik

• Data Kategorik

  Tipe ini digunakan untuk data yang tidak dapat dihitung secara kuantitatif, sehingga tidak dapat menerima operasi matematik namun data tipe ini masih dapat dibedakan antara satu dengan lainnya. Data kategorik terdiri dari data nominal, biner, dan ordinal.

  1. Data Nominal, tipe data ini merupakan tipe data yang paling sederhana hanya berupa label atau sekedar penamaan saja, tidak dapat diurut dan tidak dapat diukur. Contohnya data seperti nama, tanggal, waktu, mata uang, tempat tinggal, dan sebagainya.
  2. Data Biner, tipe data ini dituliskan secara ya dan tidak dan 1 dan 0. Pada data biner angka 1 dapat berarti ya dan angka 0 berarti tidak. Sistem ini ditemukan oleh Gottfried Wilhelm Leibniz pada abad ke 17
  3. Data Ordinal, tipe ini dapat diidentifikasi  dengan mengurutkan dari yang paling rendah sampai paling tinggi, maka data tersebut merupakan data ordinal. Namun, jarak antara tingkatan tidak dapat diukur dan dibandingkan secara numerik.

• Data Numerik

  Tipe data ini dapat diukur secara kuantitatif sehingga dapat menerima operasi matematika.Data Numerik terdiri dari data interval dan rasio.

  1. Data Interval, tipe data ini sudah memiliki jarak yang pasti antar tingkatan sehingga pengoperasian penjumlahan dan pengurangan dapat digunakan. Walaupun demikian, nilai nol belum didefinisikan pada data interval sehingga pengiperasian perkalian dan pembagian belum bisa digunakan.
  2. Data Rasio, berbeda dengan data interval yang tidak memiliki nilai nol, data rasio lengkap dengan nilai nol. Data rasio dapat melakukan pengoperasian matematik yang lebih lengkap daripada data interval karna memiliki nol sehingga dapat melakukan pengoperasian perkalian dan pembagian dan tentu saja dengan penjumlahan serta pengurangan.

Baca Juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Menguasai Tools Data 

Dengan menguasai tool data ini Kamu sebagai seorang Data Scientist akan dipermudah dalam melakukan analisis, perhitungan, dan masih banyak lagi. Tools yang perlu dikuasai oleh Data Scientist antara lain adalah :

• SPSS

  Statistical Package for the Social Science atau SPSS merupakan aplikasi untuk pengolahan data dan menganalisis data dengan kemampuan analisis statistik serta sistem manajemen data lingkungan grafis. Dengan adanya SPSS Data Scientist akan dipermudah untuk melakukan data editor, pembuatan pivot tables, databases access, mapping data, dan masih banyak lagi

  Cara kerja dari SPSS sendiri adalah dengan membaca berbagai jenis data atau memasukan data secara langsung kedalam SPSS. Dalam menggunakan SPSS struktur file harus dalam bentuk baris (cases) dan kolom (variables).

• Apache Spark

  Apache Spark adalah sebuah software analisis terpadu yang super cepat dalam memproses data dalam skala besar meliputi Big Data dan machine learning. Sebagai software untuk memproses data besar, Apache Spark memiliki keunggulan dibanding aplikasi lainya seperti

  1. Competible Dengan Banyak Bahasa Pemrograman, Apache Spark sendiri dapat menggunakan bahasa pemrograman Java, Python, Scala, R, dan SQL. Oleh karna itu Apache Spark sangatlah cocok untuk menjadi para pengembang untuk membangun aplikasi yang fleksibel.
  2. Cocok Untuk Livestream, berkat  penggunaan state of the art DAG scheduler, query optimizer dan physical execution engine, Apache Spark menjadi aplikasi terbaik dalam pemrosesan data yang sifatnya streaming maupun batch.

• MatLab

  Dirilis pada tahun 1970, MatLab menjadi platform yang paling banyak digunakan untuk mengelola angka dan juga bahasa pemrograman. MatLab sendiri adalah platform pemrograman yang menggunakan bahasa berbasis matriks sehingga umumnya digunakan untuk menganalisis data, menciptakan pemodelan dan aplikasi, dan membuat algoritma. MatLab memiliki keunggulan seperti:

  1. Simulasi, Di MatLab kamu dapat membuat pemodelan ataupun membuat algoritma untuk menyelesaikan masalah. MatLab pun memfasilitasi aplikasinya untuk dapat mensimulasi program untuk mengetahui keberhasilan model atau algoritma dari program yang dibuat.
  2. Menyelesaikan Permasalahan Engineering, Matematika adalah bagian besar dari ilmu teknik, oleh karena itu MATLAB sangat bermanfaat untuk menyelesaikan berbagai masalah yang dihadapi para engineer. Dengan MatLab yang mampu mengolah angka dan model rumit, solusi dapat dirancang, dicoba, dan terus dikembangkan dengan lebih cepat.

3. Data Wrangling

Data wrangling adalah proses membersihkan, penataan, dan memperkaya data mentah ke dalam format yang diinginkan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih singkat. Data wrangling ini dibutuhkan karna masih banyak perusahaan yang datanya masih berantakan, data kotor, tidak terstruktur, terduplikat, bahkan ada data yang masih salah.   Data kotor disini maksudnya adalah data yang tidak memiliki format yang sama dan banyak tambahan suffix, affix, dan sebagainya. Data tersebutlah yang membuat data tidak standard dan susah dilakukan analisis otomatis oleh komputer

Itulah mengapa pentingnya seorang Data Scientist membutuhkan ketrampilan data wrangling. Dengan menggunakan data yang akurat dan tepat maka keputusan dalam mengambil strategi untuk masa depan akan meningkatkan persentase keberhasilan strategi tersebut dalam masa depan.

4. Kuasai Komunikasi yang Baik

Komunikasi efektif memiliki banyak manfaat di berbagai aspek pada karier. Seperti untuk kerjasama tim dan juga untuk perkembangan karir profesional mu sendiri. Kamu mungkin pernah melihat iklan lowongan pekerjaan dan recruiter mencantumkan œdapat berkomunikasi dengan efektif sebagai salah satu persyaratan melamar. Tentu saja hal ini ada tujuannya.

Walaupun sebagai Data Scientist merupakan profesi yang berfokus dengan data, namun komunikasi merupakan soft skill wajib yang harus Data Scientist kuasai. Data Scientist juga tidak bisa bekerja sendiri Kamu membutuhkan tim untuk menyelesaikan project kamu. Maka dari itu komunikasi yang baik berperan penting disini. Sebaik-baiknya Data Scientist dalam mengelola data namun jika ia tidak dapat menyampaikan informasi tersebut kepada orang lain maka pengolahan data tersebut tidak akan maksimal.

Baca Juga : Yuk Kenali Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Yuk Dalami Skill-skill Data Scientist Bersama DQLab

Yuk bangun karir kamu sekarang bersama dengan DQLab platform belajar online! Banyak fasilitas yang diberikan oleh DQLab untuk kamu loh.

• Kuis

  DQLab sendiri menyediakan quiz-quiz yang dapat diakses untuk mengetes seberapa kamu paham dengan materi yang disampaikan. Dengan Kuis ini kamu juga dapat melihat seberapa baik kamu dalam melakukan analisis data.

• Sign Up dan dapat Module Gratis

  Sign up untuk mendapatkan module GRATIS œIntroduction to Data Science Module ini tersedia dalam bentuk bahasa R dan juga Python. Kedua bahasa pemrograman tersebut adalah bahasa yang paling banyak digunakan.

• Live Code Editor

  Dengan adanya LIve code editor untuk Kamu bisa belajar dan langsung menerapkanya pada dalam praktek secara real time. Terdapat timer yang dapat membuat kalian tidak idle selama 30 menit sejak sesi dimulai. Fitur ini digunakan sebagai mekanisme perlindungan sistem pada sesi belajar di DQLab dan memastikan keamanan data pengguna 

• Sertifikat. 

  Dengan mengambil sertifikat membuat Kamu semakin mahir dalam bidang yang Kamu ambil. Setelah kamu berhasil menyelesaikan modul-modul yang ada di DQLab  Kamu akan mendapat œCertificate of Completion. Dengan ini kamu selangkah lebih maju menjadi seorang praktisi data.

Penulis: Yohanes Ricky