Cara Menjadi Data Scientist

Data analis dan data scientist, apa bedanya?

Pekerjaan data analis dan data scientist dapat terlihat serupa keduanya memiliki tren atau pola dalam data untuk mengungkapkan cara baru bagi organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang operasi. Tetapi data scientist cenderung memiliki tanggung jawab lebih dan umumnya dianggap lebih senior daripada Data analis.

Data Scientist sering diharapkan untuk membentuk pertanyaan mereka sendiri tentang data, sementara analis data mungkin mendukung tim yang telah menetapkan tujuan dalam pikiran. Seorang data scientist mungkin juga menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengembangkan model, menggunakan pembelajaran mesin, atau menggabungkan pemrograman tingkat lanjut untuk menemukan dan menganalisis data. Dan tidak sedikit juga Data scientist dapat memulai karir mereka sebagai Data analis atau ahli statistik.

 

Bagaimana cara menjadi Data Scientist?

1. Dapatkan gelar science data

Pengusaha umumnya ingin melihat beberapa sertifikat akademis untuk memastikan kamu memiliki pengetahuan untuk menangani pekerjaan ilmu data, meskipun itu tidak selalu diperlukan. Meskipun demikian, gelar sarjana terkait pasti dapat membantu cobalah mempelajari ilmu data, statistik, atau ilmu komputer untuk mendapatkan kemajuan di bidang ini.

1. Mempertajam keterampilan yang relevan.

Jika kamu merasa dapat mempertajam beberapa keterampilan data science, pikirkan untuk mengambil kursus online atau mendaftar di bootcamp yang relevan. Berikut adalah beberapa keterampilan yang ada:

• Bahasa pemrograman: Ilmuwan data dapat menghabiskan waktu menggunakan bahasa pemrograman untuk memilah-milah, menganalisis, dan mengelola sebagian besar data. Bahasa pemrograman populer untuk ilmu data meliputi:
  • Python
  • SQL
  • SAS
• Visualisasi data: Mampu membuat bagan dan grafik adalah bagian penting dari menjadi data scientist. Keakraban dengan alat-alat berikut harus mempersiapkan Anda untuk melakukan pekerjaan:
  • Tableau
  • PowerBI
  • Excel
• Machine Learning: Memasukkan Machine Learning dan pembelajaran mendalam ke dalam pekerjaan kamu sebagai Data Scientist berarti terus meningkatkan kualitas data yang kamu kumpulkan dan berpotensi dapat memprediksi hasil kumpulan data di masa mendatang. Kursus pembelajaran mesin dapat membantu kamu memulai dengan dasar-dasarnya.
• Big data: Beberapa perusahaan mungkin ingin melihat bahwa kamu sudah terbiasa bergulat dengan big data. Beberapa kerangka kerja perangkat lunak yang digunakan untuk memproses data besar termasuk Hadoop dan Apache Spark.
• Communication: Data Scientist paling brilian 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 Data Scientist

1. Dapatkan pekerjaan analitik data tingkat pemula

Meskipun ada banyak jalan untuk menjadi ilmuwan data, memulai pekerjaan tingkat pemula terkait bisa menjadi langkah awal yang baik. Carilah posisi yang banyak bekerja dengan data, seperti analis data, analis intelijen bisnis, ahli statistik, atau insinyur data. Dari sana, kamu dapat meningkatkan diri menjadi Data Scientist saat Anda memperluas pengetahuan dan keterampilan kamu.