Persiapan dan Keterampilan yang Dibutuhkan saat Memasuki Dunia Sains Data

JAKARTA - Sains data atau data science adalah gabungan dari berbagai bidang seperti matematika, statistik, dan pemrograman, yang dikombinasikan dengan analitik lanjutan, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. Tujuan dari sains data adalah menggunakan data dari sebuah perusahaan untuk menemukan informasi berguna yang dapat membantu meningkatkan kinerja perusahaan.

Proses sains data melibatkan beberapa langkah. Pertama, data dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti situs web atau aliran data real-time. Data ini bisa berformat yang berbeda. Setelah data dikumpulkan, data tersebut disimpan dan dibersihkan untuk memastikan data siap untuk analisis.

Langkah selanjutnya, data dianalisis untuk menemukan pola dan tren. Ini mirip dengan pekerjaan detektif, di mana kamu mencari petunjuk untuk membantu memecahkan rahasia. Hasil analisis ini kemudian digunakan untuk membuat prediksi dan model.

Akhirnya, hasil dipresentasikan dengan cara yang mudah dipahami. Ini bisa dilakukan melalui laporan atau visualisasi, menggunakan bahasa seperti R atau Python. Tujuannya adalah untuk membuat hasil yang jelas dan mudah dipahami oleh orang yang tidak memiliki latar belakang dalam sains data. Ini membantu pengambil keputusan dalam perusahaan membuat keputusan informatif yang didasarkan pada wawasan data.

Bagaimana prospek karir seorang data scientist?
Prospek karir untuk data scientist terlihat cukup cerah, terutama karena banyak bisnis mulai menggunakan data untuk membuat keputusan penting. Dalam sepuluh tahun terakhir, jumlah data yang tersedia semakin berkembang secara signifikan, dan kita telah melihat peningkatan besar dalam kebutuhan untuk orang-orang yang dapat menggunakan data ini. Hal ini membuat sains data menjadi alat yang sangat berguna di banyak bidang.

Salah satu hal terbaik tentang menjadi data scientist adalah resiko pekerjaan ini tergantikan tidaklah besar. permintaan untuk ilmuwan data tumbuh cepat, dengan peningkatan rata-rata 50 persen setiap tahun. Namun, Sebagian besar analisis kompleks yang dilakukan oleh ilmuwan data masih dilakukan oleh manusia.

Skill apa saja yang dibutuhkan?
Untuk memasuki industri sains data, terdapat beberapa skill teknis dan non-teknis yang perlu dikuasai. Pertama, kemampuan programming sangat penting dalam pekerjaan seorang data scientist. Bahasa pemrograman yang sering digunakan adalah Python dan R.

Selanjutnya, data scientist harus memiliki pemahaman yang kuat dalam statistika dan matematika. Ini penting untuk melakukan analisis data yang efektif. Kemampuan ini memungkinkan seorang data scientist untuk menginterpretasikan data dan membuat model statistik yang akurat.

Kemampuan penting lainnya adalah penguasaan terhadap machine learning. Kemampuan untuk menerapkan algoritma machine learning sangat penting dalam pekerjaan seorang data scientist. Beberapa pendekatan yang dapat digunakan adalah unsupervised learning dan supervised learning, yang membantu dalam membuat prediksi dari data.

Seorang data scientist juga harus memahami mengenai database dan bagaimana cara mengakses data dari database. Beberapa tools yang biasanya digunakan untuk database adalah SQL Server, MySQL, Oracle, dan NoSQL. Pemahaman ini penting untuk memastikan data yang digunakan dalam analisis adalah data yang valid dan relevan.