SUKABUMIUPDATE.com - Data scientist merupakan salah satu pekerjaan dibidang IT yang saat ini banyak dibutuhkan oleh banyak perusahaan. Maka dari itu banyak orang yang mulai belajar untuk terjun ke dunia sains data.
Pada awalnya, data scientist hanya bisa dimasuki oleh orang-orang berpendidikan tinggi yang berkecimpung dengan programming, matematika dan statistika. Namun saat ini data scientist dapat dijajal oleh orang awam sekalipun secara otodidak.
(Ilustrasi) Data science. - (IST)Melansir brainstation.io, berikut ini delapan langkah tepat untuk menjadi seorang data scientist:
1. Kembangkan skill olah data
Jika kamu tidak memiliki pengalaman kerja atau belajar di bidang ilmu data, tidak perlu khawatir. Seperti disebutkan di awal sebelumnya, orang awam sekalipun bisa menjadi ilmuwan data.
Data scientist merupakan pekerjaan yang cukup kompleks, maka dari itu kamu perlu mempelajari matematika, statistika dan pemrograman.
Ketika masuk ke dunia data scientist, kamu harus mengasah kemampuan Python, SQL dan Spreadsheet (Microsoft Excel atau Google Sheet). Ketiga keterampilan tersebut sangat penting untuk mengatur dan mengolah data mentah menjadi sebuah informasi.
2. Pelajari dasar-dasar ilmu data
Kursus atau bootcamp ilmu data dapat menjadi cara yang ideal untuk memperoleh atau membangun dasar-dasar ilmu data. Kamu nantinya akan mempelajari cara mengumpulkan data, menganalisis dan memodelkan data, serta visualisasi dan penyajian data.
Meski mempelajari ilmu data disarankan melalui bootcamp, namun mempelajarinya secara otodidak juga cukup baik, bahkan kamu bisa menyesuaikan waktu serta porsi materi yang dibutuhkan.
Jika kamu punya dana lebih bootcamp bisa menjadi pilihan utama, namun bila sebaliknya, otodidak adalah pilihan yang baik.
3. Pelajari bahasa pemrograman utama ilmu data
Ilmuwan Data mengandalkan sejumlah alat dan program khusus yang dikembangkan secara khusus untuk pembersihan, analisis, dan pemodelan data. Selain Excel untuk keperluan umum, Ilmuwan Data harus terbiasa dengan bahasa pemrograman statistik seperti Python dan R dan bahasa kueri seperti SQL.
Salah satu alat terpenting Data Scientist adalah RStudio Server, yang mendukung development environment untuk bekerja dengan R di server.
Open-source Jupyter Notebook adalah aplikasi populer lainnya, yang terdiri dari pemodelan statistik, data yaitu, fungsi pembelajaran mesin, dan banyak lagi.
Ilmu data semakin melibatkan Machine Learning yang menerapkan kecerdasan buatan untuk memberi sistem kemampuan belajar secara akurat tanpa diprogram secara eksplisit.
4. Praktek proyek ilmu data
Setelah kamu mempelajari dasar-dasar bahasa pemrograman dari ilmu data, selanjutnya adalah melakukan praktek untuk melatih keterampilan dan mengembangkan skill yang telah dimiliki.
Kamu mencoba berlatih mengerjakan tugas pengolahan data menggunakan spreadsheet dan mengelola database menggunakan SQL. Selain itu kamu juga bisa melatih kemampuan pembuatan model data menggunakan Python atau R.
5. Asah data visualization dan presentasi
Data visualization atau visualisasi data merupakan salah satu aspek penting dalam data scientist. Maka dari itu kamu perlu mempelajari data visualization. Ada beberapa tools khusus yang bisa kamu gunakan seperti Tableu, PowerBI, Plotly atau Infogram.
Selain menampilkan hasil olah data dalam bentuk visual, kamu juga perlu mengasah skil presentasi. Sebab, presentasi akan lebih mempertajam pemahaman dari data visualization. Tentunya ini sangat penting ketika suatu saat kamu memiliki client.
6. Buat portofolio
Langkah terakhir untuk menjadi seorang data scientist adalah membuat portofolio. Jika kamu sudah cukup menguasai ilmu di bidang scientist, kamu bisa menjual skill yang telah dipelajari.
Kamu bisa membuat portofolio melalui proyek dummy. Portofolio tersebut bisa kamu gunakan untuk melamar kerja sebagai data scientist atau menjadi data scientist freelance.
Editor : Aidil Fichri