Cara Menjadi Seorang Data Scientist

Jika Anda mendapati diri Anda bertanya, “Bagaimana cara menjadi data scientist?” Anda berada di tempat yang tepat.

Dalam panduan mendetail ini, kita akan menelusuri bidang ilmu data yang menarik, bidang yang memadukan statistik, teknologi dan pemikiran strategis menjadi pusat inovasi dan wawasan.

Dari dunia data mentah yang tak terbatas, seorang profesional unik muncul, data scientist. Misi mereka? Untuk menyaring noise, mengungkap pola, memprediksi tren dan pada dasarnya mengubah data menjadi harta karun solusi bisnis yang sesungguhnya. Dan coba tebak? Anda bisa menjadi salah satunya.

Di bagian berikutnya, kita akan mempelajari kontur dunia data scientist. Kita akan membedah peran mereka, mempelajari tanggung jawab mereka sehari-hari dan menjelajahi keahlian unik yang membedakan mereka di dunia teknologi. Namun lebih dari itu, Anda akan dibantu membuat roadmap, jalur yang dipersonalisasi yang dapat Anda ikuti untuk menjawab pertanyaan Anda: “Bagaimana cara menjadi data scientist?”

Jadi, kencangkan sabuk pengaman dan bersiaplah untuk terjun lebih dalam ke dunia data. Apakah Anda seorang profesional teknologi berpengalaman yang ingin beralih jalur, lulusan baru yang merencanakan lintasan karier Anda atau hanya seseorang yang memiliki minat besar di bidang tersebut, artikel ini akan memandu Anda melalui perjalanan yang mengasyikkan untuk menjadi data scientist. Saatnya mengubah pertanyaan Anda menjadi pencarian. Mari kita mulai.

Apa Itu Data Scientist?

Sebelum kita menjawab pertanyaan, “Bagaimana cara menjadi data scientist?”, sangat penting untuk menjelaskan siapa data scientist itu. Dalam istilah paling sederhana, seorang data scientist adalah seorang profesional yang menggunakan metode statistik, keterampilan pemrograman dan pengetahuan industri untuk menginterpretasikan data digital yang komplek. Mereka adalah detektif era digital, menggali wawasan yang mendorong keputusan bisnis strategis. Dengan kata lain, seorang data scientist mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna menggunakan berbagai teknik dan teori yang diambil dari berbagai bidang dalam matematika, statistik, ilmu informasi dan ilmu komputer yang luas.

Apa yang Dilakukan Seorang Data Scientist?

Di inti peran mereka, data scientist merumuskan dan memecahkan masalah komplek untuk membantu strategi bisnis. Ini melibatkan pengumpulan, pembersihan dan analisis kumpulan data besar untuk mengidentifikasi pola, tren dan hubungan yang mungkin tersembunyi. Mereka menggunakan wawasan ini untuk memprediksi tren masa depan, mengoptimalkan operasi dan memengaruhi keputusan strategis.

Di luar tugas ini, data scientists juga merupakan komunikator, menerjemahkan temuan berbasis data mereka ke dalam bahasa yang dapat dipahami oleh para pemimpin bisnis, profesional TI, engineer dan pemangku kepentingan lainnya. Mereka memainkan peran penting dalam menjembatani sisi teknis dan bisnis organisasi, memastikan bahwa wawasan data mengarah pada tindakan dan hasil yang nyata.

Keterampilan Data Scientist yang Penting

Jika Anda ingin menjawab pertanyaan “Bagaimana cara menjadi data scientist?”, penting untuk memahami keterampilan penting yang diperlukan di bidang ini. Ilmu data bersifat multi disiplin, dan karenanya, membutuhkan keahlian yang beragam. Di sini, telah disoroti beberapa yang paling penting:

Matematika dan Statistik

Inti dari ilmu data adalah fondasi yang kuat dalam matematika dan statistik. Konsep seperti aljabar linier, kalkulus, profitabilitas dan teori statistik adalah tulang punggung dari banyak algoritma dan teknik ilmu data.

Keterampilan Pemrograman

Data scientist yang mahir harus memiliki keterampilan pemrograman yang kuat, biasanya dengan Python atau R, yang merupakan bahasa yang paling umum digunakan di lapangan. Keterampilan coding sangat penting untuk tugas-tugas seperti cleaning data, analisis, visualisasi dan penerapan algoritma pembelajaran mesin.

Manajemen dan Manipulasi Data

Data scientists sering berurusan dengan data dalam jumlah besar, jadi penting untuk memahami database, arsitektur data dan bahasa queri seperti SQL. Keterampilan dalam memanipulasi dan mengelola data juga diperlukan untuk mempersiapkan data untuk dianalisis.

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah bagian penting dari ilmu data. Ini melibatkan pengembangan algoritma yang dapat belajar dari dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Pengetahuan dalam teknik regresi, decision trees, pengelompokan, neural networks dan metode pemecahan masalah berbasis data lainnya sangat penting.

Visualisasi dan Komunikasi Data

Tidak cukup hanya mengungkap wawasan dari data, seorang data scientist juga harus mengomunikasikan wawasan ini secara efektif. Di sinilah visualisasi data masuk. Tool seperti Tableau, Matplotlib, Seaborn atau Power BI bisa sangat membantu. Keterampilan komunikasi yang baik memastikan Anda dapat menerjemahkan temuan komplek menjadi wawasan yang dapat dipahami oleh pemangku kepentingan bisnis.

Pengetahuan Domain

Terakhir, pengetahuan domain membantu data scientists untuk merumuskan pertanyaan yang tepat dan menerapkan keterampilan mereka secara efektif untuk memecahkan masalah khusus industri.

Bagaimana Cara Menjadi Data Scientist?

Ilmu data adalah disiplin yang berfokus pada penggalian wawasan berharga dari sejumlah besar data. Dengan demikian, para profesional yang terampil dalam menafsirkan dan memanfaatkan data untuk keuntungan organisasi mereka sangat diminati. Sebagai data scientist, Anda akan berperan penting dalam menyusun strategi dan analitik bisnis berbasis data. Berikut adalah panduan yang baru diparafrasekan untuk membantu Anda memulai:

Fase 1: Gelar Sarjana

Titik masuk yang sangat baik ke dunia ilmu data adalah memperoleh gelar sarjana dalam disiplin terkait seperti ilmu data itu sendiri, statistik atau ilmu komputer. Gelar ini seringkali menjadi persyaratan utama oleh organisasi ketika mempertimbangkan kandidat untuk peran data scientist.

Fase 2: Menguasai Bahasa Pemrograman yang Sesuai

Sementara gelar sarjana memberikan pengetahuan teoretis, perintah praktis dari bahasa pemrograman tertentu seperti Python, R, SQL dan SAS sangat penting. Bahasa-bahasa ini sangat penting ketika berhadapan dengan kumpulan data yang banyak.

Fase 3: Memiliki Keterampilan Tambahan

Selain bahasa pemrograman, data scientists juga harus membiasakan diri dengan tool dan teknik untuk visualisasi data, pembelajaran mesin dan penanganan data besar. Saat menghadapi kumpulan data besar, memahami cara mengelola, cleaning, mengatur dan menganalisisnya sangatlah penting.

Fase 4: Memiliki Sertifikasi yang Diakui

Memperoleh sertifikasi yang terkait dengan tool dan keterampilan khusus adalah cara yang solid untuk menunjukkan kemahiran dan keahlian Anda. Sertifikasi ini seringkali memiliki bobot di mata pemberi kerja potensial.

Fase 5: Mendapatkan Pengalaman melalui Magang

Magang menyediakan platform yang berharga untuk memulai karier Anda dalam ilmu data. Ini memberikan pengalaman langsung dan paparan aplikasi ilmu data dunia nyata. Cari magang dalam peran seperti analis data, analis intelijen bisnis, ahli statistik atau data engineer.

Fase 6: Memulai Karier Ilmu Data

Setelah magang, Anda mungkin memiliki kesempatan untuk melanjutkan di perusahaan yang sama atau mulai mencari posisi entry level di tempat lain. Posisi pekerjaan yang harus diperhatikan termasuk data scientist, data analyst dan data engineer. Saat Anda mendapatkan lebih banyak pengalaman dan memperluas keahlian Anda, Anda dapat maju melalui promosi dan menghadapi tantangan yang lebih komplek.

Berapa Lama untuk Menjadi Data Scientist?

“Bagaimana cara menjadi data scientist?” adalah pertanyaan yang diajukan oleh banyak calon profesional, dan perntanyaan yang sama pentingnya adalah “Berapa lama untuk menjadi data scientist?” Jawabannya dapat bervariasi tergantung pada beberapa faktor, termasuk jalur pendidikan Anda, kedalaman pengetahuan yang perlu Anda peroleh dalam keterampilan yang relevan, dan tingkat pengalaman praktis yang perlu Anda peroleh.

Biasanya, mendapatkan gelar sarjana membutuhkan waktu sekitar empat tahun. Setelah itu, banyak data scientists memilih untuk memperdalam keahlian mereka dengan gelar master, yang bisa memakan waktu dua tahun lagi. Di luar pendidikan formal, memperoleh kemahiran dalam keterampilan ilmu data penting seperti pemrograman, manajemen data dan pembelajaran mesin dapat sangat bervariasi dalam waktu, mulai dari beberapa bulan hingga beberapa tahun. Mendapatkan pengalaman praktis melalui magang dan pekerjaan tingkat pemula juga merupakan bagian penting dari perjalanan ini, yang dapat berlangsung beberapa bulan hingga beberapa tahun.

Oleh karena itu, rata-rata, dibutuhkan waktu antara enam hingga sepuluh tahun untuk menjadi data scientist yang lengkap, tetapi penting untuk diperhatikan bahwa pembelajaran di bidang ini adalah proses yang berkelanjutan dan sangat bervariasi dari satu individu ke individu lainnya.

Bagaimana Cara Menjadi Data Scientist Tanpa Gelar?

Setelah kita membahas rute tradisional “bagaimana menjadi seorang data scientist?” mari pertimbangkan jalur alternatif. Meskipun memiliki gelar di bidang yang relevan bermanfaat dan sering disukai oleh pemberi kerja, adalah mungkin untuk menjadi data scientist tanpa gelar. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat Anda ambil untuk membuka jalan menuju karier ilmu data tanpa gelar:

Belajar Mandiri

Mulailah dengan mempelajari dasar-dasar ilmu data online. Ada banyak platform online yang menawarkan kursus gratis atau berbiaya rendah dalam matematika, statistik dan bahasa pemrograman yang relevan seperti Python, R dan SQL. Situs web seperti Coursera, edX dan Khan Academy menawarkan berbagai kursus dari tingkat pemula hingga mahir.

Khususkan Diri dalam Keterampilan Tertentu

Sementara seorang data scientist harus memakai banyak keterampilan, menjadi ahli di bidang tertentu bisa menguntungkan, seperti pembelajaran mesin, virtualisasi data atau big data. Mengkhususkan diri dapat membuat Anda menonjol dari kandidat lain.

Pelajari Tool yang Relevan

Biasakan diri Anda dengan tool dan platform ilmu data, seperti Tableau untuk visualisasi data, atau Hadoop untuk pemrosesan data besar. Memiliki pengalaman langsung dengan tool-tool ini dapat menjadi keunggulan Anda.

Bangun Portofolio

Pamerkan pengetahuan dan keterampilan Anda melalui proyek taktis. Anda dapat berpartisipasi dalam kompetisi ilmu data di platform seperti Kaggle, atau mengerjakan proyek pribadi yang Anda sukai. Portofolio yang kuat seringkali dapat menutupi kurangnya pendidikan formal.

Jaringan

Bergabunglah dengan komunitas online dan hadiri pertemuan atau konferensi. Berjejaring dapat membantu Anda belajar dari orang lain, mengikuti tren terkini dan bahkan menemukan peluang kerja.

Cari Pengalaman

Meskipun mungkin sulit untuk mendapatkan peran data scientist tanpa gelar pada awalnya, Anda dapat memulai dengan peran terkait seperti analis data atau analis intelijen bisnis. Dari sana, Anda dapat belajar sambil bekerja, mendapatkan pengalaman dan secara bertahap beralih ke peran data scientist.

Ingat, bidang ilmu data sangat menghargai keterampilan dan pengalaman praktis. Meskipun ini adalah perjalanan yang menantang, terutama tanpa gelar, hal itu pasti bisa dilakukan dengan dedikasi, pembelajaran berkelanjutan dan pengalaman langsung.

Gaji Data Scientist

Menurut perkiraan Glassdoor, di Amerika Serikat, kompensasi keseluruhan untuk seorang data scientist diproyeksikan sekitar $152.182 per tahun, dengan gaji rata-rata sekitar $117.595 per tahun.

Di Jerman, perkiraan total kompensasi tahunan seorang data scientist adalah sekitar €69.000, dengan gaji rata-rata sekitar €64.000 per tahun. Estimasi pembayaran tambahan, yang mungkin terdiri dari bonus tunai, komisi, tip dan pembagian keuntungan, mencapai sekitar €5.000 per tahun.

Data Scientist vs Data Analyst

Untuk melengkapi penjelajahan kita tentang “bagaimana menjadi seorang data scientist?” mari kita bandingkan peran data scientist dengan peran data analyst, karena istilah ini sering digunakan secara bergantian, meskipun keduanya mewakili peran yang berbeda dalam bidang data.

Dalam istilah paling sederhana, seorang analis data berfokus pada interpretasi data dan mengungkap wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu memandu keputusan bisnis. Mereka sering menggunakan tool seperti SQL dan Excel untuk memanipulasi data dan membuat laporan.

Di sisi lain, seorang data scientist, selain juga menginterpretasikan data, biasanya berurusan dengan kumpulan data yang lebih besar dan lebih komplek. Mereka memanfaatkan teknik statistik canggih, pembelajaran mesin dan pemodelan prediktif untuk meramalkan tren dan perilaku di masa mendatang. Selain tool yang digunakan oleh analis data, mereka sering membutuhkan keterampilan pemrograman yang lebih luas, termasuk Python dan R.

Meskipun ada tumpang tindih antara dua peran tersebut, seorang data scientist biasanya beroperasi pada tingkat kompleksitas yang lebih tinggi dan memiliki keahlian yang lebih luas daripada seorang analis data. Setiap peran memiliki serangkaian tanggung jawab dan persyaratan yang unik, menjadikannya bagian integral dari organisasi berbasis data.

Kembali ke pertanyaan awal kita: Bagaimana cara menjadi data scientist? Perjalanannya seru sekaligus menantang. Ini melibatkan mendapatkan latar belakang pendidikan yang solid, memperoleh keahlian yang luas dan terus beradaptasi dengan lanskap ilmu data yang terus berkembang.

Terlepas dari upaya yang diperlukan, hadiahnya adalah karier di garis depan inovasi dan peluang untuk memengaruhi keputusan bisnis strategis dengan wawasan berbasis data. Jadi, apakah Anda baru memulai atau ingin beralih dari bidang terkait, tidak pernah ada waktu yang lebih baik untuk mendalami ilmu data. Diharapkan panduan ini memberi Anda jalan yang jelas dan menginspirasi Anda untuk memulai perjalanan yang mengasyikkan ini.