TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 10 Jam 40 Menit 58 Detik 

Skills yang Harus Dikuasai untuk Menjadi Data Scientist Profesional

Belajar Data Science di Rumah 12-Mei-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/c299e43e6e66ebd10a299dc8d9fa831c_x_Thumbnail800.jpg

Ada banyak cara untuk menjadi data scientist. Di era modern seperti saat ini ada banyak sumber belajar yang bisa kita manfaatkan untuk mempelajari suatu hal, salah satunya adalah data science. Data science adalah bidang studi yang berfokus untuk mengekstrak pengetahuan dan insight dari data yang telah dikumpulkan. Saat ini data scientist sedang sangat dibutuhkan oleh industri karena produksi data yang besar tidak diimbangi oleh banyaknya SDM yang bisa mengolah data dengan baik. Terlebih data yang dihasilkan berukuran besar dan sebagian besar tidak terstruktur sehingga membutuhkan skills khusus untuk mengolahnya. 


Untuk menjadi seorang data scientist, seseorang harus menguasai berbagai skills, tidak hanya skills teknis tetapi juga skills non teknis karena data scientist sering kali bekerja sama dengan tim lain. Pada dasarnya data scientist dapat bekerja di sektor apapun karena semua sektor pasti membutuhkan data. Namun demikian, calon data scientist harus mempersiapkan berbagai skills untuk menunjang karirnya karena perusahaan akan melakukan tes kompetensi sebelum akhirnya menerima seorang data scientist. 


Pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan skills yang bisa kamu persiapkan untuk menjadi data scientist profesional. Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Skills Pengumpulan Big Data dan Statistika

Statistika adalah ilmu yang berfokus pada pengembangan dan metode untuk mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasikan, dan mempresentasikan data empiris. Salah satu bagian dari statistika adalah probabilitas. Istilah ini sangat erat kaitanya dengan statistika karena digunakan untuk menghitung peluang berapa besarnya suatu kejadian terjadi.

Analisis matematis adalah bagian dari matematika yang digunakan untuk menghitung limit dan teori yang relevan, seperti integral, turunan, infinite series, dan fungsi-fungsi matematika lainnya. Selain memahami teori statistika, seorang calon data scientist juga harus memahami tools analisis dan penyimpanan data seperti Oracle, MySQL, Microsoft, SQL Server, dan Teradata.


data scientist


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Skills Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman seperti R, Python, dan SAS adalah tools yang sangat penting saat melakukan analisis data. R adalah software environment gratis yang digunakan untuk komputasi statistika dan grafis yang mendukung algoritma machine learning untuk analisis data seperti regresi, asosiasi, dan clustering. Python adalah bahasa pemrograman general purpose yang open source yang bisa digunakan untuk banyak hal. Beberapa library python yang banyak digunakan dalam data science adalah NumPy dan SciPy.


3. Machine Learning dan Data Wrangling

Seorang data scientist bertugas untuk menyediakan sistem dengan kemampuan untuk belajar dan berkembang secara otomatis dari pengalaman tanpa campur tangan manusia secara eksplisit. Machine learning mengembangkan algoritma seperti regresi, naive bayes, SVM, K-Means clustering, KNN, dan algoritma decision tree. Namun, sebelum bisa menggunakan dan mengembangkan algoritma machine learning, seorang data scientist harus mengumpulkan data terlebih dahulu. Setelah berhasil dikumpulkan, data harus dibersihkan, dimanipulasi, dan dikelola. Tools populer yang digunakan untuk data wrangling adalah R, Python, Flume, dan Scoop.

data scientist


4. Tools Big Data dan Visualisasi Data

Data scientist banyak bekerja menggunakan big data. Oleh karena itu, wajib hukumnya bagi calon data scientist untuk memahami tool big data seperti Apache Spark, Hadoop, Talend, dan Tableau yang banyak digunakan untuk data berukuran besar dan kompleks yang tidak bisa dieksekusi oleh software data processing tradisional. Setelah berhasil mengolah data, maka saatnya untuk melakukan visualisasi agar hasilnya lebih mudah dipahami orang awam. Oleh karena itu, seorang calon data scientist harus memahami tools visualisasi data dan bagaimana cara menggunakan diagram, chart, dan grafik.


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


Ingin menjadi data scientist tapi bingung mencari tempat belajar recomended? Yuk belajar dan upgrade skill data science-mu dengan modul dari DQLab! Modul DQLab disusun oleh expertise di bidang data science sehingga sudah tidak perlu diragukan lagi materinya. Yuk klik button di bawah ini atau kunjungi DQLab.id untuk mengakses free module ‘Introduce to Data Science’ dengan R dan Python sehingga kamu bisa mencoba menggunakan live code editor yang menarik dari DQLab.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!