Demand Skill Data Scientist di Quartal 2 2022

Kebutuhan talenta data di kuartal kedua tahun 2022 semakin meningkat. Hal ini disebabkan karena laju perkembangan data pasca pandemi semakin pesat. Hal ini menuntut banyak perusahaan menghire talenta data seiring kebutuhan manpower yang cukup tinggi. Secara gamblang disebutkan bahwa data scientist bertugas mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan sejumlah besar informasi yang kemudian digunakan untuk menyaring dan mengkomunikasikan wawasan bisnis yang berharga kepada pembuat keputusan perusahaan. 

Para ahli ini membangun struktur pembelajaran mesin dan produk data yang memberdayakan organisasi untuk lebih memahami dan membuat keputusan yang lebih efektif untuk operasi dan pelanggan. Tak satupun dari tugas-tugas ini, dengan imajinasi apa pun, dapat dianggap mudah. Tetapi pekerjaan yang dilakukan Data Scientist sangat penting untuk sektor bisnis yang semakin bergantung pada data besar untuk mendorong kinerja.

Memanfaatkan penggunaan Big Data sebagai penghasil wawasan telah mendorong permintaan data scientist di tingkat perusahaan di semua vertikal industri. Baik itu untuk menyempurnakan proses pengembangan produk, meningkatkan retensi pelanggan, atau menambang melalui data untuk menemukan peluang bisnis baru, organisasi semakin mengandalkan keterampilan Data Scientist untuk mempertahankan, tumbuh, dan tetap selangkah lebih maju dari persaingan.

Setiap data scientist telah menjalani periode pelatihan yang ekstensif dan memperoleh dasar pengetahuan yang kuat dalam ilmu data. Fakta sulit dari masalah ini adalah bahwa para Data Scientist menghadapi beberapa persyaratan pendidikan yang paling ketat dari setiap profesi yang berhubungan dengan TI.

Dengan banyak sekali demand yang dibutuhkan, maka untuk Sahabat DQ bisa mempersiapkan diri untuk kuartal dua di 2022 ini. Yuk simak apa saja skill yang dibutuhkan bersama DQLab Academy!

1. SQL & NoSQL

Kalau biasanya sahabat DQ belajar SQL saja, nah ada baiknya sahabat DQ juga belajar terkait dengan NoSQL atau not only SQL. atau SQL adalah bahasa pemrograman yang harus diketahui untuk Data Scientist. SQL menawarkan cara untuk memanipulasi dan meminta data dalam basis data relasional dan digunakan dengan sangat baik sehingga American National Standards Institute telah menegaskannya sebagai bahasa standar untuk sistem manajemen basis data relasional. Mudah digunakan dan semuanya ada di mana-mana dalam pekerjaan analitik data. Kemungkinannya, Sahabat DQ tidak akan menemukan posisi ilmu data yang tidak mengharuskan Sahabat DQ menggunakan SQL setidaknya sesekali. 

Ilmuwan data yang bercita-cita tinggi juga harus tahu cara berinteraksi secara produktif dengan penyimpanan data non-relasional (NoSQL) bila diperlukan. Untuk konteks: Database NoSQL mengatur data dengan cara non-relasional dan cenderung lebih sederhana dalam desain daripada rekan-rekan SQL mereka. Mereka juga memberikan kontrol yang lebih baik atas ketersediaan dan lebih banyak fleksibilitas daripada tabel database relasional yang sangat linier biasanya.

Jika Sahabat DQ ingin mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang database NoSQL, mungkin membantu untuk membiasakan diri Sahabat DQ dengan kerangka kerja populer seperti MongoDB, yang menolak organisasi relasional demi model berbasis hierarki yang fleksibel.

Seperti yang Sahabat DQ bayangkan, database SQL dan NoSQL memiliki tempat masing-masing dalam aplikasi ilmu data. Apakah tim data memilih salah satu dari yang lain bergantung sepenuhnya pada tantangan yang dihadapi; kedua keterampilan tersebut diperlukan untuk calon Data Scientist.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Data Mining pada Media Sosial

Data mining melalui media sosial mengacu pada proses penggalian data dari platform media sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram, dll. Ilmuwan data yang terampil dapat menggunakan data ini untuk mengidentifikasi pola yang berguna dan menyaring wawasan yang kemudian dapat digunakan bisnis untuk mengembangkan pemahaman yang lebih besar tentang suatu preferensi audiens dan perilaku media sosial. Analisis semacam ini sangat penting untuk mengembangkan strategi pemasaran media sosial tingkat perusahaan.

Mengingat pentingnya media sosial dalam bisnis sehari-hari dan potensinya untuk bertahan dalam jangka panjang, mengembangkan keterampilan penambangan data media sosial yang lebih baik tentu saja merupakan ide yang bagus untuk calon Data Scientist.

3. Kuasai Fondasi Microsoft Excel

Memang benar, Excel mungkin tampak seperti tools yang terlalu sederhana untuk dimasukkan dalam daftar keterampilan Data Scientist tingkat lanjut, tetapi itu benar-benar diperlukan untuk sukses di lapangan. 

Bertentangan dengan apa yang Sahabat DQ harapkan dari sesuatu yang termasuk dalam bundel Office Microsoft yang tampaknya mendasar, Excel adalah alat penting bagi banyak Data Scientist. Ini menggunakan bahasa pemrogramannya sendiri, VBA, serta paket alat (secara kreatif bernama Analysis ToolPak) yang berisi bantuan berharga untuk pemodelan statistik dan analisis data.

4. Team Work dan Data Knowledge

Kolaborasi antara para praktisi data tentu sangat dibutuhkan untuk mencapai tujuan penggunaan data yang sesuai. Selain itu kemampuan mengerti data atau bisa disebut dengan data knowledge dapat menjadi salah satu keterampilan data scientist  non-teknis yang paling signifikan. 

Wawasan data yang berharga tidak selalu terlihat dalam kumpulan data yang besar, dan ilmuwan data yang berpengetahuan luas memiliki intuisi dan tahu kapan harus melihat ke luar permukaan untuk mendapatkan informasi yang berwawasan luas. Hal ini membuat ilmuwan data lebih efisien dalam pekerjaan mereka, dan memperoleh keterampilan ini berasal dari pengalaman dan pelatihan yang tepat. Namun, keterampilan ilmuwan data ini hadir dengan pengalaman dan bootcamp adalah cara yang bagus untuk memolesnya.

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

5. Belajar Data dan Bangun Portfolio bersama DQLab!

Mulai bangun portfolio datamu sekarang yuk bersama DQLab! Lakukan proses belajar dengan live code editor dan bangun kompetensi data science Sahabat DQ mulai dari sekarang. 

Yuk asah skill mengolah data secara terstruktur dan akurat. Dengan bangun portfolio kamu akan lebih terbiasa dalam membangun informasi berdasarkan data yang kamu punya. Yuk sign up sekarang di DQLab.id!

Tags