Keterampilan yang Anda butuhkan untuk menjadi Ilmuwan Data

Pendidikan

Meskipun ada pengecualian penting, ilmuwan data biasanya berpendidikan tinggi, dengan 88% memiliki setidaknya gelar Master dan 46% memiliki gelar PhD. Meskipun ada pengecualian, latar belakang pendidikan yang kuat biasanya diperlukan untuk mengembangkan kedalaman pengetahuan yang dibutuhkan untuk menjadi ilmuwan data.

Gelar sarjana dalam ilmu komputer, ilmu sosial, ilmu fisika, atau statistik diperlukan untuk bekerja sebagai ilmuwan data. Matematika dan Statistik (32%) adalah disiplin studi yang paling populer, diikuti oleh Ilmu Komputer (19%) dan Teknik (16%). Salah satu dari gelar ini akan membekali Anda dengan kemampuan yang diperlukan untuk memproses dan mengevaluasi data dalam jumlah besar.

Anda belum selesai dengan program gelar Anda. Yang benar adalah bahwa sebagian besar ilmuwan data memiliki gelar Master atau Ph.D. dan juga berpartisipasi dalam pelatihan online untuk mempelajari keahlian tertentu, seperti Hadoop atau kueri Big Data. Akibatnya, Anda dapat mengejar program gelar master dalam ilmu data, matematika, astronomi, atau disiplin terkait lainnya. Anda akan dapat dengan mudah mentransfer ke ilmu data menggunakan kemampuan yang Anda peroleh selama program gelar Anda.

Selain pembelajaran di kelas, Anda dapat mempraktikkan apa yang telah Anda pelajari di kelas dengan membuat aplikasi, menulis blog, atau melihat analisis data untuk mempelajari lebih lanjut.

Pemrograman R

Pemahaman mendalam tentang setidaknya satu dari alat analisis ini, dengan R lebih disukai untuk ilmu data. R adalah bahasa pemrograman yang dibuat dengan mempertimbangkan ilmu data. Anda dapat menggunakan R untuk menyelesaikan masalah ilmu data apa pun yang Anda temui. Faktanya, R digunakan oleh 43% ilmuwan data untuk menangani tantangan statistik. R, di sisi lain, memiliki kurva belajar yang curam.

Belajar itu menantang, terutama jika Anda sudah tahu bahasa komputer. Meskipun demikian, ada banyak alat online untuk membantu Anda memulai dengan R, termasuk Simplilearn Pelatihan Ilmu Data dengan Bahasa Pemrograman R. Ini adalah alat yang sangat baik untuk ilmuwan data pemula.

Keterampilan Teknis: Ilmu Komputer

Pengkodean Python

Python, bersama dengan Java, Perl, dan C/C++, adalah bahasa pengkodean paling umum yang saya lihat dalam peran ilmu data. Untuk ilmuwan data, Python adalah bahasa pemrograman yang sangat baik. Inilah sebabnya, menurut survei O'Reilly, 40% responden menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman utama mereka.

Python dapat digunakan untuk hampir semua fase yang diperlukan dalam operasi ilmu data karena keserbagunaannya. Ia menerima berbagai tipe data dan memungkinkan Anda dengan mudah mengimpor tabel SQL ke dalam kode Anda. Anda dapat membuat kumpulan data dengan menggunakannya, dan Anda dapat menemukan hampir semua bentuk kumpulan data yang Anda butuhkan di Google.

Platform Hadoop

Meskipun tidak selalu diperlukan, sangat dianjurkan dalam banyak keadaan. Ini juga merupakan nilai tambah jika Anda pernah bekerja dengan Hive atau Pig sebelumnya. Mengetahui cara menggunakan solusi cloud seperti Amazon S3 juga dapat membantu. Menurut CrowdFlower survei 3490 posisi ilmu data LinkedIn, Apache Hadoop adalah keahlian terpenting kedua bagi seorang ilmuwan data, dengan peringkat 49 persen.

Sebagai ilmuwan data, Anda mungkin menemukan diri Anda dalam skenario di mana jumlah data yang Anda miliki melebihi memori sistem Anda atau Anda perlu mengirim data ke server lain; di sinilah Hadoop masuk. Hadoop dapat digunakan untuk mengirim data dengan cepat ke berbagai bagian sistem. Itu tidak semua, meskipun.

Itu tidak semua, meskipun. Eksplorasi data, penyaringan data, pengambilan sampel data, dan peringkasan data dapat dilakukan dengan Hadoop.

Basis Data/Pengkodean SQL

Terlepas dari kenyataan bahwa NoSQL dan Hadoop telah menjadi bagian penting dari ilmu data, masih diantisipasi bahwa seorang kandidat dapat mengembangkan dan mengeksekusi kueri SQL yang rumit. SQL (structured query language) adalah bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk melakukan operasi database seperti menambah, menghapus, dan mengekstrak data. Hal ini juga dapat membantu dalam pelaksanaan operasi analitis dan transformasi struktur database.

Sebagai seorang ilmuwan data, Anda harus fasih dalam SQL. Ini karena SQL diciptakan untuk membantu Anda dalam mengakses, berkomunikasi, dan bekerja dengan data. Saat Anda menggunakannya untuk menanyakan database, itu memberi Anda informasi.

Ini memiliki perintah singkat yang dapat menghemat waktu Anda dan mengurangi jumlah kode yang diperlukan untuk menjalankan pencarian yang kompleks. Mempelajari SQL akan meningkatkan pemahaman Anda tentang database relasional dan membantu Anda memajukan karir Anda sebagai ilmuwan data.

Apache Spark

Apache Spark dengan cepat menjadi alat data besar yang paling banyak digunakan di planet ini. Ini adalah kerangka kerja komputasi data besar seperti Hadoop. Satu-satunya perbedaan antara Spark dan Hadoop adalah bahwa Spark lebih cepat. Ini karena Hadoop membaca dan menulis ke disk, memperlambatnya, sedangkan Spark menyimpan perhitungannya di memori.

Apache Spark dibuat terutama untuk ilmu data guna mempercepat eksekusi algoritme kompleks. Ketika berhadapan dengan sejumlah besar data, ini membantu dalam menyebarkan pemrosesan data dan dengan demikian menghemat waktu. Ini juga membantu ilmuwan data dalam menangani volume data yang besar dan tidak terstruktur. Ini dapat digunakan pada satu mesin atau sekelompok mesin.

Apache Spark memungkinkan ilmuwan data untuk menghindari kehilangan data dalam ilmu data. Kekuatan Apache Spark adalah kecepatan dan platformnya, yang membuat proyek ilmu data mudah diselesaikan. Anda dapat menggunakan Apache Spark untuk melakukan segalanya mulai dari pengumpulan data hingga distribusi komputasi.

Pembelajaran Mesin dan AI

Sejumlah besar ilmuwan data tidak memiliki keahlian dalam teknik dan topik pembelajaran mesin. Jaringan saraf, pembelajaran penguatan, pembelajaran permusuhan, dan teknik lainnya adalah contohnya. Jika Anda ingin membedakan diri Anda dari ilmuwan data lainnya, Anda harus terbiasa dengan teknik pembelajaran mesin termasuk pembelajaran mesin yang diawasi, pohon keputusan, dan regresi logistik, antara lain. Kemampuan ini akan membantu Anda dalam memecahkan berbagai tantangan ilmu data berdasarkan proyeksi hasil organisasi yang penting.

BACA JUGA: Kecerdasan Buatan: Pendekatan Modern.

Ilmu data mengharuskan penerapan teknik pembelajaran mesin di berbagai bidang. Dalam salah satu survei Kaggle, ditemukan bahwa hanya sebagian kecil profesional data yang mahir dalam keterampilan pembelajaran mesin tingkat lanjut seperti pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi, deret waktu, pemrosesan bahasa alami, deteksi outlier, visi komputer, mesin rekomendasi, analisis kelangsungan hidup , pembelajaran penguatan, dan pembelajaran permusuhan.

Bekerja dengan sejumlah besar kumpulan data adalah persyaratan ilmu data. Pembelajaran mesin adalah sesuatu yang harus Anda ketahui.

Visualisasi data

Dunia korporat menghasilkan sejumlah besar data secara teratur. Informasi ini harus diubah menjadi cara yang mudah untuk ditafsirkan. Data mentah lebih sulit dipahami orang daripada gambar dalam bentuk bagan dan grafik. "Sebuah gambar bernilai seribu kata," seperti ungkapan itu.

Sebagai ilmuwan data, Anda harus dapat memvisualisasikan data menggunakan alat seperti ggplot, d3.js, dan Matplotlib, serta Tableau. Alat-alat ini akan membantu Anda dalam mengubah hasil proyek yang kompleks ke dalam format yang mudah dimengerti. Masalahnya adalah banyak orang yang tidak terbiasa dengan korelasi serial atau nilai p. Anda harus menunjukkan secara grafis apa arti istilah-istilah tersebut dalam hasil Anda.

Organisasi dapat bekerja secara langsung dengan data berkat visualisasi data. Mereka dapat dengan cepat menyerap informasi yang akan memungkinkan mereka untuk memanfaatkan kemungkinan bisnis baru dan tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan.

Data tidak terstruktur

Kemampuan seorang ilmuwan data untuk bekerja dengan data yang tidak terstruktur sangat penting. Data tidak terstruktur adalah informasi tidak terstruktur yang tidak sesuai dengan tabel database. Video, artikel blog, ulasan pelanggan, posting jejaring sosial, umpan video, dan audio adalah contohnya. Ini adalah kumpulan teks yang panjang. Karena tidak disederhanakan, pengurutan jenis data ini sulit dilakukan.

Karena kerumitannya, kebanyakan orang menyebut data tidak terstruktur sebagai "analisis hitam." Bekerja dengan data tidak terstruktur memungkinkan Anda menemukan wawasan yang dapat membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik. Anda harus dapat menganalisis dan memanipulasi data tidak terstruktur dari banyak platform sebagai ilmuwan data.

Keterampilan Non-Teknis

Keingintahuan intelektual

“Saya tidak memiliki kemampuan luar biasa. Saya hanya tertarik karena saya bersemangat tentang hal itu.” Albert Einstein pernah berkata, "Tidak ada yang namanya ide bagus."

Anda mungkin sering mendengar ungkapan ini akhir-akhir ini, terutama dalam kaitannya dengan ilmuwan data. Dalam blog tamu yang dia tulis beberapa bulan lalu, Frank Lo menjelaskan apa yang tersirat di dalamnya dan membahas “bakat lunak” penting lainnya.

Keingintahuan digambarkan sebagai keinginan untuk belajar lebih banyak tentang sesuatu. Karena ilmuwan data menghabiskan sekitar 80% waktu mereka untuk memperoleh dan menyiapkan data, Anda harus dapat mengajukan pertanyaan tentangnya sebagai ilmuwan data. Ini karena fakta bahwa subjek ilmu data berkembang pesat, dan Anda perlu belajar lebih banyak untuk mengikutinya.

Anda harus selalu memperbarui keahlian Anda dengan membaca buku yang relevan tentang tren ilmu data dan meninjau konten online. Jangan terintimidasi dengan banyaknya info yang beredar di internet; kamu harus bisa memahami itu semua. Salah satu kemampuan yang Anda perlukan untuk berhasil sebagai ilmuwan data adalah rasa ingin tahu. Misalnya, Anda mungkin tidak melihat wawasan apa pun dalam data yang Anda kumpulkan pada awalnya. Keingintahuan akan memungkinkan Anda menyisir data untuk mencari jawaban dan informasi baru.

Ketajaman bisnis

Untuk menjadi ilmuwan data, Anda harus memiliki kesadaran menyeluruh tentang industri tempat Anda beroperasi dan menyadari masalah bisnis yang coba dipecahkan oleh organisasi Anda. Dalam hal ilmu data, kemampuan untuk mendeteksi masalah mana yang penting untuk dipecahkan bagi organisasi, serta mengidentifikasi cara baru perusahaan dapat memanfaatkan datanya, sangat penting.

Untuk melakukannya, Anda harus terlebih dahulu memahami bagaimana masalah yang Anda pecahkan dapat mempengaruhi organisasi. Inilah sebabnya mengapa Anda harus memahami bagaimana bisnis bekerja untuk memfokuskan upaya Anda dengan cara yang tepat.

Kemampuan berkomunikasi

Perusahaan yang mencari ilmuwan data yang kompeten menginginkan seseorang yang dapat mengomunikasikan temuan teknis mereka kepada tim non-teknis, seperti departemen Pemasaran atau Penjualan, dengan cara yang jelas dan lancar. Untuk mengelola data secara efektif, seorang ilmuwan data harus memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan dengan memberi mereka wawasan kuantitatif, serta mengetahui tuntutan rekan non-teknis mereka. Informasi lebih lanjut tentang kemampuan komunikasi untuk ahli kuantitatif dapat ditemukan dalam survei kilat terbaru kami.

Anda tidak hanya harus berkomunikasi dalam bahasa yang sama dengan organisasi, tetapi Anda juga harus menggunakan penceritaan data.
Sebagai seorang data scientist, Anda harus tahu cara merangkai narasi di sekitar data sedemikian rupa sehingga mudah dipahami. Misalnya, menampilkan tabel statistik tidak sesukses menyampaikan wawasan data secara naratif. Mendongeng akan membantu Anda dalam mengkomunikasikan temuan Anda secara efektif kepada atasan Anda.

Perhatikan hasil dan nilai yang tertanam dalam data yang Anda analisis saat berkomunikasi. Kebanyakan pemilik bisnis tidak tertarik untuk mempelajari apa yang Anda temukan; sebaliknya, mereka ingin tahu bagaimana hal itu akan menguntungkan perusahaan mereka. Belajar berkomunikasi dengan cara yang berfokus pada penawaran nilai dan membangun hubungan jangka panjang.

Kerja tim

Seorang ilmuwan data tidak dapat bekerja sendiri. Bekerja dengan eksekutif perusahaan untuk membangun strategi, manajer produk dan desainer untuk menghasilkan produk yang lebih baik, pemasar untuk meluncurkan kampanye konversi yang lebih baik, dan pengembang perangkat lunak klien dan server untuk membuat saluran data dan mengoptimalkan alur kerja adalah semua hal yang harus Anda lakukan. Anda harus berkolaborasi dengan semua orang di perusahaan, termasuk konsumen Anda.

Pada dasarnya, Anda akan bekerja dengan rekan tim Anda untuk membuat kasus penggunaan sehingga Anda dapat memahami tujuan bisnis dan data yang akan diperlukan untuk mengatasi tantangan. Anda harus tahu cara mendekati kasus penggunaan dengan benar, data apa yang Anda perlukan untuk memecahkan masalah, dan bagaimana menerjemahkan dan menyajikan hasilnya dengan cara yang dapat dipahami semua orang.

Sumber daya

Gelar Lanjutan – Untuk memenuhi kebutuhan saat ini, lebih banyak gelar Ilmu Data sedang dikembangkan, tetapi ada juga banyak program Matematika, Statistik, dan Ilmu Komputer yang tersedia.

MOOCs – Coursera, Udacity, dan Codeacademy adalah tempat yang sangat baik untuk memulai.

Sertifikasi – KDnugget telah mengeluarkan daftar lengkap.

Bootcamps – Lihat blog tamu ini dari ilmuwan data Datascope Analytics untuk informasi tambahan tentang bagaimana strategi ini dibandingkan dengan program gelar atau MOOC.

Kaggle – Kaggle mengatur tantangan ilmu data di mana Anda dapat berlatih dengan data dunia nyata yang berantakan dan memecahkan masalah bisnis dunia nyata. Pemeringkatan Kaggle dianggap serius oleh pemberi kerja karena dianggap relevan, pekerjaan proyek langsung.

Grup LinkedIn – Untuk berkomunikasi dengan anggota komunitas ilmu data lainnya, bergabunglah dengan grup yang relevan.

Pusat Ilmu Data dan KDnugget – Pusat Ilmu Data dan KDnugget adalah sumber daya yang sangat baik untuk mengikuti tren industri ilmu data.

Studi Burtch Works: Gaji Ilmuwan Data – Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang upah dan demografi ilmuwan data saat ini, unduh penelitian gaji ilmuwan data kami.

Saya yakin saya melewatkan sesuatu, jadi jika Anda mengetahui keterampilan atau sumber daya utama yang akan bermanfaat bagi calon ilmu data mana pun, silakan kirimkan di komentar di bawah!