By 
Data Scientist merupakan profesi data yang sekarang ini sedang populer. Bukan hanya menarik orang dengan latar belakang IT, namun juga dari non-IT. Hal ini menunjukkan bahwa siapa pun bisa menjadi data science asalkan ingin terus berlatih.
Seorang Data Scientist mempunyai beberapa tugas utama yaitu memastikan infrastruktur data yang baik supaya data tersimpan rapi dan mudah diakses saat dibutuhkan, melakukan analisis big data, eksperimen model untuk analisis data, dan membangun machine learning.
Profesi Data Scientist cukup banyak dibutuhkan oleh perusahaan di berbagai bidang seperti kesehatan, pendidikan, transportasi, dan lain sebagainya. Jenjang karir dan gaji yang ditawarkan juga menjanjikan.
Jika Anda ingin menjadi Data Scientist, maka Anda harus menguasai keterampilan yang dibutuhkan. Khusus untuk pemula, mungkin diperlukan lebih banyak waktu untuk mempelajari dan menguasai keterampilan ini.
Bagaimana Tips Menjadi Data Scientist untuk Pemula Data?
- Belajar Matematika dan Statistik
Data Scientist akan selalu berhubungan dengan data. Untuk mengolah data, Data Scientist akan menggunakan data science. Apa itu ilmu data? Ilmu data ialah bidang ilmu yang terdiri dari tiga pilar ilmu, yaitu matematika, statistika, dan komputer (pemrograman).
Oleh sebab itu, matematika dan statistika merupakan keahlian wajib bagi seorang Data Scientist. Statistik juga harus dipelajari lebih dalam karena banyak digunakan dalam menganalisis data.
Anda bisa mulai dengan mempelajari jenis-jenis data statistik, metode pengolahan yang sering digunakan para data scientist untuk analisis, hingga cara menyajikan hasil analisis menggunakan grafik yang tepat.
Anda bisa mendapatkannya dari buku, artikel online, atau mengikuti kursus ilmu data. Lalu secara perlahan coba lakukan analisis dengan menggunakan dataset sederhana. Terapkan metode statistik yang sesuai dan tarik kesimpulan dari hasil analisis yang Anda lakukan.
- Memahami Jenis Data
Dalam ilmu data ada berbagai jenis data yang sering digunakan. Seorang Data Scientist, harus memahami jenis data yang digunakan saat memproses suatu kumpulan data. Dengan begitu Data Scientist akan terhindar dari penerapan metode analitik yang tidak akurat.
Karena akan membuat hasil analisa nantinya menjadi kurang maksimal. Beberapa jenis data yang sering digunakan dalam ilmu data adalah data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif ialah data yang disajikan dalam bentuk non-numerik.
Sementara data kuantitatif merupakan data yang dinyatakan dalam angka atau numerik. Jenis data yang berbeda berarti penanganan yang berbeda. Oleh karena itu pahami dengan benar jenis data yang akan digunakan saat menganalisis.
- Kuasai Skill Pemrograman
Selain statistika, terdapat skill lain yang tidak kalah penting yakni programming. Ilmu data ialah ilmu yang terdiri dari matematika, statistik, dan pemrograman yang berkolaborasi untuk memfasilitasi pemrosesan data secara lebih efektif.
Belajar pemrograman bisa dimulai dengan memahami library yang digunakan, bagaimana sintaks diterapkan, dan istilah-istilah dalam bagian-bagian dari sebuah koding. Beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh Data Scientist untuk mengolah data adalah R, Python, dan SQL.
Ketiga ini berperan dalam membangun infrastruktur pengelolaan data, visualisasi data, pemrosesan data, dan membangun teknologi pembelajaran mesin. Pemrograman bisa dipelajari dengan otodidak mulai dari video tutorial, kursus, buku, serta pelatihan atau workshop.
- Memperdalam Pengetahuan Tentang Teknologi Machine Learning
Satu lagi skill yang harus dikuasai Data Scientist ialah machine learning. Apa yang dimaksud Machine Learning? Machine Learning merupakan algoritma yang memungkinkan mesin belajar sendiri. Mesin akan belajar dari input data dan memberikan respon atau output yang sesuai. Data scientist selain mengolah data namun bertugas membangun machine learning.
Jika Anda ingin belajar Data Science dan Data Analyst Hacktiv8 merupakan tempat yang tepat. Hacktiv8 merupakan tempat pelatihan untuk pemula supaya menjadi talenta digital yang terlatih seperti Data Scientist, Programmer, dan Digital Marketer.