Jalur Karir Ilmu Data: Panduan Karir Komprehensif

Jalur pembelajaran mengacu pada daftar kursus khusus yang terkait dengan profesi atau minat karir tertentu. Jalur yang Anda pilih akan bergantung langsung pada keahlian yang Anda perlukan untuk berhasil dalam karier Anda masing-masing. Menguasai dan mengembangkan keterampilan di bidang Data Science adalah Jalur Pembelajaran Data Science. Ini adalah jalur yang banyak diminati oleh banyak siswa untuk mencapai tujuan mereka menjadi Ilmuwan Data.

Modul yang sangat terstruktur menawarkan kepada siswa kumpulan sumber daya yang komprehensif dan berharga yang bermanfaat bagi para profesional dan mereka yang memasuki lapangan untuk pertama kalinya. Untuk siswa yang tidak terbiasa dengan Ilmu Data atau jalur pembelajarannya, mudah bingung dengan pilihan yang tersedia. Posting blog ini dirancang untuk membantu Anda memahami dasar-dasar untuk menghilangkan kebingungan Anda dan membantu Anda membuat keputusan yang tepat.

Apa itu Ilmu Data?

Ingin tahu Apa itu ilmu data? Jika Anda melihat istilah secara harfiah, itu berarti ilmu yang mempelajari data adalah Ilmu Data. Kenyataannya jauh dari penjelasan sederhana ini. Jauh di tahun 2010, Hugh Conway, pakar ekonomi tenaga kerja AS, menciptakan diagram Venn yang menangkap sifat rumit dan luas dari Ilmu Data. Lihat di bawah ini:

Sumber

Seperti yang Anda lihat pada diagram di atas, ada tiga bidang atau lingkaran utama yang mencakup Ilmu Data:

1. Pengetahuan Matematika dan Statistik
2. Pengalaman yang luas
3. Keterampilan meretas

Ilmu Data terletak di mana tiga lingkaran tumpang tindih dan menciptakan pertemuan. Pertemuan lingkaran pertama dan ketiga Matematika dan Statistik dan Keterampilan Peretasan adalah bidang Pembelajaran Mesin. Negatif seputar peretasan kini telah berubah menjadi peretasan etis dan tidak etis.

Seorang Ilmuwan Data diharuskan memiliki keterampilan peretasan etis, dengan pengalaman luas dalam analisis matematika dan statistik. Sementara penelitian tradisional dan Pembelajaran Mesin adalah alat penting, kemungkinan ilmuwan data menggunakan pengalaman mereka untuk beralih dari etis ke tidak etis tinggi. Pelajari lebih lanjut tentang prasyarat ilmu data.

Apa artinya ini di dunia nyata?

• Anda tidak dapat mengelola, membaca, atau menganalisis Big Data tanpa bantuan Data Science dan cabang-cabangnya. Alat, algoritme, prinsip, dan aplikasi digunakan secara individual atau dalam kombinasi untuk menginterpretasikan klaster data acak.
• Sains membutuhkan pembelajaran proses untuk mengumpulkan, menyiapkan, membersihkan, dan menganalisis data.
• Sebagai ilmuwan Data, tugas Anda adalah mengekstrak informasi penting dari kumpulan data yang dikumpulkan dengan menerapkan analisis sentimen, analisis prediktif, dan pembelajaran mesin.
• Informasi tersebut kemudian digunakan untuk memandu bisnis dalam membuat strategi untuk membantu pemasar dan manajer mencapai tujuan organisasi.

Apa yang dilakukan seorang Data Scientist?

Bisnis mengharapkan Ilmuwan Data untuk memecahkan masalah atau memberikan jawaban atas pertanyaan dengan mengikuti proses yang disebutkan di atas. Setelah wawasan berharga diperoleh, mereka dapat menggunakan analitik robotik dan bahasa seperti Java untuk mulai membuat dan menjelajahi program yang pada akhirnya akan mengarahkan bisnis untuk mencapai target dan tujuannya.

Ilmuwan data juga menggunakan metode yang berbeda, seperti eksperimen online untuk memastikan pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan. Selain itu, mereka juga dapat membantu bisnis dengan mengembangkan produk data yang dipersonalisasi yang dipahami perusahaan, melacak dan memantau pola unik, kebutuhan pelanggan, dan aktivitas lainnya. Tujuan utamanya adalah selalu membantu bisnis membuat keputusan yang produktif dan menguntungkan. Pelajari lebih lanjut tentang deskripsi pekerjaan ilmuwan data.

Apa yang dapat Anda harapkan dari Jalur Pembelajaran Ilmu Data?

Karier yang kuat untuk cakupan Ilmu Data masa depan mengharuskan Anda untuk memperoleh keterampilan penting di tiga departemen yaitu pemrograman, analitik, dan pengetahuan domain. Jalur pembelajaran akan membantu Anda memperoleh keterampilan berikut:

• Pengetahuan yang kuat tentang Scala, SAS, R dan Python
• Memahami fungsi analitik yang berbeda
• Pengalaman pengkodean basis data SQL
• Bekerja dengan data tidak terstruktur dari video dan platform media sosial
• Pembelajaran mesin untuk membuat pelaporan prediktif dan penemuan pola
• Program ini akan mencakup statistik inferensial dan deskriptif, pemrosesan bahasa alami, pembuatan model, dan penyempurnaan

Fokus utama ilmuwan data adalah penelitian dan analisis statistik, yang digunakan untuk memilih pendekatan pembelajaran mesin yang tepat, setelah itu algoritme dimodelkan dan dibuat prototipe untuk pengujian.

Sumber

Menggunakan teknologi berorientasi data seperti SQL dan Hadoop dan memanfaatkan arsitektur terdistribusi, visualisasi data, dan analisis statistik secara ekstensif, Ilmuwan Data mengekstrak makna dari kumpulan data. Jalur pembelajaran akan bertujuan untuk menghasilkan tenaga profesional terampil yang ahli dalam menangani aspek-aspek tersebut. Mereka akan dilatih untuk mengubah peran mereka pada titik tertentu sebagaimana dan bila diperlukan dalam siklus hidup proyek Ilmu Data.

Bagaimana struktur Jalur Pembelajaran Data Science?

Ilmu Data dapat dipahami sebagai penggabungan berbagai disiplin ilmu orang tua seperti rekayasa perangkat lunak, analitik data, rekayasa data, analitik prediktif, pembelajaran mesin, dan sebagainya. Jalur pembelajaran harus mencakup semua ini dan lebih banyak lagi untuk memastikan bahwa Anda muncul sebagai Ilmuwan Data yang terampil. Di bawah ini adalah daftar untuk meringkas secara singkat struktur Jalur Pembelajaran.

Dimulai dengan Ilmu Data dan Python

Perjalanan menjadi seorang ilmuwan data dimulai dengan mempelajari istilah dan jargon yang terkait dengan Ilmu Data. Ini akan melibatkan pemahaman peran Ilmuwan Data dan berkenalan dengan bahasa pemrograman seperti Python. Pelajari lebih lanjut tentang bahasa untuk ilmu data.

Matematika dan Statistik

Di sinilah Anda menjelajahi dasar Ilmu Data. Konsep kunci yang akan dibahas dalam bagian ini meliputi probabilitas, dasar-dasar aljabar linier dan statistik inferensial. Anda juga akan belajar bagaimana melakukan EDA atau analisis data eksplorasi.

Sistem Rekomendasi dan Aljabar Matriks

Anda mungkin bertanya-tanya apa yang dilakukan Aljabar Matriks dalam daftar dan mengapa Anda perlu mengetahuinya sama sekali. Nah, untuk melakukan beberapa pembelajaran serius tentang cara kerja mesin rekomendasi, aljabar matriks sangat penting. Bagian ini membahas dua konsep trending yang perlu dipahami dalam relevansi satu sama lain. Topik ini juga mencakup proyek mesin rekomendasi dan teknik pengurangan dimensi seperti PCA atau Analisis Komponen Utama.

Dasar-dasar Pembelajaran Mesin

Bagian ini akan memperkenalkan Anda pada dasar dan inti pembelajaran mesin. Anda akan mempelajari algoritme dan teknik dasar yang akan mencakup regresi logistik dan linier, SVM atau mesin vektor pendukung, pohon keputusan, Naive Bayes, dan sebagainya.

Belajar Ansambel

Dengan kursus ini, Anda mengambil langkah yang lebih maju ke dunia pembelajaran mesin. Topik-topik di sini akan memberi Anda pemahaman yang jelas tentang apa itu ensembling bersama dengan berbagai teknik ensambling. Anda juga harus mengerjakan kumpulan data untuk mendapatkan pengalaman langsung tentang bagaimana memecahkan masalah praktis.

Pembelajaran Mendalam dan Jaringan Neural

Pembelajaran mendalam merupakan bagian penting dari Jalur Pembelajaran Ilmu Data. Mempertimbangkan peningkatan astronomi dalam penerapan aplikasi pembelajaran mendalam, pengetahuan ini sangat penting untuk menjadi ilmuwan data yang terampil. Anda akan diperkenalkan dengan Keras, yang merupakan kerangka kerja populer untuk pembelajaran mendalam. Ada kerangka kerja lain seperti PyTorch yang dapat Anda pilih sesuai preferensi Anda.

Baca juga: Gaji Data Scientist di India

NLP atau Pemrosesan Bahasa Alami

NLP dianggap sebagai bidang industri terpanas. Bisnis tersandung satu sama lain untuk mendapatkan bakat NLP terbaik. Oleh karena itu, tidak pernah ada waktu yang lebih baik untuk terlibat dengan NLP. Ada kerangka kerja Pemrosesan Bahasa Alami yang akan Anda perkenalkan di bagian ini. Dari BERT (Google) hingga RoBERTa (Facebook), Anda akan belajar bekerja dengan beberapa kerangka kerja mutakhir.

Visi Komputer

Bidang pembelajaran mendalam ini sangat diminati. Di bagian ini, Anda akan menangani berbagai masalah yang terkait dengan visi komputer dan mengembangkan pengalaman praktis saat Anda melanjutkan.

Seri Waktu

Ini adalah salah satu topik yang lebih kompleks di Jalur Pembelajaran. Topik ini sendiri layak mendapatkan seluruh bagian itulah sebabnya Anda akan dibuat untuk menangani berbagai proyek langsung untuk memastikan bahwa Anda memahami aplikasi praktisnya. Saat Anda terbiasa dengan berbagai konsep dalam deret waktu, Anda juga akan mempelajari fungsinya di dunia nyata.

Kesimpulan

Struktur Program Ilmu Data dirancang untuk memfasilitasi Anda menjadi talenta sejati di bidang Ilmu Data, yang memudahkan untuk mengantongi pemberi kerja terbaik di pasar. Daftar hari ini untuk memulai perjalanan jalur pembelajaran Anda dengan upGrad!

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1- on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.