Lihat ke Halaman Asli

Fakhrizal Muttaqien

Content Writer

Ingin Berprofesi Jadi Data Science? Ini 6 Skill yang Harus Dikuasai

Diperbarui: 29 Agustus 2020   11:10

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Sumber: Pexels/Lucas

Di era digital seperti sekarang ini, data menjadi sesuatu yang sangat penting. Ada ribuan, bahkan jutaan data tersedia di internet yang biasa disebut big data. Dengan memahami data, sebuah perusahaan dapat memutuskan langkah yang tepat demi kemajuan perusahaannya. Dalam dunia karier sendiri, kondisi tersebut turut mendorong adanya profesi-profesi baru, salah satunya data scientist.

Seorang data scientist bertugas untuk mengumpulkan, mengolah dan menganalisa data hingga menghasilkan sebuah informasi yang berguna untuk perusahaan. Saat ini profesi tersebut sedang hits karena banyak dibutuhkan oleh perusahaan dan juga menjanjikan gaji yang tidak sedikit.

Namun, untuk menjadi seorang data scientist ada berbagai skill yang harus dikuasai. Berikut 6 skill yang harus dikuasai jika kamu ingin menjadi seorang data scientist.

1. Pemrograman

Seorang data scientist akan bekerja dengan ribuan hingga jutaan data, maka dari itu kemampuan menguasai bahasa pemrograman adalah hal yang wajib. Dengan menggunakan bahasa pemrograman, seorang data scientist dapat mengatur, membersihkan dan mengolah data hingga dapat dianalisis.


Adapun berbagai bahasa pemrograman yang biasa digunakan untuk data science adalah Python, R dan SQL. Jadi, kamu bisa asah lagi kemampuan bahasa pemrogramanmu agar menjadi data scientist yang andal.

2. Statistika

Pemahaman tentang statistika menjadi hal yang penting bagi seorang data scientist. Seorang data scientist dapat membuat perencanaan, mengidentifikasi masalah dan menentukan tindakan apa yang tepat untuk mengolah data dengan pengetahuan statistik.

Statistika penting di semua jenis perusahaan, terutama perusahaan yang berbasis pada data. Perusahaan akan bergantung pada hasil kerja data scientist untuk mengambil keputusan.

3. Data wrangling

Seringkali, data yang didapatkan oleh perusahaan tidaklah sempurna atau berantakan. Ketidaksempurnaan data tersebut meliputi missing value (data yang tidak lengkap), perbedaan format penulisan ataupun jenis file yang beragam. Maka dari itu dibutuhkan proses data wrangling.

Data wrangling adalah proses mempersiapkan data yang masih ‘mentah’ menjadi data yang siap untuk diolah. Kemampuan ini sangat penting bagi seorang data scientist, karena jika proses ini tidak maksimal, maka informasi yang dihasilkan nantinya menjadi tidak akurat.

4. Machine learning

Seorang data scientist tidak mungkin mengolah data yang sangat banyak dan tidak terstruktur secara satu per satu. Maka dari itu, metode machine learning dapat membantu untuk melakukan tugas tersebut. Machine learning adalah sebuah metode yang memungkinkan mesin untuk bisa belajar dari data, sebagaimana manusia belajar. Output dari machine learning ini di antaranya dapat mengklasifikasikan data atau membuat prediksi dari data.

Halaman Selanjutnya


BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline