Apa itu Data Science? – Singkatnya, Data Science adalah bidang mengeksplorasi, memanipulasi, dan menganalisis data dan menggunakan data untuk menjawab pertanyaan atau membuat rekomendasi.
Mereka mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menerapkan pembelajaran mesin, analisis sentimen, analisis prediktif, dan mengekstrak informasi yang berguna darinya. Data Science dapat membantu organisasi:
- memahami lingkungan mereka
- menganalisis masalah yang ada
- mengungkapkan peluang yang sebelumnya tersembunyi
Keterampilan yang Dibutuhkan untuk Data Scientist
Contents
Sebelum kita beralih ke pekerjaan atau tanggung jawab Data Scientist, mari kita ketahui tentang keterampilan yang dibutuhkan untuk Data Scientist:-
- Matematika dan statistika
- kemahiran dalam bahasa pemrograman seperti python atau R
- Database SQL seperti MySQL, Oracle, MS SQL, dll.
- platform data besar seperti Hadoop, Apache spar, dll.
- Algoritma pembelajaran mesin seperti Hutan acak, Regresi linier, KNN, Pohon keputusan, regresi logistik, dll.
Hal yang harus diperhatikan
Banyak orang mengejar pekerjaan Data Science karena gaji yang cukup besar di belakangnya. Tapi apa kualitas yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist? Di sini saya akan membagikan kualitas-kualitas itu. Atas dasar itu, Kalian harus menilai diri seorang data scientist layak untuk Kalian atau tidak.
1. Belajar terus-menerus
Jika kalian berpikir bahwa setelah melakukan beberapa kursus dari perguruan tinggi atau sumber online dan menganggap bahwa kalian telah menyelesaikan Data Science. Maaf, itu tidak terjadi dengan cara ini.
Saat melakukan pekerjaan itu, kalian harus menghadapi beberapa masalah yang dapat diselesaikan dalam 5 menit atau mungkin memakan waktu beberapa hari atau bulan. Setiap kali, kalian harus belajar hal-hal baru. Di pertengahan, kalian mungkin harus belajar bahasa pemrograman lain.
Bidang Data Science bukanlah sprint, ini adalah maraton. Seperti yang kalian ketahui, Setelah tahun 2012, orang-orang mengejar karir ini, kemudian TensorFlow dirilis pada tahun 2015 dan sekarang ini adalah keterampilan yang paling dibutuhkan untuk seorang Data Scientist. Ada juga framework pytorch sebagai alternatif pada pembelajaran mesin dari facebook.
2. kalian sangat menyukai data
Pekerjaan Data Science melibatkan pengkodean, cleaning data, dan banyak hal lainnya. Coding mungkin menarik atau membosankan. Tergantung minat atau passion masing-masing. Proses cleaning data akan memakan sebagian besar waktu dalam prosesnya. cleaning data adalah proses penggunaan data yang relevan dan menghapus data yang salah, rusak, data yang tidak relevan dalam dataset .
Dalam Data Science, saat memecahkan masalah, kalian harus memiliki keterampilan bisnis. kalian harus memikirkan masalah apa pun dari perspektif bisnis dan kode seperti seorang programmer. Itu sebabnya pekerjaan Data Science adalah pekerjaan multidisiplin.
Pengalaman yang kalian dapatkan di satu sektor tidak menambah nilai jika kalian masuk ke sektor lain sebagai Data Scientist. Siapa pun dari latar belakang akademis apa pun dapat melamar pekerjaan Data Science. Data scientist brilian yang menggemari bidang IT belum tentu unggul di bidang kesehatan.
Biarkan saya memberi kalian sebuah contoh. Jika perusahaan sektor kesehatan harus mempekerjakan seorang Data Scientist, yang akan mereka pekerjakan yaitu mempunyai pengalaman 5 tahun di sektor pendidikan atau 2 tahun pengalaman di sektor kesehatan. Tentu saja, mereka akan mempekerjakan yang terakhir. Karena dia akrab dengan masalah yang berkaitan dengan kesehatan dan tahu bagaimana menyelesaikannya.
3. Passion Problem Solving
Coding dan matematika adalah keterampilan dasar yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist. Jika kalian tidak passion coding atau kalian tidak dapat melihat diri kalian melakukan pemrograman setiap hari. Maka kalian tidak harus pergi untuk pekerjaan Data Scientist. Pada saat diperlukan, kalian harus belajar banyak bahasa. Jika tidak, itu akan menghambat kalian dalam jangka panjang.
4. Harus bisa bekerjasama
Data Science adalah pekerjaan kolaboratif dan kalian mungkin harus bekerja dalam tim dengan Data Scientist lain, analis data, dan orang-orang dari berbagai disiplin ilmu dan keahlian. Sulit bagi individu untuk mengatasi masalah di perusahaan atau startup. Jika kalian berpikir bahwa hanya bekerja untuk delapan sampai sembilan duduk di meja kerja dan memecahkan masalah. Maka kalian tidak akan mengalaminya dalam pekerjaan Data Science.
5. Memiliki keterampilan bisnis atau soft skill
Seperti yang telah saya katakan sebelumnya, sebagai seorang Data Scientist, kalian harus berpikir seperti seorang pebisnis, membuat kode seperti seorang programmer, dan mewakili atau bernegosiasi seperti seorang salesman. kalian harus berbicara dan berkomunikasi dengan klien dan pemangku kepentingan bisnis kalian secara teratur.
Pemangku kepentingan mungkin tidak paham teknologi. Jadi, kalian harus membuat mereka memahami proyek kalian, berapa lama waktu yang dibutuhkan, apa hasilnya. Jadi, soft skill, cara berkomunikasilah yang membuat klien dan pemangku kepentingan kalian merasa nyaman bahwa proyek berkembang tepat waktu atau tidak.
6. Keahlian dalam domain tertentu
Sebelum melamar Data Science, kalian harus melihat apa keunggulan kompetitif kalian. Apakah kalian ingin menjadi Data Scientist di bidang apa pun atau bidang tertentu? Misalkan kalian ingin bekerja untuk perusahaan IT atau perusahaan berbasis internet, maka kalian memerlukan keterampilan yang berbeda. Dan jika kalian ingin menjadi Data Scientist di industri perawatan kesehatan, maka kalian memerlukan serangkaian keterampilan yang berbeda. Jadi, pertama-tama, kalian harus mencari tahu apa yang kalian minati.
Banyak orang lebih suka menjadi seorang generalis daripada spesialis. Mereka berpikir bahwa lebih baik mengetahui sedikit tentang banyak hal daripada hanya mengetahui satu hal.
Mereka menilai hal ini akan membuka peluang di segala bidang. Tetapi perusahaan mencari Data Scientist spesialis. Jadi, pilihlah dengan bijak, jadilah ahli dalam satu domain, maka peluang kalian untuk dipekerjakan di sektor tersebut akan meningkat.
Jadi, apa yang telah kalian putuskan? Apakah layak bagi kalian untuk menjadi Data Scientist? Jika ya atau kalian merasa nyaman dengan kualitas di atas.
ref:
ditranslate dan diubah