Data Scientist adalah ahli data analitik yang memiliki keterampilan teknis untuk menyelesaikan masalah yang kompleks, serta rasa ingin tahu yang membantu mengatur tugas-tugas ini. Spesialis ini terutama bertanggung jawab untuk mengubah data menjadi Ide yang Dihasilkan menggunakan model prediksi yang dibuat sendiri dan analisis khusus sesuai dengan persyaratan perusahaan.
Dengan kata lain, menjadi Ilmuwan Data adalah pekerjaan yang sangat penting dalam abad data ini. Sedemikian rupa sehingga artikel di
Harvard Business Review bahkan menyebutnya (dan ini mendorong menjadi salah satu dari mereka!).
"Karya terseksi abad ke-21" (dan ini mendorong Anda untuk menjadi salah satu dari mereka!).
Dan juga tidak ada salahnya bahwa pekerjaan Data Scientist terbayar dengan sangat baik dengan gaji rata-rata 1022 ribu setahun. Itulah sebabnya artikel ini adalah panduan lengkap untuk menjadi Ilmuwan Data pada tahun 2019. Ini adalah peta jalan yang dapat Anda ikuti jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang Ilmu Data.
Tetapi masih ada banyak kebingungan antara perbedaan dalam peran Analis Data dan Ilmuwan Data, jadi kita akan mulai dengan artikel ini dan beralih ke topik lain, seperti persyaratan pendidikan dan persyaratan keterampilan, untuk menjadi spesialis di bidang ini.
Perbedaan antara Analis Data dan Ilmuwan Data
Jelas, baik Data Analyst dan Data Scientist memiliki deskripsi pekerjaan yang terkait dengan data. Tetapi apa perbedaan di antara mereka? Ini adalah pertanyaan yang banyak orang miliki tentang perbedaan antara spesialisasi ini. Jadi mari kita perjelas keraguan ini di sini!
Analis Data menggunakan data untuk menyelesaikan berbagai masalah dan mendapatkan data yang bermanfaat bagi perusahaan. Hal ini dilakukan dengan menggunakan berbagai alat pada set data yang jelas untuk menjawab pertanyaan perusahaan, seperti "Mengapa kampanye pemasaran lebih efektif di wilayah tertentu" atau "Mengapa penjualan produk menurun pada kuartal saat ini" dan seterusnya. Untuk melakukan ini, keterampilan utama yang dimiliki seorang analis data adalah
Data Mining, R, SQL, analisis statistik, analisis data, dll. Bahkan, banyak Analis Data memperoleh keterampilan tambahan yang diperlukan dan menjadi Ilmuwan Data.
Di sisi lain,
Data Scientist dapat mengembangkan proses dan algoritma baru untuk pemodelan data, membuat model prediktif dan melakukan analisis data pengguna sesuai dengan persyaratan perusahaan. Dengan demikian, perbedaan utama adalah bahwa Data Scientist dapat menggunakan pengkodean berat untuk merancang proses pemodelan data, dan tidak menggunakan yang sudah ada untuk mendapatkan jawaban dari data, seperti Data Analyst. Untuk melakukan ini, keterampilan utama yang dimiliki Data Scientist adalah
Data Mining, R, SQL, Pembelajaran Mesin, Hadoop, Analisis Statistik, Analisis Data, OOPS, dll. Dengan demikian, alasan mengapa ilmuwan data dibayar lebih dari analis data , terletak pada tingkat keterampilan tinggi mereka dikombinasikan dengan permintaan tinggi dan penawaran rendah.
Persyaratan Pendidikan untuk Menjadi Ilmuwan Data
Ada banyak cara untuk mencapai tujuan Anda, tetapi perlu diingat bahwa sebagian besar jalur ini melewati perguruan tinggi, karena gelar sarjana empat tahun adalah persyaratan minimum.
Cara yang paling langsung adalah Anda mendapatkan gelar sarjana dalam Ilmu Data, karena itu pasti akan mengajarkan Anda keterampilan yang diperlukan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data dalam jumlah besar. Anda akan mempelajari semua tentang
statistik, metode analisis, bahasa pemrograman, dll. , Yang hanya akan membantu pekerjaan Anda sebagai Ilmuwan Data.
Solusi lain yang dapat Anda pilih adalah mendapatkan gelar teknis apa pun yang akan membantu Anda dalam peran Data Scientist. Beberapa di antaranya adalah ilmu komputer, statistik, matematika, ekonomi. Setelah mendapatkan gelar, Anda akan memiliki keterampilan
pengkodean, pemrosesan data, dan pemecahan masalah kuantitatif. Yang dapat digunakan dalam Ilmu Data. Kemudian Anda dapat menemukan pekerjaan tingkat awal atau mendapatkan gelar master dan doktor untuk pengetahuan yang lebih khusus.
Persyaratan Keterampilan untuk Menjadi Ilmuwan Data
Data Scientist membutuhkan beberapa keterampilan yang menjangkau berbagai bidang. Kebanyakan dari mereka tercantum di bawah ini:
1. Analisis statistik. Sebagai spesialis pemrosesan data, tugas utama Anda adalah mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data dalam jumlah besar dan menciptakan ide-ide yang berguna bagi perusahaan. Jelas, analisis statistik adalah bagian besar dari deskripsi pekerjaan.
Ini berarti Anda harus terbiasa dengan setidaknya dasar-dasar analisis statistik, termasuk
tes statistik, distribusi, regresi linier, teori probabilitas, perkiraan kemungkinan maksimum, dll. Dan ini tidak cukup! Penting untuk memiliki pemahaman tentang metode statistik mana yang merupakan pendekatan yang tepat untuk masalah data tertentu, dan bahkan lebih penting untuk memahami mana yang tidak. Selain itu, ada banyak alat analisis yang sangat berguna dalam analisis statistik untuk Data Scientist. Yang paling populer adalah
SAS ,
Hadoop ,
Spark ,
Hive ,
Pig . Karena itu, penting bagi Anda untuk mengenal mereka dengan baik.
2. Keterampilan pemrograman. Keterampilan pemrograman adalah alat penting dalam gudang senjata Anda. Ini karena jauh lebih mudah untuk mempelajari dan memahami data untuk menarik kesimpulan yang berguna jika Anda dapat menggunakan algoritma tertentu sesuai dengan kebutuhan Anda.
Secara umum, Python dan R adalah bahasa yang paling umum digunakan untuk tujuan ini. Python digunakan karena kemampuannya untuk analisis statistik dan keterbacaannya. Python juga memiliki berbagai paket untuk pembelajaran mesin, visualisasi data, analisis data, dll. (
Mis .
Scikit-learn ) yang membuatnya cocok untuk ilmu data. R juga membuatnya sangat mudah untuk menyelesaikan hampir semua masalah dalam Ilmu Data dengan paket-paket seperti e1071, rpart, dan banyak lainnya.
3. Pembelajaran mesin. Jika Anda terhubung dengan industri teknologi, kemungkinan besar Anda pernah mendengar tentang
pembelajaran mesin . Ini pada dasarnya memungkinkan mesin untuk belajar tugas dari pengalaman tanpa harus memprogramnya secara khusus. Ini dilakukan dengan melatih mesin menggunakan berbagai model pembelajaran mesin menggunakan data dan berbagai algoritma.
Dengan demikian, Anda harus terbiasa dengan algoritma pembelajaran yang terkontrol dan tidak terkendali dalam pembelajaran mesin, seperti
regresi Linier, Regresi logistik, Pengelompokan K-means, Pohon Keputusan, Tetangga terdekat, dan banyak lagi. Untungnya, sebagian besar algoritma pembelajaran mesin dapat diimplementasikan menggunakan R atau Python Library (disebutkan di atas), jadi Anda tidak perlu menjadi ahli dalam hal itu. Yang Anda butuhkan adalah kemampuan untuk memahami algoritma mana yang diperlukan berdasarkan jenis data yang Anda miliki dan tugas yang Anda coba untuk otomatisasi.
4. Manajemen data dan pengolahan data. Data memainkan peran besar dalam kehidupan Data Scientist. Oleh karena itu, Anda harus berpengalaman dalam manajemen data, yang mencakup penggalian, konversi, dan pemuatan data. Ini berarti Anda perlu mengekstrak data dari berbagai sumber, lalu mengonversinya ke format yang diperlukan untuk analisis, dan akhirnya mengunggahnya ke gudang data. Ada berbagai platform untuk memproses data ini, seperti
Hadoop ,
Spark .
Sekarang setelah Anda menyelesaikan proses manajemen data, Anda juga harus terbiasa dengan pemrosesan data. Pemrosesan data - ini pada dasarnya berarti bahwa data dalam penyimpanan harus dibersihkan dan disatukan secara konsisten sebelum dapat dianalisis untuk mendapatkan data yang valid.
5. Intuisi data. Jangan meremehkan kekuatan data intuisi. Sebenarnya, ini adalah keterampilan non-teknis utama yang membedakan Data Scientist dari Data Analyst. Intuisi data terutama melibatkan menemukan pola dalam data di mana mereka tidak. Ini hampir sama dengan menemukan jarum di tumpukan jerami, yang merupakan potensi nyata dalam tumpukan data besar yang belum dijelajahi.
Intuisi data bukanlah keterampilan yang bisa Anda pelajari dengan mudah. Sebaliknya, itu berasal dari
pengalaman dan praktik yang berkelanjutan. Dan ini, pada gilirannya, membuat Anda jauh lebih efektif dan berharga dalam perannya sebagai Ilmuwan Data.
6. Keterampilan berkomunikasi. Anda harus memiliki keterampilan komunikasi yang baik untuk menjadi ahli di bidang Data Scientist. Ini karena, meskipun Anda memahami data lebih baik daripada orang lain, Anda perlu mengubah data menjadi penilaian kuantitatif sehingga tim non-teknis dapat membuat keputusan.
Ini juga termasuk
penceritaan data! Karena itu, Anda harus dapat menyajikan data Anda dalam format naratif dengan hasil dan makna tertentu sehingga orang lain dapat memahami apa yang Anda katakan. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa, pada akhirnya, analisis data menjadi kurang penting daripada kesimpulan praktis yang dapat diperoleh dari data, yang pada gilirannya akan mengarah pada pertumbuhan bisnis.