Menjadi Seorang Data Science 2022
Cara Menjadi Data Science Tanpa Gelar – Di zaman sekarang ini, Data Science adalah salah satu karir terpanas di industri teknologi. Perusahaan sedang melakukan perekrutan, dan mencari Data Scientist yang dapat mengubah poin data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ada peningkatan 480% dalam lowongan pekerjaan Data Science sejak 2016 dan Glassdoor mencantumkan Data Science sebagai pekerjaan terbaik ketiga di Amerika.
Jadi apa yang menghentikan Anda untuk memulai perjalanan Data Science Anda? Jika jawabannya adalah “gelar dalam Data Science” maka Anda mungkin terkejut mengetahui bahwa sangat mungkin untuk menjadi Data Scientist tanpa gelar. Ingin mewujudkannya? Kita akan rangkum Sedikit di artikel ini.
Apa itu Data Science?
Data Science adalah bidang dalam industri perangkat lunak yang berkaitan dengan mempelajari bagaimana perusahaan dapat memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data.
Data Science muncul sebagai bidang karena semakin besar volume data digital yang dihasilkan setiap hari. Bagi sebagian orang, jumlah data itu terlalu besar untuk diproses dan menjadi berharga dalam beberapa hal. Tetapi menjadi jelas bahwa teknik dari statistik dan ilmu komputer dapat digunakan untuk menggali pola dalam data dan memperoleh wawasan yang berarti darinya. Dengan demikian, Data Science lahir.
Apa yang Dilakukan Data Scientist?
Data Scientist menghabiskan sebagian waktu mereka untuk menganalisis kumpulan data dan mencari wawasan yang dapat membantu bisnis meningkatkan metrik utama. Tapi itu bukan satu-satunya hal yang dilakukan Data Scientist.
Data Scientist bekerja dengan pemangku kepentingan utama di bisnis untuk mencari tahu apa tantangan utama mereka. Ini meletakkan dasar untuk proses Data Science. Tantangan bisnis menjadi pernyataan masalah bagi para Data Scientist.
Mereka kemudian melanjutkan untuk membangun model data dan menulis algoritma yang dapat memproses data. Semua ini dilakukan dengan tujuan untuk menemukan solusi dari pernyataan masalah awal. Data Scientist menggunakan berbagai teknik untuk mewujudkannya, termasuk analisis matematis, keterampilan pemodelan prediktif, pemrosesan bahasa alami, analisis regresi, pembelajaran mendalam, dan pemikiran analitis.
Aplikasi Data Science hampir tidak terbatas. Misalnya, di sektor pemasaran, agensi pemasaran digital selalu mencari cara untuk meningkatkan ROI pemasaran kampanye mereka. Ada pasukan Data Scientist yang mengerjakan masalah ini untuk melihat bagaimana pelanggan bisa mendapatkan hasil maksimal dari uang mereka.
Untuk melakukan itu, Data Scientist mempelajari berbagai saluran pemasaran, jenis iklan, dan materi iklan yang digunakan untuk mempromosikan produk. Mereka memperoleh kumpulan data dari kampanye pemasaran, kelompok yang dipilih untuk set iklan yang berbeda, dan mempelajari aspek materi iklan yang digunakan, seperti salinan dan gambar. Wawasan dari analisis ini digunakan untuk mengembangkan kampanye pemasaran yang dapat menjangkau sebanyak mungkin orang dengan harga serendah mungkin.
Apa Keterampilan yang Dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist?
Meskipun Anda tidak memerlukan gelar dalam Data Science untuk menjadi Data Scientist, Seperti yang di lansir dari website springboard Anda harus memiliki keterampilan berikut:
Matematika Dasar dan Statistik
Semua teknik yang digunakan Data Scientist didasarkan pada matematika dan statistik. Ini juga membantu untuk terbiasa dengan probabilitas, aljabar linier, dan kalkulus. Semua pekerjaan lanjutan yang akan Anda lakukan sebagai Data Scientist, seperti dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, akan membutuhkan keterampilan tersebut.
Kemampuan Analisis
Data Scientist perlu memiliki keterampilan analitis yang diperlukan untuk memperoleh dan memproses data dalam jumlah besar. Ini berarti memilih kumpulan data yang tepat untuk suatu masalah, menemukan pola yang tersembunyi di dalamnya, dan kemudian menggunakan temuan tersebut untuk membuat rekomendasi yang dapat meningkatkan operasi bisnis.
Jika Anda ingin meningkatkan keterampilan analitis Anda, cobalah mengerjakan beberapa proyek Data Science.
Bahasa Pemrograman
Keterampilan pemrograman tidak diperlukan untuk setiap pekerjaan Data Science. Tetapi memang membantu untuk memiliki pengalaman pemrograman, terutama jika Anda mencoba mendapatkan pekerjaan tingkat pemula di industri ini.
Python dan R adalah dua bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dalam Data Science. Jika Anda baru memulai, pilih salah satu dari keduanya. Tetapi ada sejumlah bahasa pemrograman lain untuk Data Science yang dapat Anda pelajari jika Anda sudah mahir dalam Python dan R.
Visualisasi Data
Keterampilan komunikasi adalah kunci dalam pekerjaan Data Science, terutama ketika berkomunikasi dengan pemangku kepentingan non-teknis. Jadi, penting bagi Data Scientist untuk mahir dalam visualisasi data.
Mengubah data menjadi bagan atau grafik mungkin tampak sederhana, tetapi ini adalah keterampilan yang membutuhkan waktu untuk dipelajari jika Anda ingin melakukannya dengan cara yang benar. Untungnya, alat visualisasi data gratis berlimpah dan Anda dapat bermain-main dengannya untuk melatih dan menyempurnakan keterampilan Anda.
9 Langkah Sederhana Untuk Masuk Data Science (Tanpa Gelar Data Science)
Sekarang setelah kita mengetahui apa yang dilakukan seorang Data Scientist, Seperti yang di lansir dari website springboard mari kita jelajahi langkah-langkah untuk benar-benar menjadi seorang Data Scientist.
Langkah 1: Identifikasi Apa yang Perlu Anda Pelajari
Kami telah melihat berbagai keterampilan yang perlu dimiliki oleh para Data Scientist, dan peran yang mereka mainkan dalam organisasi. Jadi sekarang adalah saat yang tepat untuk mempertimbangkan keterampilan mana yang sudah Anda miliki, dan keterampilan mana yang perlu Anda pelajari.
Kemungkinan besar, Anda harus memoles beberapa area lebih dari yang lain. Misalnya, Anda mungkin seorang programmer yang sangat baik tetapi Anda belum pernah mengerjakan visualisasi data sebelumnya.
Jika di situlah Anda berada, mulailah mengambil keterampilan di area yang tidak Anda kenal secara perlahan dan metodis. Pilih satu area pada satu waktu dan pastikan Anda mengikuti teori dengan praktik setiap kali. Jadi, jika visualisasi data adalah fokus Anda, maka kerjakan beberapa proyek visualisasi menggunakan beberapa kumpulan data yang tersedia secara gratis.
Langkah 2: Perbaiki Dasar-dasar Fundamental anda
Sangat mudah untuk menjadi yang terdepan dalam perjalanan pembelajaran Data Science Anda. Tetapi penting untuk diingat bahwa, untuk posisi entry-level, pemberi kerja paling tertarik dengan pengetahuan Anda tentang dasar-dasar Data Science.
Jadi, pastikan Anda bisa mendapatkan landasan yang kuat dalam dasar-dasar Data Science. Itu termasuk dasar-dasar ilmu komputer seperti database relasional, SQL, pemrograman, dan komputasi terdistribusi; kemampuan untuk memahami bagaimana konsep matematika dalam aljabar linier, kalkulus multivariabel, dan statistik diterapkan untuk memecahkan masalah dunia nyata; dan bagaimana matematika dan ilmu komputer digunakan dalam analisis data.
Langkah 3: Ketahui Matematika Anda
Seperti yang telah kita lihat, matematika adalah keterampilan inti yang diperlukan untuk berkarir di bidang Data Science. Anda harus fasih dengan pemecahan masalah di bidang-bidang seperti statistik, probabilitas, dan masalah optimasi.
Jika Anda baru memulai, maka fokuslah pada statistik, terutama konsep seperti variabilitas dan korelasi. Statistik adalah satu-satunya disiplin matematika terpenting yang Anda butuhkan dalam Data Science.
Setelah Anda memiliki dasar yang kuat dalam statistik, maka Anda harus mulai mempelajari aljabar linier dan kalkulus. Ini digunakan oleh Data Scientist dalam proses seperti pengurangan dimensi dan membangun jaringan saraf.
Awalnya, batasi diri Anda hanya untuk mempelajari konsep-konsep ini tanpa harus menghubungkannya dengan Data Science. Setelah Anda memiliki pemahaman dasar tentang konsep-konsep ini, maka Anda dapat mulai menerapkannya ke dunia Data Science.
Langkah 4: Pemrograman untuk Data Science
Pemrograman tujuan umum berbeda dari pemrograman dalam Data Science. Di luar Data Science, pemrograman digunakan untuk membangun perangkat lunak, dan fokusnya adalah pada fungsionalitas dan pengguna.
Tetapi pemrograman dalam Data Science tidak fokus pada satu pengguna. Sebaliknya, fokusnya adalah menganalisis data dan memecahkan masalah bisnis. Pemrograman yang Anda lakukan akan jauh lebih intensif matematika dan akan bergantung pada teknik pemrosesan data.
Langkah 5: Kenali Alat Visualisasi Data
Visualisasi data penting karena beberapa alasan. Ini adalah salah satu cara Anda dapat memperoleh wawasan tentang proses analitik data Anda sendiri. Visualisasi terkadang menyoroti pola dalam data yang tidak akan Anda lihat sebaliknya.
Langkah 6: Bergabunglah dengan Bootcamp Data Science
Perjalanan belajar Data Science Anda tidak perlu sendirian. Bergabung dengan bootcamp Data Science bisa menjadi cara yang bagus untuk belajar dari seseorang yang akrab dengan industri ini dan menikmati keuntungan dari komunitas yang mendukung. Ada beberapa hal yang perlu Anda perhatikan saat memilih bootcamp.
Langkah 7: Kejar Magang dan Bangun Proyek Anda Sendiri
Sekarang setelah Anda mengambil keterampilan yang diperlukan, saatnya untuk mengujinya.
Langkah 8: Bangun Portofolio
Setelah Anda memiliki beberapa pengalaman di bawah ikat pinggang Anda, pamerkan pekerjaan Anda dengan membangun portofolio Data Science.
Portofolio Data Science adalah kumpulan proyek terbaik yang pernah Anda kerjakan. Mereka menunjukkan kepada perekrut jenis masalah apa yang dapat Anda pecahkan dan alat serta bahasa pemrograman yang Anda gunakan dalam proses tersebut.
Langkah 9: Jaringan Secara Luas
Jaringan penting untuk industri apa pun, tetapi ini sangat penting jika Anda mencoba mendapatkan pekerjaan di bidang Data Science tanpa gelar. Anda harus berjejaring dengan semua pemangku kepentingan yang bekerja di industri Data Science sesering mungkin.
Anda dapat belajar banyak dengan berjejaring dengan Data Scientist berpengalaman. Mereka dapat membantu memberikan panduan berdasarkan tujuan karir spesifik Anda. Anda dapat mendekati Data Scientist senior di perusahaan Anda atau terhubung dengan mereka di LinkedIn untuk mewujudkannya.
Anda harus, tentu saja, berjejaring dengan perekrut di industri ini. Cukup terhubung dengan mereka di LinkedIn dan lihat apa yang mereka posting. Ini sendiri dapat memberi Anda wawasan tentang apa yang diinginkan perusahaan dari Data Scientist yang mereka pekerjakan.
Data Science adalah bidang yang menarik, dan permintaan akan Data Scientist berkembang pesat. Perusahaan di seluruh dunia sedang mencari individu berbakat untuk mengisi posisi ini.
