Dua analis dari LinkedIn menciptakan istilah 'ilmuwan data' pada tahun 2008. Mereka hanya mencoba mendeskripsikan apa yang mereka lakukan, yaitu mendapatkan nilai bisnis dari data besar yang dihasilkan oleh situs web mereka. Dalam prosesnya, mereka akhirnya menamai jabatan yang akan melihat permintaan luar biasa di tahun-tahun mendatang dan bahkan disebut sebagai 'Pekerjaan terseksi dari 21 tahunstabad.'
Sekarang, organisasi yang menganggap 'data' sebagai aset berharga sedang mencari pakar data ini atau 'ilmuwan' untuk mengarahkan mereka ke masa depan.
Jadi, apa yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist yang hebat? ……… Berbagai macam keahlian!
Sekilas tentang keterampilan inti seorang ilmuwan data.
Proses ilmu data meliputi 3 tahap.
- Pengambilan Data
- Analisis data
- Presentasi
Mari kita lihat lebih dekat peran seorang data scientist di setiap tahap ini.
Pengambilan Data
- Keterampilan Pemrograman dan Database
Langkah pertama dari data mining adalah menangkap data yang benar. Jadi, untuk menjadi data scientist, sangat penting untuk mengenal alat dan teknologi, terutama yang open source seperti Hadoop, Java, Python, C ++, dan teknologi database seperti SQL, NoSQL, HBase, dan sebagainya.
- Domain dan Keahlian Bisnis
Data berbeda menurut bisnisnya. Oleh karena itu, memahami data bisnis membutuhkan keahlian, yang datang hanya dengan bekerja di domain data tertentu.
Misalnya: Data yang dikumpulkan dari bidang medis akan sangat berbeda dari data toko pakaian ritel.
- Keterampilan Pemodelan Data, Gudang dan Data Tidak Terstruktur
Organisasi mengumpulkan data dalam jumlah besar melalui berbagai sumber. Data yang ditangkap dengan cara ini tidak terstruktur dan perlu diatur sebelum analisis. Oleh karena itu, seorang data scientist harus mahir dalam memodelkan data yang tidak terstruktur.
Analisis data
- Keterampilan Alat Statistik
Keterampilan penting seorang data scientist adalah mengetahui cara menggunakan alat statistik seperti R, Excel, SAS, dan sebagainya. Alat-alat ini diperlukan untuk menggiling data yang diambil dan menganalisisnya.
- Keterampilan Matematika
Pengetahuan ilmu komputer saja tidak cukup untuk menjadi ilmuwan data. Profil data scientist membutuhkan seseorang yang dapat memahami algoritme dan pemrograman machine learning berskala besar, sekaligus menjadi ahli statistik yang mahir. Ini membutuhkan keahlian dalam disiplin ilmu dan matematika selain bahasa komputer.
Presentasi
- Keterampilan Alat Visualisasi
Anda mungkin dapat menambang dan memodelkan data yang dikumpulkan, tetapi apakah Anda dapat memvisualisasikannya?
Jika Anda ingin menjadi ilmuwan data yang sukses, Anda harus dapat bekerja dengan beberapa alat visualisasi data untuk merepresentasikan analisis data secara visual. Beberapa di antaranya termasuk R, Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing, dan Google Visualization API dll.
Tapi ini bukanlah akhir! Jika Anda benar-benar ingin menjadi seorang data scientist, Anda juga harus memiliki keterampilan berikut:
pengecualian penanganan dalam prosedur tersimpan oracle
- Kemampuan berkomunikasi: Statistik dan Excel adalah yang sulit untuk ditangani. Ilmuwan Data harus dapat menyajikan data dengan cara mengkomunikasikan hasil kepada pengguna bisnis.
- Kemampuan bisnis : Ilmu data harus memainkan banyak peran. Mereka perlu berkomunikasi dengan beragam orang dalam organisasi. Oleh karena itu, memiliki keterampilan bisnis yang kuat yang mencakup komunikasi, perencanaan, pengorganisasian, dan pengelolaan akan sangat membantu. Ini termasuk memahami kebutuhan bisnis dan aplikasi dan menafsirkan informasi yang sesuai. Selain itu, ia harus memiliki pemahaman menyeluruh tentang tantangan utama dalam industri dan harus mengetahui rasio keuangan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Intinya, seorang data scientist juga berpikir tentang 'Bisnis'.
- Keterampilan pemecahan masalah: Ini tampak jelas karena ilmu data adalah tentang pemecahan masalah. Seorang ilmuwan data yang efisien harus meluangkan waktu dan melihat ke dalam masalah secara mendalam dan menghasilkan solusi yang sesuai untuk pengguna.
- Keterampilan Prediksi: Seorang data scientist juga harus menjadi peramal yang efisien. Dia harus memiliki pengetahuan luas tentang algoritme untuk memilih algoritme yang tepat agar sesuai dengan model data. Ini melibatkan sejumlah kreativitas untuk menggunakan dan merepresentasikan data dengan bijaksana.
- Peretasan: Saya tahu kedengarannya menakutkan, tetapi keterampilan peretasan yang berbeda seperti memanipulasi file teks pada baris perintah, memahami operasi vektor dan pemikiran algoritmik akan membuat Anda menjadi ilmuwan data yang lebih baik.
Melihat rangkaian keterampilan di atas, jelaslah bahwa menjadi Ilmuwan Data tidak hanya tentang mengetahui segala sesuatu tentang data. Ini adalah profil pekerjaan dengan penggabungan keterampilan data, keterampilan matematika, keterampilan bisnis, dan keterampilan komunikasi. Dengan semua keterampilan ini bersama-sama, seorang Ilmuwan Data dapat disebut sebagai bintang Rock di bidang TI.
Daftar periksa untuk menjadi ilmuwan data yang luar biasa dan efisien:
Kami membahas keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi ilmuwan data. Ada perbedaan besar hanya dengan menjadi ilmuwan data dan menjadi ilmuwan data yang hebat dan efisien. Keterampilan berikut bersama dengan keterampilan yang disebutkan di atas, membedakan Anda dari menjadi ilmuwan data biasa atau bahkan biasa-biasa saja.
- Keterampilan matematika - Kalkulasi, operasi Matriks, Pengoptimalan numerik, metode stokastik, dll.
- Keterampilan statistik - Model regresi, rambut panjang, klasifikasi, diagnostik, Statistik terapan, dll.
- Komunikasi - Visualisasi, presentasi dan penulisan.
- Database - Selain CouchDB, pengetahuan dalam database non-tradisional seperti MongoDB dan Vertica.
- Bahasa pemrograman - Pig, Hive, Java, Python, dll.
- Pemrosesan bahasa alami dan Penambangan Data.
Edureka memiliki kurasi khusus yang membantu Anda mendapatkan keahlian dalam Algoritme Pembelajaran Mesin seperti K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes. Anda akan mempelajari konsep Statistik, Rangkaian Waktu, Penambangan Teks, dan pengantar Deep Learning juga. Gelombang baru untuk kursus ini akan segera dimulai !!