Simak 4 Hardskill Utama Data Scientist, Catat Ya!
Halo teman-teman, apakah kalian sadar bahwa saat ini seiring perkembangan teknologi informasi begitu mudah diakses dalam waktu yang singkat? Kemudahan dalam mengakses informasi ini menghasilkan data yang sangat banyak.
Kumpulan data ini tidak bisa dibiarkan begitu saja tanpa menghasilkan informasi apapun. Oleh karena itu dibutuhkan keahlian praktisi data, salah satunya adalah data scientist. Untuk menunjang kinerja data scientist terdapat beberapa skill data scientist yang perlu kita ketahui.
Dalam menjalankan profesi apapun skill merupakan poin penting yang harus dimiliki oleh setiap orang. Data scientist yang umumnya bertanggung jawab terhadap data maka perlu mengetahui apa saja hal-hal yang berkaitan dengan data, proses analisis data dan penyampaian hasil analisis.
Di balik semua itu terdapat beberapa hard skill dan soft skill yang perlu dimiliki dan diterapkan. Contoh hard skill data scientist antara lain memiliki ilmu dasar, kemampuan data storytelling, kemampuan bahasa pemrograman, dapat menerapkan algoritma machine learning, dan lain-lain.
Adapun soft skill yang harus dimiliki antara lain dapat bekerja sama, dapat berkomunikasi yang baik, berpikir kritis, teliti dan jujur. Pada artikel kali ini kita akan mengenali empat hard skill utama yang perlu dimiliki oleh data scientist. Yuk simak bersama-sama!
1. Ilmu Dasar
Bagi seseorang yang menjalan bagi seseorang yang menjalankan profesi apapun akan membutuhkan skill atau kemampuan untuk memiliki ilmu dasar yang berkaitan dengan tugas dan tanggung jawab yang akan dilaksanakan.
Bagi data scientist, terdapat beberapa ilmu dasar yang bisa atau perlu dimiliki yaitu ilmu dasar matematika bahasa pemrograman sistem informasi ilmu bisnis dan lainnya. Untuk menjalankan tugas dan tanggung jawabnya beberapa ilmu dasar ini harus dikuasai dengan benar agar nantinya hasil analisis dapat sesuai dengan yang diinginkan yaitu menyelesaikan permasalahan data yang ada.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Machine Learning
Machine learning atau mesin pembelajar merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence yang saat ini sudah banyak diterapkan di berbagai bidang, salah satunya adalah bidang data. Dalam mengolah data seorang data scientist seringkali menggunakan algoritma machine learning yang sesuai dengan jenis data dan tujuan penelitian.
Secara umum Terdapat tiga jenis algoritma mesin learning yaitu supervised learning and unsupervised learning dan reinforcement learning. Machine learning ini sangat penting untuk dikuasai oleh data scientist agar proses analisis data menjadi lebih mudah dan efisien serta tidak memakan waktu yang lama dan biaya yang besar. Selain itu algoritma machine learning juga dapat membentuk model yang tingkat akurasinya dapat terus ditingkatkan.
3. Data Storytelling
Data yang telah dianalisis biasanya tidak selalu dapat dipahami oleh semua orang. Oleh karena itu untuk menyampaikan hasil analisis agar dipahami oleh mayoritas orang perlu memiliki skill storytelling. Skill data storytelling merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk menyampaikan pesan secara singkat jelas dan mudah dipahami.
Dalam penyampaian, data scientist bisa menambahkan beberapa bentuk visual seperti hasil analisis yang ditampilkan dalam bentuk grafik diagram dan lain sebagainya. Dengan penyampaian hasil analisis yang baik maka pihak perusahaan atau pendengar dapat memahami hasil analisis dan bisa menggunakan hasil analisis tersebut untuk membuat suatu keputusan atau insight baru.
4. Memahami Tools Analisis Data
Pada perkembangan data yang semakin pesat ini biasanya data scientist mengolah big data. Big data merupakan data yang memiliki ukuran yang besar dan dikumpulkan dalam waktu yang relatif cepat. Perkembangan data ini perlu diimbangi dengan kemampuan analisis dan tools atau software yang dapat membantu.
Penggunaan tools dalam analisis data dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan tujuan penelitian masing-masing. Terdapat beberapa jenis tools yang dapat digunakan oleh data saintis beberapa diantaranya yaitu Python, R, Oracle, Github Matlab, Google Data Studio, Microsoft Excel, SQL dan masih banyak lainnya .
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Untuk menjadi seorang data saintis yang profesional perlu memiliki skill pendukung untuk menyelesaikan tugas dan tanggung jawabnya. Beberapa skill data Scientist tersebut dapat kalian pelajari mulai dari dasar di DQLab.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita