Pelajari Ilmu Data – Panduan Utama untuk menjadi Ilmuwan Data

Munculnya Big Data telah melahirkan salah satu karir paling menguntungkan di abad ke-21 – Ilmuwan Data. Istilah 'Data Scientist' telah menjadi berita utama untuk beberapa waktu sekarang.

Faktanya, Data Scientist adalah salah satu dari 3 posisi pekerjaan teratas di LinkedIn.

Fakta di atas berbicara banyak untuk memperkuat fakta bahwa para profesional dari berbagai latar belakang – Matematika, Komputer, Manajemen, Statistik – ingin memanfaatkan kesempatan ini sebaik-baiknya.

Tetapi seperti segala sesuatu yang sering dilontarkan, istilah 'Ilmu Data', dan oleh karena itu pekerjaan seorang Ilmuwan Data, sebagian besar menjadi kabur. Jadi, sebelum kita berbicara tentang topik yang ada, mari kita lihat apa yang dilakukan seorang Data Scientist.

Apa yang dilakukan seorang Data Scientist?

Dengan kata sederhana, seorang Data Scientist adalah seorang profesional ahli yang berurusan secara ekstensif dengan Big Data. Ilmuwan Data menggunakan kombinasi Pembelajaran Mesin, Kecerdasan Buatan, Statistik, dan alat analisis untuk mengekstrak informasi yang berarti dari kumpulan data besar. Tidak seperti sebelumnya, ketika kumpulan data sebagian besar terstruktur, data yang kami miliki saat ini sebagian besar tidak terstruktur. Jadi, tentu saja, Data Scientist menghabiskan banyak waktu mereka dalam mengumpulkan, membersihkan, dan mengolah data untuk memungkinkan analisis dan interpretasinya.

Peran pekerjaan Data Scientist melibatkan penggabungan keterampilan matematika, statistik, analitis, dan pemrograman. Pada hari kerja biasa, seorang Data Scientist melakukan banyak peran yang berbeda sepanjang hari – mulai dari Software Engineer dan Data Miner hingga Data Analyst dan Troubleshooter, seorang Data Scientist juga bertindak sebagai penghubung komunikasi vital antara IT dan domain bisnis dari perusahaan yang digerakkan oleh data. Ilmuwan Datalah yang membantu Analis Bisnis menggunakan data yang ditafsirkan dengan cara yang dapat mengoptimalkan manfaat bisnis.

Tepatnya, Ilmuwan Data membantu perusahaan mengelola dan menafsirkan data untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks.

Jika Anda dapat membayangkan diri Anda berurusan dengan Big Data dan melakukan berbagai tugas di masa depan, pekerjaan seorang Data Scientist adalah panggilan profesional Anda! Namun, untuk menjadi Ilmuwan Data, Anda harus terlebih dahulu memperoleh keterampilan penting yang melekat pada profesi ini.

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, Ilmu Data menuntut keterampilan khusus. Jadi, untuk menjadi Ilmuwan Data, Anda harus memiliki seperangkat keterampilan berikut:

1. Bakat dalam pemrograman

Untuk menjadi Ilmuwan Data, aturan pertama adalah memiliki kemampuan sempurna untuk pemrograman. Jadi, Anda harus memiliki pengetahuan yang kuat tentang kedua bahasa pemrograman statistik seperti Python atau R atau Java, dan bahasa kueri basis data seperti SQL, CQL, dan sebagainya. Perusahaan juga mencari pelamar yang menguasai setidaknya dua atau lebih dari dua bahasa pemrograman.

2. Pengetahuan Kalkulus Multivariabel & Aljabar Linier

Anda mungkin bertanya-tanya mengapa Ilmuwan Data perlu menguasai Kalkulus Multivariabel & Aljabar Linier. Ini hanya karena memiliki pemahaman yang kuat tentang Kalkulus Multivariabel & Aljabar Linier sangat bermanfaat bagi organisasi berbasis data di mana bahkan perubahan/peningkatan kecil dalam pengoptimalan algoritme dapat memberikan peluang bisnis yang inovatif.

3. Keakraban dengan dasar-dasar Statistik

Sebagian besar pekerjaan Data Scientist membutuhkan berurusan dengan Statistik. Setiap calon Data Scientist harus memiliki pengetahuan mendalam tentang konsep statistik seperti Statistik Deskriptif (rata-rata, median, jangkauan, standar deviasi, dll.), Teori Probabilitas, Teorema Bayes, Analisis Data Eksplorasi, Persentil dan Pencilan, Variabel Acak, Fungsi Distribusi Kumulatif (CDF), untuk beberapa nama. Semakin baik Anda memahami konsep-konsep ini, semakin baik Anda dapat memprediksi validitas pendekatan statistik.

4. Pemahaman tentang Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML)

AI dan ML memakan dua bagian integral dari Ilmu Data, dan karenanya, kemahiran dalam hal ini adalah suatu keharusan. Cukup mengejutkan, tidak banyak Ilmuwan Data yang berpengalaman dalam konsep dan teknik AI dan ML. Jadi, jika Anda ingin tetap menjadi yang terdepan dalam kurva persaingan, sebaiknya Anda mempelajari konsep AI dan ML termasuk ML yang Dibimbing, ML yang Tidak Dibimbing, Pembelajaran Penguatan, Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), Mesin Rekomendasi, Deteksi Pencilan, dan Analisis Kelangsungan Hidup, di antaranya hal-hal lain. Juga, jika Anda mahir dengan teknik ML seperti pohon keputusan, regresi logistik, k berarti pengelompokan, algoritma pengklasifikasi Naive Bayes, dll., Anda dapat memecahkan sejumlah masalah Ilmu Data.

5. Minat dalam Perselisihan Data

Ilmuwan Data sering berurusan dengan kumpulan data besar, tidak terstruktur/semi-terstruktur yang terus bertambah setiap menit. Akibatnya, mereka harus berusaha keras untuk mengatur dan membersihkan kumpulan data yang berantakan dan kompleks untuk memungkinkan analisis dan interpretasi yang mudah. Proses ini dikenal sebagai Data Wrangling. Apa yang dilakukan Ilmuwan Data adalah mereka secara manual mengubah atau memetakan data dari satu format mentah ke format lain yang lebih nyaman, sehingga menjadi mudah untuk menjaga agar data tetap teratur dan sesuai untuk interpretasi dan analisis. Oleh karena itu, sebagai calon Data Scientist, Anda harus tahu cara menangani ketidaksempurnaan dan gangguan dalam data.

6. Pengetahuan tentang Visualisasi Data

Bagi para profesional yang menangani sisi bisnis perusahaan, sulit untuk memahami data mentah. Di sinilah Ilmuwan Data bertindak sebagai penghubung penting antara TI dan sayap bisnis. Setelah menganalisis dan menafsirkan data, Ilmuwan Data memvisualisasikan data dengan bantuan alat visualisasi data seperti Tableau, Matplottlib, ggplot, dan d3.js. Selanjutnya, mereka mengkomunikasikan temuan mereka kepada staf teknis dan non-teknis untuk kemudahan pemahaman mereka. Dengan representasi visual data, menjadi lebih mudah bagi anggota non-teknis untuk memahami bagaimana mereka dapat menggunakan wawasan data untuk mengoptimalkan operasi bisnis dan tetap selangkah lebih maju dari perusahaan pesaing mereka.

7. Rasa Intuisi Data

Selain sebagai alat sehari-hari yang sangat berguna bagi Ilmuwan Data, Intuisi Data juga merupakan bagian penting dari wawancara kerja. Selama wawancara, pemberi kerja akan menguji semua kemampuan Anda, termasuk kemampuan intuitif Anda untuk memahami konsep yang terkait dengan Ilmu Data. Inilah yang kami sebut 'Intuisi Data'. Meskipun benar bahwa Anda perlu memiliki keterampilan matematika, statistik, dan visualisasi yang kuat, Anda juga harus dapat menentukan metode dan teknik apa yang digunakan untuk memecahkan masalah tertentu, alat apa yang digunakan, dan sebagainya.

Sekarang setelah Anda mengetahui keterampilan apa yang perlu Anda peroleh untuk menjadi Ilmuwan Data, mari kita lihat langkah-langkah yang akan membawa Anda ke sana!

Bagaimana menjadi Ilmuwan Data – Jalur pembelajaran

Jalan untuk menjadi Ilmuwan Data cukup mudah. Ini dimulai dari awal. Mari kita memandu Anda melalui itu!

• Memulai semuanya.

Langkah pertama melibatkan pemahaman tentang apa itu Ilmu Data. Selain mempelajari semua konsep dasar Ilmu Data, ini adalah tahap di mana Anda membuat pilihan bahasa pemrograman pertama Anda dan menyempurnakannya. Beberapa bulan pertama akan melibatkan pengkodean dalam bahasa pilihan Anda. Setelah Anda mahir dalam coding dalam bahasa tertentu, mempelajari bahasa pemrograman lain akan menjadi jauh lebih nyaman.

• Mempelajari dasar-dasar Matematika dan Statistika.

Matematika dan Statistik menjadi dasar untuk algoritme ML. Secara alami, Anda harus mempelajari konsep dasar Matematika dan Statistik seperti Rata-rata, Median, Modus, Varians, Probabilitas Bersyarat, Pengujian Hipotesis, Aljabar Linier, Kalkulus, Statistik Deskriptif, dan Statistik Inferensial, antara lain.

• Mempelajari konsep ML dan aplikasinya

Setelah menguasai konsep Matematika dan Statistik, saatnya untuk beralih ke area yang lebih maju – Machine Learning. Algoritme ML telah menemukan aplikasi dalam berbagai skenario dunia nyata – mulai dari deteksi penipuan dan mesin rekomendasi hingga analisis sentimen dari umpan balik pelanggan. Terlepas dari konsep yang disebutkan sebelumnya, Anda juga harus belajar tentang Deep Learning, Artificial Neural Networks, Inductive Learning, dll. Secara bertahap, saat Anda menguasai konsep ML ini, Anda harus bereksperimen dengannya secara nyata. model dunia melalui berbagai strategi validasi.

• Pengantar Pembelajaran Mendalam

Bagian dari ML, Deep Learning, berurusan dengan algoritme yang mengambil inspirasi dari struktur dan fungsi jaringan saraf tiruan seperti otak. Jaring saraf tiruan ini meniru fungsi otak manusia. Model pembelajaran mendalam memiliki setidaknya tiga lapisan di mana setiap lapisan menerima informasi dari lapisan sebelumnya dan meneruskannya ke lapisan berikutnya. Anda harus sepenuhnya memahami fungsi Deep Learning, dan untuk memahaminya, Anda harus berpengalaman dalam Regresi Linier dan Logistik.

• Arsitektur Pembelajaran Mendalam

Setelah memahami Deep Learning, Anda harus mempelajari arsitektur Deep Learning tingkat lanjut seperti AlexNet, GoogleNet, jaringan saraf berulang (RNN), convolutional neural networks (CNN), CNN berbasis wilayah (RCNN), SegNet, jaringan permusuhan generatif (GAN), dll. Karena ini adalah konsep yang cukup besar dan kuat, Anda perlu mendedikasikan beberapa minggu hanya untuk memahami fungsinya.

• Visi Komputer

Computer Vision (CV) adalah domain studi ilmiah yang berupaya menemukan cara dan mengembangkan teknik yang memungkinkan komputer memahami konten digital seperti video dan foto. Ini melibatkan "memperoleh, memproses, menganalisis, dan memahami gambar digital" untuk mendapatkan data yang sangat terspesialisasi dari dunia nyata untuk membuat informasi numerik/simbolis lebih lanjut. Menjadi salah satu area eksplorasi terpanas saat ini, setiap calon Ilmuwan Data harus memiliki pengetahuan yang baik tentang Computer Vision.

• NLP

Pemrosesan Bahasa Alami adalah komponen integral dari Ilmu Data. Dengan demikian, setiap Data Scientist harus memiliki pemahaman yang kuat tentang NLP dan tekniknya. Terutama, NLP berusaha untuk memproses, menganalisis, dan memahami data berbasis bahasa alami (teks, ucapan, dll.) melalui kombinasi alat dan algoritma yang canggih. Saat berurusan dengan NLP, Anda akan belajar tentang Pengambilan Data (bersama dengan Pengikisan Web), Perselisihan Teks, Pengenalan Entitas Bernama, Penandaan Bagian Pidato, Parsing Dangkal, Penguraian Konstituensi dan Ketergantungan, dan Analisis Emosi dan Sentimen.

Kesimpulan

Setiap hari, data global terus meningkat, dan dengan itu memperluas ruang lingkup untuk inovasi dan kreasi. Seiring dengan kemajuan teknologi Big Data dan Ilmu Data, portofolio pekerjaan Ilmuwan Data juga akan berubah mengikuti perkembangan zaman. Jadi, bagaimana, apakah Anda mengikutinya? Dengan meningkatkan keterampilan. Ilmu Data adalah bidang dinamis yang masih terus berkembang. Untuk menjadi seorang Data Scientist, Anda harus selalu memiliki rasa haus yang tak terpuaskan akan pengetahuan dan pembelajaran. Jika Anda melakukannya, tidak akan ada yang menghentikan Anda untuk bersinar di bidang Ilmu Data.