Karier Ilmu Data

Bagi para ahli yang kompeten, ilmu data tetap menjadi salah satu pekerjaan yang paling menjanjikan dan diminati. Pekerjaan ilmu data memuaskan dan menguntungkan, tetapi memulai di lapangan tidaklah mudah. Gelar sarjana atau magister tidak diperlukan untuk bekerja dalam ilmu data. Yang dibutuhkan adalah keahlian dan keahlian yang sesuai.

Blog ini akan membantu Anda dalam memahami banyak jalur pekerjaan dan kemampuan penting, serta bagaimana memulai karir yang menjanjikan dalam ilmu data.

Untuk memulai karir yang sukses dalam ilmu data, Anda hanya perlu keterampilan teknis seperti analisis, pembelajaran mesin, statistik, dan jaringan saraf, serta kemampuan untuk memecahkan masalah, berpikir kritis, dan mengkomunikasikan cerita.

Apa manfaat dari Karir Ilmu Data?

Karena banyaknya data yang dihasilkan di seluruh perusahaan dan kebutuhan untuk pengambilan keputusan berbasis data yang efektif, kebutuhan akan kemampuan ilmu data telah meningkat.

Gaji yang tinggi:

Pengalaman kerja adalah penentu terpenting dalam pembayaran ilmu data; namun, pendapatan rata-rata profesional ilmu data tingkat pemula lebih tinggi daripada gaji rata-rata di Amerika Serikat.

Memecahkan masalah kompleks:

Tugas utama ilmuwan data adalah menemukan wawasan dengan menganalisis dan memproses sejumlah besar data mentah. Bagaimana Anda bisa meningkatkan penjualan, misalnya? Untuk menemukan masalah yang tidak ditangani dalam proses perusahaan saat ini.

Dengan data yang dikumpulkan di banyak bagian kehidupan, mulai dari pemasaran hingga kesehatan, dan bahkan olahraga dan hiburan, kemampuan untuk mengekstrak pengetahuan dari data merupakan posisi yang sangat kuat.”

Kurang rentan terhadap otomatisasi Pekerjaan:

Secara umum, semakin terspesialisasi suatu pekerjaan (semakin sedikit individu yang melakukannya), semakin kecil kemungkinannya untuk diotomatisasi karena semakin sedikit motivasi untuk menginvestasikan sumber daya yang diperlukan untuk membangun mesin yang mampu melakukan tugas tersebut.

Pada saat itu, ilmu data akan menjadi bakat yang diperlukan yang tidak terbatas pada beberapa ahli, dan kami tidak akan membutuhkan seseorang yang telah dilatih secara khusus dalam ilmu data.

Saya optimis tentang waktu ini karena saya telah melihat nilai keahlian domain dalam membangun jalur ilmu data yang efisien dari waktu ke waktu. Ilmu data dapat memenuhi janjinya untuk meningkatkan efisiensi dan memungkinkan pengambilan keputusan yang objektif jika alat yang tepat diberikan kepada orang-orang yang memiliki kompetensi di suatu sektor. Posisi ilmu data tidak mungkin digantikan oleh otomatisasi, tetapi jika alat yang benar diproduksi, seorang ilmuwan data mungkin menjadi spesialisasi khusus.

Individu dengan pemahaman yang signifikan tentang cara mengubah data menjadi wawasan yang dapat digunakan menggunakan keterampilan analitis memiliki peluang bagus untuk berkarir di bidang ilmu data.

Menjadi Ilmuwan Data

Pelajari dasar-dasarnya

Anda harus memiliki pemahaman menyeluruh tentang prinsip-prinsip ilmu data, seperti statistik, probabilitas, pengujian hipotesis, dan alat analisis data seperti Excel, yang merupakan salah satu metode klasik yang masih digunakan untuk memeriksa kumpulan data kecil, sebagai profesional ilmu data. Anda juga harus terbiasa dengan bahasa pemrograman seperti R, Python, SQL, Hadoop, dan perangkat lunak visualisasi data seperti Tableau dan Power BI.

Jika Anda tertarik untuk menjadi ilmuwan data, Anda dapat mengikuti kursus dan belajar dari mentor yang berkomitmen.

Pilih peran yang tepat:

Di bidang ilmu data, ada banyak peluang kerja. Pakar visualisasi data, pakar pembelajaran mesin, ilmuwan data, insinyur data, dan sebagainya hanyalah segelintir dari banyak kemungkinan. Masuk ke satu peran mungkin lebih mudah daripada yang lain, tergantung pada riwayat dan pengalaman kerja Anda. Misalnya, jika Anda seorang pengembang perangkat lunak, beralih ke rekayasa data tidak akan sulit. Jadi, sampai Anda jelas ingin menjadi apa, Anda akan terjebak dalam memutuskan jalan mana yang harus diambil dan kemampuan mana yang harus dikembangkan.

Bergabunglah dengan komunitas ilmu data:

Tanggung jawab utama seorang profesional data adalah untuk menghasilkan wawasan penting dalam kolaborasi dengan pemangku kepentingan internal dan eksternal. Selain itu, banyak ilmuwan data senang berhubungan dengan rekan-rekan mereka dalam peran yang sama untuk memperdebatkan ide dan pendekatan baru. Untuk tetap mengikuti subjek ilmu data, Anda dapat berinteraksi dengan rekan-rekan dalam grup tersebut.

Saya akan membahas tiga komunitas ilmu data terpopuler bersama Anda.

Kaggle:

Ini adalah salah satu komunitas ilmu data terbesar di dunia. Itu terutama dibuat sebagai alat untuk mengevaluasi dan merakit tim untuk berbagai turnamen. Ini membantu Anda dalam menemukan dan menerbitkan kumpulan data, menjelajahi dan membangun model di lingkungan berbasis web, dan berbagi pekerjaan Anda dengan ilmuwan dan insinyur lain. Yang terbaik dari semuanya, Kaggle saat ini memiliki lebih dari 3 juta anggota aktif yang dapat menggunakan platform ini untuk menyumbangkan pengetahuan dan pengalaman mereka.

Komunitas ilmu data IBM:

Halaman web ilmu data IBM terkenal karena mereka menampung blog dan podcast dari beberapa tokoh industri. Jika Anda memerlukan saran khusus dari pakar industri, Komunitas Ilmu Data IBM adalah tempat yang tepat untuk dikunjungi. Ini tidak menyambut pendatang baru seperti beberapa komunitas lain di sini, tapi itu tidak selalu merupakan hal yang negatif.

Reddit:

Ini adalah kelompok ilmu data yang aneh, yang lebih dikenal karena bertukar meme daripada menjawab masalah ilmiah yang serius. Ada banyak subreddit yang didedikasikan untuk debat mendalam di atas kertas. Beberapa subreddit yang paling populer adalah r/datascience, r/dataisbeautiful, dan r/MachineLearning.

Pilih bahasa/Alat

Pemula cenderung paling sering menanyakan pertanyaan ini. Bahasa/alat apa yang harus saya gunakan untuk berhasil dalam karir ilmu data? Sebelum saya menjawab pertanyaan ini, saya ingin menunjukkan bahwa alat hanya dimaksudkan untuk digunakan untuk implementasi; itu lebih penting untuk memahami konsep. Python adalah bahasa yang paling banyak digunakan dan paling sederhana dalam industri ilmu data; itu adalah bahasa yang mudah digunakan yang dapat digunakan bahkan oleh orang-orang non-teknis. Izinkan saya memberi Anda ikhtisar singkat tentang bahasa dan alat paling populer saat ini.

Meskipun Microsoft Excel dapat digunakan untuk analisis data, pengetahuan tentang alat analisis data tingkat tinggi diperlukan untuk menjadi ilmuwan data.

Kami akan membahas alat-alat ini secara lebih rinci nanti.

ular piton:

Python adalah bahasa pemrograman paling populer untuk ilmu data dan pembelajaran mesin, serta salah satu bahasa komputer paling populer pada umumnya.

Analisis data, visualisasi data, AI, pemrosesan bahasa alami, dan otomatisasi proses robot semua dimungkinkan dengan bahasa pemrograman Python. Python dapat digunakan untuk membuat aplikasi web, seluler, dan desktop. Hal ini memungkinkan prosedural, fungsional, dan gaya pemrograman lainnya, serta ekstensi yang ditulis dalam C atau C++, selain pemrograman berorientasi objek.

Ini digunakan tidak hanya oleh ilmuwan data, pemrogram, dan insinyur jaringan, tetapi juga oleh personel non-teknis seperti akuntan, ahli matematika, dan ilmuwan, yang tertarik dengan karakternya yang ramah pengguna.

R:

Bahasa pemrograman R adalah lingkungan sumber terbuka dan gratis untuk komputasi statistik, grafik, dan pemrosesan data, analisis, dan visualisasi. R adalah salah satu bahasa paling populer untuk ilmu data dan analitik tingkat lanjut, karena digunakan oleh sebagian besar ilmuwan data, peneliti universitas, dan ahli statistik untuk mengambil, membersihkan, menganalisis, dan menyajikan data.
Alat Visualisasi Data:
Seorang pakar ilmu data harus mampu menceritakan kisah yang kuat dan menggunakan alat visualisasi secara efektif untuk mengomunikasikan ide-ide mereka kepada audiens. Mari kita lihat beberapa alat visualisasi data paling populer di industri ini.

Tablo:

Tableau adalah intelijen bisnis dan alat visualisasi data. Cara individu menggunakan data untuk memecahkan masalah berubah berkat alat analisis visual ini. Tableau membuat data lebih mudah dilihat dan dipahami, memungkinkan bisnis menjadi lebih didorong oleh data. Mudah digunakan, dan dengan cepat menjadi pilihan populer untuk intelijen bisnis modern. Ini membantu dalam eksplorasi, manajemen, dan penemuan wawasan berbasis data yang dapat mengubah perusahaan. Ini adalah platform analitik yang lebih mampu, aman, dan mudah beradaptasi.

Tableau menawarkan berbagai alat, termasuk desktop, server, CRM, dan banyak lagi, yang dapat Anda manfaatkan untuk memenuhi kebutuhan bisnis.

Daya BI:

Power BI adalah sekumpulan layanan perangkat lunak, aplikasi, dan konektor yang bekerja bersama untuk mengubah data mentah Anda menjadi representasi visual. Spreadsheet Excel atau kumpulan gudang data hibrid berbasis cloud dan lokal dapat digunakan untuk menyimpan informasi. Power BI memudahkan untuk terhubung ke sumber data Anda, memvisualisasikan dan mengungkap apa yang penting, dan membagikan temuan Anda dengan siapa pun yang Anda pilih. Ini adalah salah satu alat intelijen bisnis yang paling banyak digunakan di industri.

Kemampuan komunikasi efektif

Orang-orang berpikir bahwa jika mereka mahir secara teknis, mereka akan berhasil dalam wawancara untuk karir ilmu data jika mereka adalah komunikator yang hebat. Ini adalah fabrikasi. Untuk mengkomunikasikan ide-ide Anda kepada audiens, Anda harus memiliki keterampilan komunikasi yang efektif.

Berusahalah untuk menjadikan teman Anda seorang komunikator yang baik. Dengarkan pengantar Anda dan mintalah kritik yang jujur. Dia akan membawamu ke cermin!

Anda dapat mendiskusikan pemikiran Anda dengan rekan kerja atau membuktikan kasus Anda dalam rapat jika Anda memiliki kemampuan komunikasi yang baik. Siapa pun yang tertarik untuk mengejar karir di bidang ilmu data harus memiliki kompetensi ini.

Kesimpulan

Pengusaha menginvestasikan banyak waktu dan uang di bidang ilmu data karena permintaannya tinggi. Anda dapat memulai karir yang menjanjikan dalam ilmu data dengan mengambil langkah-langkah yang diperlukan. Saya harap blog ini bermanfaat dalam membantu Anda memahami bagaimana memulai karir yang menjanjikan dalam ilmu data.