Data Science merupakan profesi yang berfokus pada analisis dan interpretasi data menggunakan keterampilan dalam matematika, statistik, pemrograman, dan ilmu pengetahuan domain. Mereka bekerja dengan data besar, menciptakan model prediksi, dan menyusun solusi berbasis data untuk memecahkan masalah dan memberikan wawasan berharga bagi organisasi dan bisnis.

Tujuan utama dari Data Science adalah untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data guna mengambil keputusan yang lebih baik dan mendukung pengambilan tindakan yang berbasis bukti. Data Science ini menjadi salah satu alternatif karir yang sangat menjanjikan beberapa tahun terakhir.

Peningkatan jumlah data yang semakin memuncak, menyebabkan perusahaan mencari para profesional yang dapat membantu mereka. Jika anda tertarik membangun karir di bidang data science ini, ada beberapa kata kunci yang harus dikuasai. Dalam artikel ini, akan membahas lima keterampilan utama yang akan membantu anda sukses dalam karir data science.

1. Pemahaman Statistik yang Kuat

Keterampilan matematika dan statistik adalah dasar dalam Data Science. Pemahaman tentang probabilitas, aljabar linear, teori bilangan, dan analisis statistik diperlukan untuk memahami algoritma dan model data science yang kompleks.

Pemahaman matematika dan statistik yang kuat memberikan fondasi yang kokoh bagi seorang Data Scientist untuk menguasai berbagai metode analisis data dan memahami dasar teori di baliknya. Ini memungkinkan mereka untuk mengeksplorasi data secara mendalam, membuat model yang tepat, dan mengambil keputusan berbasis bukti yang lebih baik dalam berbagai aspek bisnis dan ilmu pengetahuan

Dengan pemahaman statistik yang solid, Anda dapat menginterpretasikan data dengan benar dan mengambil keputusan yang didukung oleh bukti-bukti statistik.

Baca juga : 7 Hal Penting Kebijakan Penggunaan Internet

2. Keahlian dalam Pemrograman

Keahlian dalam pemrograman merupakan keterampilan utama yang harus dimiliki Dara Science.Pemrograman memungkinkan Data Scientist untuk melakukan manipulasi dan pengolahan data secara efisien. 

Dengan menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R, Data Scientist dapat membersihkan, menyaring, menggabungkan, dan memanipulasi data sesuai kebutuhan analisis. Selain itu, Pemrograman memungkinkan implementasi algoritma statistik yang kompleks untuk menggali wawasan dari data.

Namun, keterampilan pemrograman yang kuat juga dapat diterapkan pada bahasa pemrograman lainnya seperti SQL, Java, atau Scala, tergantung pada kebutuhan dan lingkungan kerja.

Dengan keahlian dalam pemrograman, seorang Data Scientist dapat mengakses, memanipulasi, dan menganalisis data secara efisien, serta mengimplementasikan solusi analitis yang lebih canggih.

Baca juga : Apa sih Malware itu?

3. Pengetahuan dalam Pemrosesan dan Analisis Data

Pengetahuan dalam pemrosesan dan analisis data adalah keterampilan yang krusial dalam Data Science.  Dengan pengetahuan ini, Data Scientist dapat mengambil data mentah, membersihkan, memproses, dan menganalisisnya untuk mengungkap wawasan berharga dan mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti

Keterampilan ini memungkinkan Data Scientist untuk mengeksplorasi dan menginterpretasikan data secara mendalam, serta memberikan nilai tambah bagi organisasi melalui penggunaan data secara cerdas dan efisien. Oleh karena itu, penting pemahaman terkait teknik-teknik analisa data seperti eksplorasi data, penggalian asosiasi, dan pembelajaran mesin.

• Eksplorasi Data

Proses eksplorasi data melibatkan pemahaman terkait analisis data secara mendalam, seperti struktur dan karakteristik data yang ada. Pengetahuan tentang pemrosesan data memungkinkan Data Scientist untuk melakukan analisis deskriptif, melihat pola, dan mencari anomali dalam data.

Pemahaman dan interpretasi terkait analisis data yang baik dapat membantu dalam membuat asumsi yang lebih baik dan merencanakan pendekatan analisis yang tepat.

• Penggalian Asosiasi

Penggalian asosiasi adalah teknik dalam analisis data yang bertujuan untuk mengidentifikasi korelasi atau hubungan yang kuat antara item atau variabel dalam kumpulan data. Metode ini sering digunakan untuk mengungkap pola dan hubungan yang tersembunyi atau tidak terduga dalam data transaksional atau data yang memiliki banyak variabel.

Dengan pemahaman yang matang dalam penggalian asosiasi ini, anda dapat mengidentifikasi insight berharga, sehingga dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan.

• Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin  adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan teknik dan model komputasional yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan demikian, perusahaan dapat membuat algoritma dan model untuk meningkatkan kinerja atau melakukan tugas tertentu dengan berdasarkan pengalaman dan data yang ada.

Baca juga : Kursus Java : Mempersiapkan Diri Untuk Karir Di Industri IT

4. Keahlian dalam Pemodelan dan Penyimpanan Data

Keahlian dalam pemodelan dan penyimpanan data adalah keterampilan kunci yang sangat penting dalam bidang Data Science dan pengelolaan informasi. Dengan Keahlian dalam pemodelan data mencakup kemampuan untuk merancang dan mengorganisir struktur data yang efisien dan efektif.

Pemodelan data berfokus pada perancangan skema basis data, tabel, kolom, dan relasi antar data, sehingga data dapat diakses, disimpan, dan dikelola dengan baik. Pemodelan data juga mencakup pengetahuan tentang bahasa query database seperti SQL (Structured Query Language).

Keahlian dalam penyimpanan data mencakup pemahaman tentang berbagai jenis penyimpanan data, termasuk basis data relasional, basis data nontabel, basis data NoSQL, penyimpanan berbasis file, dan sistem penyimpanan terdistribusi. 

Sehingga, keahlian dalam pemodelan dan penyimpanan big data memungkinkan Data Scientist untuk mengelola dan menganalisis data dengan skala yang lebih besar, seperti menggunakan alat Hadoop dan Spark

Baca juga : Berikut Manfaat API Gateway Dalam Pengembangan Aplikasi

5. Kemampuan Komunikasi dan Bisnis yang Baik

Kemampuan komunikasi dan bisnis yang baik merupakan keterampilan penting bagi seorang Data Scientist. Dan Kemampuan ini dapat membantu dalam menjelaskan proses pemecahan masalah dan pendekatan analisis yang diambil.

Komunikasi yang baik memungkinkan Data Scientist untuk berkolaborasi dengan anggota tim lainnya, seperti ahli domain, insinyur, dan manajer, untuk mencapai tujuan bersama. Selain itu, juga dapat menjalin hubungan baik dengan pemangku kepentingan bisnis, membantu dalam memahami kebutuhan mereka dan menyusun solusi berbasis data yang sesuai.

Kemampuan untuk menyajikan data dengan visualisasi yang menarik dan mudah dimengerti adalah keterampilan yang berharga dalam Data Science. Keterampilan ini memainkan peran kunci dalam menyajikan hasil analisis dengan cara yang menarik dan memberikan nilai tambah bagi bisnis dan keputusan strategis.

Baca juga : Apa itu Odoo? Memahami Konsep Dasar Platform Manajemen Bisnis yang Efektif

Kesimpulan

Jika Anda tertarik dalam membangun karir di bidang Data Science, Anda harus menguasai keterampilan-keterampilan kunci seperti pemahaman statistik, pemrograman, pemrosesan dan analisis data, pemodelan dan penyimpanan data, serta kemampuan komunikasi dan bisnis yang baik. Dengan keterampilan tersebut, Anda dapat membantu perusahaan mengambil keputusan yang didukung oleh data dan menghasilkan wawasan berharga.

 

Biztech Academy menyelenggarakan

Pelatihan tentang Introduction to Data Science!

Segera Daftarkan diri anda ke Contact Person Kami