Technical Skill Data Scientist yang Wajib Dikuasai di Tahun 2022

Data Scientist dan data science memiliki pengertian yang berbeda, dimana data science yang merupakan gabungan dari beberapa bidang keilmuan lain meliputi (sains, teknologi, teknik dan matematika) yang menjadi sebuah modal utama bagi seorang Data Scientist itu sendiri yaitu sebutan bagi orang yang memiliki kompetensi untuk mengolah, mengekstrak dan menganalisa data agar dapat menghasilkan sebuah insight sebagai salah satu media pendukung untuk pengambilan keputusan yang dapat memajukan suatu organisasi ataupun perusahaan. Tak heran jika di tahun 2022 banyak orang yang mulai mempelajari skill data scientist. Ilmu data science sangat dibutuhkan oleh industri untuk membantu mereka dalam membuat keputusan yang cermat, data science akan mengolah data mentah menjadi wawasan yang lebih bermakna. 

Seperti yang telah disebutkan diatas bahwa industri membutuhkan data yang telah diolah sehingga dapat dimanfaatkan untuk proses pengambilan keputusan yang dapat menunjang kemajuan bisnis. Untuk mengolah data tersebut tentunya membutuhkan teknik khusus, untuk itu artikel kali ini DQLab akan menjelajahi 4 technical skill data scientist yang wajib kamu kuasai. Yuk, simak artikel dibawah ini!

1. Python dan R Programming

Python sebagai bahasa pemrograman yang paling populer dan paling mudah beradaptasi dalam industri saat ini, karena python dapat menangani semua tugas seorang data scientist mulai dari proses penambangan data/ data mining hingga implementasi dan proses development ke situs web untuk menjalankan sistem atau sebuah dashboard tertanam, hanya dalam satu bahasa. Sedangkan R adalah serangkaian tools yang memang khusus diciptakan untuk kegiatan statistik mencakup manipulasi data, perhitungan, hingga tampilan grafik atau diagram. R lebih lazim dalam konteks akademik dibandingkan dengan python. Tetapi R memang lebih cepat dan sederhana dalam pengimplementasian algoritma untuk machine learning, teknik statistik dan grafik seperti pemodelan linear, non linear, klasifikasi, clustering dan time series. 

Baca juga : Profesi Data Scientist yang Pemula Wajib Kenali Rolenya

2. Hadoop dan SQL Database

Hadoop dan SQL Database juga kemampuan teknis yang sangat penting dimiliki oleh seorang data scientist. Dimana SQL adalah bahasa database yang dirancang untuk mengelola data yang disimpan dalam DBMS yaitu sistem manajemen basis data yang menyimpan dan menyediakan akses ke titik data yang terkait satu sama lain. Kamu dapat menggunakan SQL untuk membaca dan mengambil data dari database lain atau memperbaharui data baru dengan membuat kueri SQL. Sedangkan, Hadoop sendiri adalah sekumpulan utilitas perangkat lunak open source yang memungkinkan data scientist untuk memproses dataset besar lintas komputer menggunakan model pemrograman sederhana. Hadoop akan sangat digunakan ketika kamu bekerja dengan volume data yang melebihi sistem database yang datanya hingga perlu dikirim ke server yang berbeda.

3. Algoritma Machine Learning

Machine learning adalah subset atau sub bidang dari artificial intelligence atau sering disebut dengan AI. Yang menawarkan kemampuan untuk belajar dengan cara melihat pattern berdasarkan data agar bisa berjalan secara otomatis tanpa perlu diprogram ke level itu. Machine learning menggunakan data untuk melatih dan menemukan hasil yang paling akurat dan berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Setelah data-data tersebut melalui proses cleaning, tugas lain seorang data scientist yang akan sangat berpengaruh adalah dalam penentuan pemodelan machine learning yang tepat dengan data yang kamu miliki tersebut. Mana pemodelan yang paling cocok dengan jenis data kamu, dan memiliki akurasi paling tinggi.

4. Data Visualization

Data visualization adalah representasi grafik data menggunakan elemen visual seperti grafik, peta, infografis dan masih banyak lagi. Mengingat manusia adalah makhluk visual sehingga lebih mudah memahami gambar daripada laporan tabel. Dengan visualisasi data dapat membantu pemangku kepentingan bisnis menganalisis laporan tentang penjualan, strategi pemasaran, dan minat produk. Untuk itu, kamu juga harus memiliki kemampuan teknik untuk memvisualisasikan data menggunakan tools seperti ggplot, d3.js, dan tableau.

Baca juga : Berkarir Sebagai Data Scientist, Intip 4 Panduan Jitunya Yuk

5. Pedoman Belajar Data Scientist dengan Modul Premium DQLab!

Untuk berkarir sebagai data scientist tidak perlu memiliki background STEM, karena bahkan semua bidang pasti akan sering bersinggungan dengan data. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar data analyst dan data scientist. Tetapi, tidak punya waktu untuk pergi ke lembaga kursus dan memilih untuk belajar otodidak, dan malah overdosis informasi? Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

Tags