Kemajuan teknologi yang terus terjadi mengantarkan profesi yang satu ini mendapat julukan “The Sexiest Job of The 21st Century” oleh Harvard Business Review. Bagaimana tidak? Hampir di seluruh perusahaan yang ada kini membutuhkan tenaga ahli untuk mengolah dan menganalisis data perusahaan untuk mendapatkan insight yang berguna bagi langkah perusahaan selanjutnya. Orang tersebut adalah data scientist.
Sebelum menjadi seorang data scientist, seseorang memerlukan pemahaman mengenai ilmu seputar data science. Pada dasarnya, data science terdiri dari gabungan beberapa bidang ilmu seperti matematika, statistika, teknologi informasi, pemrograman, manajemen bisnis, sistem informasi, dan masih banyak lainnya. Oleh sebab itu, jika kamu tertarik dengan industri data, kamu bisa mulai untuk mempelajari beberapa ilmu dasar tersebut. Untuk informasi selengkapnya, simak artikel yang satu ini ya!
1. Ilmu Dasar Matematika dan Statistika
Menjadi seorang data scientist dibutuhkan keseriusan dan semangat yang tinggi dalam belajar. Karena nantinya, data scientist akan dihadapkan dengan beragam permasalahan seputar data perusahaan yang perlu kamu telaah. Salah satu untuk memulai perjalanan karir sebagai praktisi data, kamu bisa memulainya dengan mempelajari matematika dan statistika.
Dalam praktiknya, ilmu matematika beguna dalam memudahkan proses pengolahan data, terlebih jika data dalam volume besar. Sedangkan statistika, pemahaman logika yang tinggi, aljabar linier, kalkulus, dan beberapa cabang ilmu matematika lainnya secara langsung maupun tidak, akan berperan dalam proses analisis data. Untuk bisa mengidentifikasi masalah dan mengetahui kapan suatu tindakan harus dilakukan, data scientist juga perlu memiliki pemahaman analisis statistik.
Also read Visualisasi Data: Kunci Galuh Berhasil Beralih Karir ke Bidang Data Science
2. Bahasa Pemrograman
Kompetensi selanjutnya yang perlu dimiliki seorang data scientist adalah bahasa pemrograman. Bisa dibilang, kemampuan yang satu ini merupakan fondasi dalam berkarir di industri data. Bahasa pemrograman akan sangat membantu kerja data scientist dalam proses pre-processing data sampai proses analisis data selesai. Dalam praktiknya, nantinya akan ada algoritma yang digunakan ketika mengoperasikan bahasa pemrograman guna meningkatkan efiesiensi pengerjaan. Sejumlah tools bahasa pemrograman pun bisa kamu pilih sesuai kegunaan, seperti seperti R, Python, SQL, Hadoop, SAS dan lain-lain.
3. Data Mining
Data mining atau penambangan data menjadi komptensi yang tak kalah penting bagi seorang data scientist. Secara garis umum, data mining dapat diartikan sebagai sebuah proses menemukan informasi atau pengetahuan dari kumpulan data yang tersimpan dalam gudang data. Proses ini biasanya menggunakan beberapa teknik data mining, salah satunya adalah machine learning. Pada machine learning sendiri terdapat beberapa algoritma di dalamnya yang dapat digunakan untuk membantu proses analisis data, seperti K-Means, K-Neares Neighbour, Naive Bayes Classifier, Regresi Logistik, Decision Tree, dan lain sebagainya.
4. Belajar Data Science Seru dengan Fitur Live Code Editor di DQLab
DQLab sebagai wadah pembelajaran data science berbasis kursus online, memudahkan siapa pun untuk bisa mempelajari data science tanpa tatap muka. Hal ini mungkin akan terdenger menyulitkan bagi peserta dalam memahami materi pembelajaran. Dengan adanya fitur Live Code Editor, kamu akan diarahkan dalam memahami dan menyelesaikan sejumlah modul yang diberikan. Modul-modul ini nantinya dapat kamu akses secara gratis, kapan dan dimana pun kamu mau. Yuk, saatnya belajar data science di sini!
*by Annisa Widya Davita – DQLab
Kuliah di Jakarta untuk jurusan program studi Informatika| Sistem Informasi | Teknik Komputer | Teknik Elektro | Teknik Fisika | Akuntansi | Manajemen| Komunikasi Strategis | Jurnalistik | Desain Komunikasi Visual | Film dan Animasi | Arsitektur | D3 Perhotelan | International Program, di Universitas Multimedia Nusantara. www.umn.ac.id
