Apa Itu Data Scientist?

Permintaan tinggi untuk profesional data, seperti data scientist dan pekerjaan ilmu matematika diperkirakan akan tumbuh sebesar 31 persen, dan ahli statistik sebesar 33 persen dari tahun 2020 hingga 2030, berdasarkan Biro Statistik Tenaga Kerja AS. Kebutuhan ini jauh lebih cepat daripada tingkat pertumbuhan rata-rata untuk semua pekerjaan, yaitu 8 persen. Tingginya permintaan telah dikaitkan dengan munculnya data besar dan semakin pentingnya untuk bisnis dan organisasi lain.

Untuk menjadi seorang data scientist umumnya memerlukan beberapa pelatihan formal, sebagai berikut:

1. Gelar Data Science

Pengusaha umumnya ingin melihat beberapa kredensial akademis untuk memastikan kandidat memiliki pengetahuan untuk menangani pekerjaan ilmu data, meskipun itu tidak selalu diperlukan. Gelar sarjana terkait pasti dapat membantu, dan cobalah mempelajari ilmu data, statistik, atau ilmu komputer untuk mendapatkan kemajuan di lapangan.

2. Pertajam Skill yang Relevan

Jika merasa perlu memoles beberapa keterampilan data, ambillah kursus online atau mendaftar di bootcamp yang relevan. Berikut ini keterampilan tersebut:

Bahasa pemrograman: Data scientist dapat menghabiskan waktu menggunakan bahasa pemrograman untuk memilah-milah, menganalisis, dan mengelola sebagian besar data. Bahasa pemrograman populer untuk ilmu data, seperti Python, R, SQL dan SAS.

Visualisasi data: Data scientist harus mampu membuat bagan dan grafik adalah bagian penting dari menjadi ilmuwan data. Keakraban dengan alat-alat berikut harus mempersiapkan Anda untuk melakukan pekerjaan, yaitu Tableau, PowerBI dan Excel.

Pembelajaran mesin: Memasukkan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam ke dalam pekerjaan sebagai ilmuwan data dapat terus meningkatkan kualitas data yang dikumpulkan dan berpotensi dapat memprediksi hasil kumpulan data di masa mendatang. Kursus pembelajaran mesin dapat membantu Anda memulai dengan dasar-dasarnya.

Big data: Beberapa perusahaan mungkin ingin melihat kandaidat sudah terbiasa bergulat dengan big data. Beberapa kerangka kerja perangkat lunak yang digunakan untuk memproses data besar termasuk Hadoop dan Apache Spark.

Komunikasi: Data scientist paling brilian sekalipun tidak akan dapat memengaruhi perubahan apa pun jika mereka tidak dapat mengomunikasikan temuan mereka dengan baik. Kemampuan untuk berbagi ide dan hasil secara lisan dan dalam bahasa tertulis adalah keterampilan yang sering dicari oleh para ilmuwan data.

Posisi yang banyak bekerja dengan data, seperti analis data, analis intelijen bisnis, ahli statistik, atau insinyur data dapat meningkatkan diri menjadi data scientist saat Anda memperluas pengetahuan dan keterampilan.