Roadmap Profesi Data Scientist, Bekal Penting untuk Talenta Data

Perkembangan teknologi saat ini menuntut perusahaan yang di berbagai bidang untuk bergerak lebih cepat. Perusahaan harus mampu memanfaatkan data yang ada untuk memperoleh informasi sebanyak-banyaknya yang impactful bagi jalannya bisnis. Tidak hanya itu, data seperti data karyawan juga dapat digunakan demi mengembangkan kultur perusahaan. Data Scientist adalah orang yang bertanggung jawab terhadap data mulai dari infrastruktur, analisis, hingga machine learning. Profesi Data Scientist dapat dicapai oleh siapa saja baik dari latar IT maupun non IT.

Menjadi Data Scientist dapat kamu capai dengan belajar data dan menguasai skill-skill yang dibutuhkan. Bagi pemula mungkin akan sedikit bingung apa saja yang perlu dipelajari. Pada dasarnya ada tiga yang utama yaitu kemampuan matematika, statistik, dan pemrograman. Namun tak jarang ilmu bisnis juga perlu dipelajari minimal paham istilah-istilah dalam bisnis. Bahasa pemrograman yang digunakan Data Scientist ada beberapa diantaranya SQL, Python, dan R. Nah, di artikel kali ini kita akan bahas roadmap untuk kamu yang ingin berkarir menjadi Data Scientist. Penasaran? Yuk, simak dibawah ini!

1. Database dengan SQL

Database adalah salah satu skill utama yang wajib dimiliki Data Scientist. Mengapa? Data Scientist sehari-harinya akan berhadapan dengan data. Tugasnya antara lain yaitu memastikan infrastruktur data yang baik. Hal ini bertujuan agar data-data yang sangat banyak dan bervariasi tersimpan dengan rapi serta memudahkan akses di kemudian hari ketika dibutuhkan. Oleh karena itu Data Scientist harus memahami tentang database dan salah satu toolsnya yaitu SQL. 

Structured Query Language (SQL) adalah bahasa query yang digunakan untuk mengakses data dalam basis data relational atau Relational Database Management System (RDBMS). Ada beberapa tools yang biasanya digunakan yaitu MySQL dan Microsoft SQL Server. SQL ini termasuk mudah dipahami karena sintaksnya menggunakan bahasa inggris dasar seperti Select, Insert, Delete, dan lainnya.

Belajar SQL bersama mentor data, siapa sih yang tidak mau? Di DQLab tersedia module SQL yang akan membantu pemula data mempelajari bahasa SQL mulai dari nol. Salah satunya yaitu Fundamental SQL with Select Statement yang berisi materi-materi dasar SQL menggunakan sintaks Select. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Python untuk Data Science

Siapa sih yang tidak kenal Python? Bahasa pemrograman ini sering dibahas di berbagai platform. Python merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang fokus pada keterbacaan kode. Sehingga pengguna akan lebih fokus pada pengembangan program daripada penyusunan kodenya. Python dapat digunakan untuk data science, pengembangan aplikasi berbasis web, machine learning, hingga aplikasi mobile. 

Data Scientist yang bertanggung jawab akan data, biasanya menggunakan Python untuk memproses data, menganalisis data, dan membangun machine learning. Library yang disediakan juga banyak dan mempermudah tugas Data Scientist. DQLab menyediakan module Python untuk pemula belajar mulai dari nol. Salah satu modulenya yaitu Python for Data Professional Beginner. Module ini merupakan materi lanjutan dari module awal yaitu Introduction to Data Science with Python yang berisikan pengenalan tentang bahasa pemrograman Python. 

3. Statistik dengan R

Satu lagi bahasa pemrograman yang wajib dikuasai oleh Data Scientist adalah bahasa R. Bahasa pemrograman ini pada awalnya diciptakan untuk memudahkan analisis data statistik. Kemudian terus berkembang hingga dapat diandalkan juga untuk data science dan machine learning. R dapat digunakan di berbagai sistem operasi menggunakan IDE yaitu RStudio. Library yang disediakan dapat diandalkan untuk analisis data science dan visualisasi data yang  menarik. 

Bingung mulai belajar R dari mana? Pengenalan R untuk pemula bisa kamu dapatkan dari module DQLab yaitu Statistics Using R for Data Science. Kamu akan belajar beberapa library untuk analisis dan bagaimana penggunaannya. Selanjutnya kamu bisa mempelajari module untuk visualisasi data yaitu Data Visualization in Data Science Using R. Dua module ini dapat menjadi bekal awal kamu dalam menguasai skill Data Scientist. 

4. Project Data Real Case

Setelah mempelajari skill-skillnya, penting untuk langsung praktek memproses data dengan tools yang sudah kamu kuasai. Lebih bagus lagi jika menggunakan data dan berdasarkan real case yang sering terjadi di dunia data. Hal ini akan semakin meningkatkan skill kamu dalam menganalisis data dan membangun machine learning. Bisa kamu mulai dengan project-project sederhana kemudian dikembangkan lagi. 

Tidak hanya menyediakan module belajar, DQLab juga melatih talent data dengan project-project menggunakan data dan kasus nyata sehingga skill akan semakin meningkat. Ada juga challenge yang bisa diikuti dan diterapkan diluar environment DQLab yang akan diberikan feedback langsung oleh mentornya. Jadi selagi belajar, kamu dapat memperluas networking di bidang data. 

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

Module-module yang tersedia di DQLab telah disusun sedemikian rupa bersama mentor data professional sehingga memudahkan pemula yang ingin belajar data mulai dari nol. Ada juga event-event menarik yang akan semakin menambah wawasanmu tentang data. 

Mau dapat beasiswa belajar data dan internship di perusahaan ternama? Yuk, daftar di DQLab.id sekarang! DQLab sedang mengadakan Tetris Program yaitu program yang memberikan wadah bagi sahabat DQ untuk belajar data melalui beasiswa dan bisa mendapatkan kesempatan internship di perusahaan unggulan. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags