Download Teknologi App
Foto: Inixindo Jogja
Teknologi.id - Data scientist merupakan pekerjaan dengan prospek penghasilan sangat tinggi. Berurusan dengan big data, data scientist dituntut memiliki berbagai keterampilan ilmu data seperti; komputasi, komunikasi, machine learning, dan statistika.
Menurut The World Economic Forum's Future of Work Report 2020, data scientist akan menjadi pekerjaan yang paling dibutuhkan dan berkembang selama satu dekade kedepan. Hal tersebut sudah terlihat sejak 2021, dimana sebanyak terdapat 31.000 lowongan pekerjaan sebagai data scientist dan 250.000 orang sudah terdaftar sebagai data scientist profesional pada LinkedIn.
Program pendidikan untuk data scientist
Program pendidikan formal untuk berkarir sebagai data scientist yang menguntungkan adalah gelar Master atau Ph. D. Namun tidak dipungkiri bahwa seseorang yang memiliki keterampilan, pengetahuan serta latar belakang pendidikan pada bidang ilmu komputer, matematika, statistika, dan engineering pun bisa menjadi data scientist. Selain pendidikan formal, ada beberapa institusi yang menawarkan program pelatihan setara dengan gelar ilmu komputer.
Skill data scientist yang perlu dimiliki untuk 2023
Menurut ProjectPro, untuk memulai karir sebagai data scientist, seorang profesional harus menguasai berbagai teknologi terutama open source, seperti; Bahasa R (R language), Java, C++, Python, Hadoop. Memiliki pemahaman yang baik terhadap teknologi berbasis data, seperti; MongoDB, HBase, dan CouchDB merupakan hal yang juga penting.
Berikut 10 Skill yang bisa kamu persiapkan untuk tahun 2023 mendatang.
1. Python dan R
Belajar R language dan Python adalah hal penting yang perlu dipersiapkan unutk mejadi data scientist. Penggunaan R language dan Python secara langsung pada sistem big data dan sistem lanskap seperti; Hadoop, Oracle, SAP HANA akan membantu data scientist dalam membangun kasus yang berkaitan dengan workforce, analisis customer dan pemasaran.
2. Hadoop
Hadoop merupakan salah satu alat open source terkenal yang memiliku fungsi untuk mengatur dan memanipulasi data besar dari beberapa repositori. Sebagai seorang data scientist, keterampilan menggunakan Hadoop sangat diperlukan. Beberapa komponen Hadoop yang perlu dipelajari, diantaranya; distribusi sitem file, MapReduce, Pig, Hive, Sqoop, Flume.
3. NoSQL
Pekerjaan data scientist yang berkutat pada data tidak terstruktur dalam bentuk audio dan video feeds, update media sosial, hingga data biometrik, mengharuskan data scientist memiliki pengetahuan terhadap data NoSQL (MongoDB, HBase). Hal tersebut bertujuan agar data scietist dapat menjalankan kueri kompleks pada data yang tidak terstruktur.
4. Machine Learning
Data scientist diharuskan memiliki pemahaman mendalam tentang data mining. Berikut beberapa konsep machine learning yang perlu dikuasi untuk bisa melakukan data mining yang baik; Neural Nets, Decision Tree, SVM, dan Clustering. Keahlian ini dapat diperoleh dengan mengikuti kursus yang berfokus pada machine learning.
5. Data Visualization
Menguasai keterampilan mengkomunikasikan wawasan berbasis data secara visual akan sangat membantu data scientist dalam menyelesaikan pekerjaannya. Dengan demikian, pengetahuan mendalam tentang alat visualisasi data seperti; Tableau, D3.Js, dan ggplot akan sangat membantu memberikan wawasan berbasis data yang jelas kepada audies teknis dan non-teknis.
Baca juga: Keren! Buat Model 3D Otomatis dengan Point-E dalam Waktu Kurang dari 3 Menit
6. Probabilitas dan Statistika
Estimasi dan prediksi adalah bagian dari melakukan ilmu data. Mengetahui berbagai konsep probabilitas dan statistika seperti; Measurement Level of Data, Populasi atau sampel data, Measurement of Central Tendency, Measurement of Asymmetry adalah satu keharusan yang dimiliki data scientist. Hal tersebut dikarenakan probabilitas dan statistika saling berhubungan dalam:
- menentukan anomali data
- mengidentifikasi tren atau pola pada data
- mengidentifikasi ketergantungan dalam dua variabel
- memperkirakan tren di masa mendatang.
7. 3C
Peran data scientist didorong oleh Curiosity, Common Sense, dan Communication Skills (3C). Terkadang, banyak yang tidak sadar bahwa terdapat masalah yang didorong atau disebabkan oleh data. Maka dari itu, rasa penasaran (curiosity) seorang data scientist bisa menjadi keuntungan dalam mencari pandangan lain dari sebuah data. Selain rasa penasaran, data scientist memerlukan akal sehat (common sense) dalam memformulasikan hipotesis dan definisi sebuah permasalahan. Kemampuan komunikasi (communication skill) juga sangat diperlukan data scientist untuk mengerti sebuah persyaratan dari sebuah aplikasi dan juga menyampaikannya kepada tim pemasaran, tim pengembangan dan eksekutif perusahaan.
8. Inovatif
Seorang data scientist yang hebat harus inovatif dan kreatif. Memiliki keinginan untuk terus belajar dan menemukan hal-hal baru. Kreativitas dalam berinovasi membantu data scientist untuk menentukan data mana yang akan memberikan hasil menguntungkan.
9. Intuisi Data
Data scientist yang baik tidak hanya memasukan semua fitur kedalam model machine learning lalu menganalisis hasilnya. Melainkan, hal terpenting yang harus dilakukan oleh data scientist sebelumnya adalah memastikan dan memikirkan apakah data yang dimasukkan kedalam model machine learning tersebut masuk akal atau tidak. Data scientist harus bisa memikirkan segala kemungkinan skenario dan beradaptasi dengan baik.
10. Keahlian Bisnis
Data scientist perlu memiliki keahlian bisnis untuk mendapatkan pemahaman yang baik tentang masalah yang perusahaan coba pecahkan. Selain itu, keahlian bisnis juga diperlukan dalam menetapkan strategi baru dalam memanfaatkan data yang dapat diadopsi untuk memecahkan masalah.
(cta)
Tinggalkan Komentar