8 Keterampilan Wajib yang Anda Butuhkan untuk Menjadi Ilmuwan Data

Dengan kekuatan data yang dilepaskan dan dilihat, tampaknya setiap industri memiliki lubang menganga di organisasi mereka untuk diisi oleh para ilmuwan data. Siswa dan profesional sama-sama menanggapi permintaan ini dengan mengambil kursus ilmu data dan berspesialisasi dalam keterampilan tertentu.

Namun, apa keseluruhan paket yang membentuk ilmuwan data? Bagaimana cara menjadi ilmuwan data yang harus dibayar oleh perusahaan?

Di bawah ini kami uraikan caranya.

Keterampilan teknis

Ini dapat dipelajari melalui gelar, kursus, spesialisasi, dan sertifikasi. Yang penting adalah mengikuti pembelajaran dengan praktek.

Analisis statistik

Analisis statistik membantu menghasilkan statistik dari data yang disimpan. Hasilnya kemudian dapat dianalisis untuk menyimpulkan wawasan dan menyimpulkan makna tentang entitas yang dianalisis.

Keterampilan pemrograman

Anda akan menggunakan bahasa pemrograman untuk mengatur, membersihkan, dan memahami data. Oleh karena itu, Anda harus fasih dalam penggunaannya agar dapat melakukan tugas-tugas dasar ini secara efisien. Bekerja dan kembangkan penguasaan dalam bahasa seperti R, Python, Perl, Java, C/ C++, dan SQL. Python dan R adalah bahasa pemrograman yang paling penting untuk pengkodean dalam ilmu data.

Penambangan dan pemrosesan data

Ini adalah proses memperoleh wawasan dan informasi dari database besar. Dengan menggunakan metode tertentu, pengetahuan ditemukan yang kemudian dimanfaatkan untuk membuat keputusan bisnis.

Sangat baik dalam bekerja dengan data tidak terstruktur

Data tidak terstruktur tidak diatur dengan cara yang telah ditentukan sebelumnya. Seorang ilmuwan data perlu menyadari bahwa sebagian besar data yang dia kerjakan tidak akan terstruktur dan karenanya, kembangkan keterampilan untuk mengelola dan mengumpulkan wawasan berharga darinya juga.

Pengetahuan tentang SAS dan alat analisis lainnya

Alat analisis akan membantu Anda menghasilkan wawasan dan informasi yang akan membantu perusahaan. Beberapa alat analisis yang paling populer termasuk R, Pig, Hive, Hadoop, dan Spark. Sertifikasi dalam alat ini dapat lebih membantu karir Anda.

Keterampilan non-teknis

Tidak peduli keahlian teknis seorang ilmuwan data, dia perlu mengembangkan aspek non-teknis juga untuk aspek karir lainnya. Ini termasuk:

Sebuah pemahaman tentang bisnis

Pada akhirnya, seorang ilmuwan data yang bekerja dengan sebuah perusahaan bekerja untuk menghasilkan pertumbuhan dan keuntungan bagi bisnis. Berbekal pemahaman yang kuat tentang cara kerja bisnis, apa yang penting bagi mereka, dll. akan membantu ilmuwan data untuk mengetahui data apa yang harus ditambang dan bagaimana caranya.

Karena setiap perusahaan menghasilkan data dalam jumlah besar setiap hari, pekerjaan ilmuwan data menjadi pekerjaan yang luar biasa. Mengetahui bagaimana perusahaan beroperasi, bagaimana bisnis berhasil, akan membantunya menyalurkan keterampilan teknisnya secara produktif, ke arah di mana perusahaan dapat mengalami pertumbuhan aktual.

Intuisi data

Intuisi data dikembangkan sebagai hasil dari bekerja secara ekstensif dengan data. Ini adalah kemampuan untuk merasakan pola dan kemungkinan dalam data ketika secara logis dan di permukaan, sepertinya tidak ada. Itu juga mengetahui di mana letak bit data yang benar-benar berharga. Seperti yang akan terlihat, kedekatan dan intuisi tentang data ini tidak datang dengan mudah. Itu datang dengan pengalaman dan mengekspos diri Anda ke berbagai jenis dan jumlah data dalam konteks yang berbeda.

Mengembangkan intuisi yang tidak dapat diukur ini dapat menjadikan seseorang sebagai ilmuwan data yang sangat diperlukan.

Kemampuan berkomunikasi

Meskipun seseorang tidak perlu menjadi penyihir dalam bahasa Inggris atau bahasa lain, seseorang harus tahu bagaimana mengkomunikasikan ide kepada orang lain secara efektif.

Ilmu data adalah bidang yang kompleks dan terspesialisasi yang kebanyakan orang tidak mengetahui mur dan bautnya. Menggunakan jargon tidak akan ada gunanya. Apa yang perlu dilakukan ilmuwan data adalah menyaring konsep yang sangat kompleks menjadi istilah awam dan contoh yang dapat dimengerti. Keterampilan ini akan berguna dalam persuasi dan negosiasi ketika seseorang akan menghadiri pertemuan. Jika pengguna data non-teknis dapat memahami inti dari apa yang Anda jelaskan, maka Anda telah berkomunikasi dengan baik.

Di atas adalah daftar lengkap semua keterampilan yang dibutuhkan untuk menguasai dunia ilmu data yang kompleks namun menarik. Ingatlah untuk mengingat bahwa penguasaan keterampilan ini datang seiring waktu. Sampai saat itu, terus dapatkan pengalaman kerja dan kerjakan proyek Anda sendiri. Mereka semua membuat Anda lebih terampil.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.