Data Science adalah salah satu bidang yang berkembang pesat, di mana profesional dalam bidang ini memiliki peran penting dalam mengubah data menjadi wawasan yang berharga untuk pengambilan keputusan. Untuk berhasil di dunia Data Science, di perlukan sejumlah keterampilan yang kuat.
10 Skill yang diperlukan
- Pemahaman Statistik
Pertama, Analisis statistik adalah landasan utama dalam Data Science. Kemudian Data scientist perlu memahami konsep statistik seperti distribusi, probabilitas, dan uji hipotesis untuk menginterpretasikan data dengan benar. Di perusahaan, data science bertugas mengolah data menjadi informasi penting, itulah mengapa, kamu harus paham akan statistik.
-
Pemrograman
Pemrograman adalah proses merancang, mengembangkan, dan menerapkan instruksi yang mengontrol perilaku komputer atau sistem komputasi. Kemudian Pemrograman memungkinkan kita untuk membuat perangkat lunak (software) yang melaksanakan tugas-tugas tertentu, mengotomatisasi proses, dan memecahkan masalah dengan menggunakan bahasa pemrograman yang di mengerti oleh komputer.
Kemampuan dalam bahasa pemrograman seperti Python dan R sangat penting. Selanjutnya Data scientist menggunakan bahasa ini untuk mengolah data, membangun model, dan membuat visualisasi.
-
Analisis Data
Analisis data adalah proses untuk mengubah data mentah menjadi wawasan, pemahaman, dan pengetahuan yang bermanfaat. Kemudian yujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola, tren, dan informasi yang terkandung dalam data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Kemampuan untuk membersihkan, merapikan, dan memproses data dari berbagai sumber adalah keterampilan dasar. Setelah itu data scientist harus mampu mengidentifikasi outlier, mengisi nilai yang hilang, dan memahami data mentah.
Baca juga: Pengertian Data Science, Proses dan Manfaatnya
-
Machine Learning
Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model komputer yang dapat belajar dari data dan melakukan tugas tanpa perlu instruksi eksplisit.
Memahami konsep dasar machine learning, termasuk pemilihan algoritma, pelatihan model, evaluasi, dan tuning, adalah penting. Ini memungkinkan data scientist untuk membuat model prediksi dan klasifikasi.
-
Pengalaman Domain
Pemahaman tentang domain, juga di kenal sebagai “pengalaman domain,” adalah pengetahuan yang mendalam tentang topik atau industri tertentu. Ini adalah pemahaman yang jauh lebih mendalam dan terfokus daripada pengetahuan umum. Memiliki pengalaman domain yang kuat dalam suatu area dapat memberikan keunggulan dalam berbagai bidang, termasuk penelitian, bisnis, pengembangan perangkat lunak, dan banyak lagi.
Memahami domain bisnis atau ilmu yang relevan memungkinkan data scientist untuk mengarahkan analisis ke arah yang benar dan merancang solusi yang relevan. Dalam rangka mencapai hasil analisis data yang bermanfaat dan relevan, pemahaman domain adalah kunci.
- Keterampilan Komunikasi
Keterampilan komunikasi adalah kemampuan untuk menyampaikan pesan dengan jelas, efektif, dan efisien kepada orang lain. Kemampuan ini mencakup berbagai aspek komunikasi, baik verbal maupun non-verbal, dan merupakan keterampilan yang sangat penting dalam berbagai konteks kehidupan, termasuk dalam lingkungan profesional, sosial, dan pribadi.
Kemampuan untuk menjelaskan hasil analisis data secara jelas kepada pemangku kepentingan non-teknis sangat berharga. Data scientist harus menjadi narator data yang baik.
-
SQL (Structured Query Language)
Structured Query Language (SQL) adalah bahasa pemrograman yang di gunakan untuk mengelola dan mengakses basis data relasional. SQL adalah alat yang penting dalam pengembangan perangkat lunak, pengolahan data, dan manajemen basis data
- Penggunaan Tools Data Science
Penggunaan alat dan perangkat lunak dalam Data Science adalah langkah penting dalam proses analisis data. Kemudian Alat-alat tersebut membantu dalam pengolahan, analisis, dan pemahaman data. Data scientist harus menguasai alat-alat seperti Jupyter Notebooks, Pandas, NumPy, dan scikit-learn untuk memproses dan menganalisis data dengan efisien.
Penggunaan alat dan perangkat lunak ini membantu para profesional Data Science dalam merancang, mengimplementasikan, dan menyajikan solusi berdasarkan data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik, penemuan wawasan, dan pencapaian tujuan bisnis. Dengan berbagai alat dan teknologi yang tersedia, data scientist memiliki fleksibilitas dalam memilih alat yang paling sesuai dengan tugas dan tujuan analisis mereka.
- Data Visualization
Data visualization adalah teknik untuk menggambarkan data dan informasi dalam bentuk grafis atau visual, seperti grafik, diagram, peta, dan infografis. Tujuan utama dari data visualization adalah membuat data yang kompleks dan jumlahnya besar lebih mudah di pahami, menjelaskan pola, tren, dan temuan dalam data, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Kemampuan membuat visualisasi data yang efektif menggunakan alat seperti Matplotlib, Seaborn, atau Tableau membantu menyajikan hasil analisis dengan cara yang mudah di mengerti.
-
Etika Data
Etika data (data ethics) adalah bidang yang mengkaji dan mempertimbangkan masalah etika yang muncul dalam pengumpulan, penggunaan, penyimpanan, dan pertukaran data. Dengan semakin banyaknya data yang di hasilkan dan di kumpulkan dalam berbagai konteks, etika data menjadi semakin penting. Pemahaman tentang etika data dan kepatuhan privasi adalah penting. Data scientist harus menjaga privasi data, menghindari bias, dan menjalankan analisis secara etis.
