Ingin Menjadi Ilmuwan Data? Mulai sekarang.

Desas-desus seputar ilmu data itu nyata. Gaji tinggi, peluang karir yang terus meningkat dan bekerja dengan teknologi mutakhir adalah motivator yang sangat menarik untuk melakukan perubahan.

Namun, membobol ilmu data bisa menjadi tantangan.

Pertama-tama, Anda memerlukan beberapa keterampilan teknis yang serius, dan semakin cepat Anda mulai mempelajari keterampilan tersebut, semakin cepat Anda dapat memulai jalan untuk benar-benar menjadi ilmuwan data.

Kedua, Anda perlu meyakinkan seseorang untuk mengambil kesempatan pada Anda sebagai ilmuwan data baru. Kita semua tahu bahwa mendapatkan pekerjaan dengan pengalaman bertahun-tahun dapat membutuhkan beberapa pekerjaan, tetapi mendapatkan pekerjaan di bidang yang Anda tidak memiliki banyak pengalaman? Itu bisa sangat sulit.

Ketiga, Anda perlu mengetahui industrinya. Itu berasal dari waktu, pengalaman, interaksi dengan ilmuwan data dan menggali masalah ilmu data yang sebenarnya.

Namun, ada beberapa cara agar Anda bisa menjadi ilmuwan data dalam waktu yang sangat singkat, dan Anda bahkan mungkin tidak perlu keluar dari perusahaan yang ada untuk melakukannya.

Pelajari kursus sertifikasi ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Berikut adalah beberapa saran nyata dari ilmuwan data nyata tentang cara memulai karir di bidang ilmu data.

1. Tingkatkan keterampilan keras

Dasar yang kuat dalam statistik sangat penting sebelum terjun langsung ke algoritme pembelajaran mesin sehingga Anda tahu algoritme mana yang benar untuk diterapkan pada kumpulan data.

Belajar menulis kode siap produksi. Latihan pengkodean tingkat Struktur Data & Algoritma dengan python akan terbukti sangat berharga, dan Anda harus dapat menulis kode Anda sendiri.

SQL dan pengalaman dalam bekerja dengan database sangat penting. Bagaimanapun, seorang ilmuwan data bekerja dengan sejumlah besar data sepanjang hari.

Pelajari keterampilan yang akan bekerja sama dengan baik. Tidak ada keterampilan yang berdiri sendiri, dan Anda harus menggunakannya dalam kombinasi untuk menyelesaikan banyak masalah sekaligus.

Cara mudah untuk memulai adalah melalui sertifikat Analisis Data 9 bulan ini melalui CalTech. Jika Anda sudah mendapatkan gelar BA, Anda dapat langsung melanjutkan ke MSc dalam Ilmu Data melalui Universitas Liverpool John Moores. Tidak diperlukan pengalaman pengkodean.

2. Mengembangkan soft skill inti

Bagian dari bekerja dengan data juga memerlukan kemampuan untuk mengomunikasikan hasil data Anda kepada pemangku kepentingan eksternal yang tidak akan memiliki pengetahuan teknis atau statistik. Hal ini membutuhkan terjemahan temuan Anda dan menggunakan istilah awam sehingga dapat dengan mudah dipahami oleh siapa saja.

Pemikiran terstruktur sangat penting untuk memiliki pemahaman yang kuat tentang masalah bisnis yang sebenarnya. Belajarlah untuk mengidentifikasi masalah yang sebenarnya sehingga Anda dapat fokus pada pembuatan kerangka kerja atau aplikasi yang benar untuk menemukan solusi untuk jumlah masalah maksimum.

Susun masalah sehingga Anda dapat mendekatinya secara logis. Rencanakan langkah demi langkah sehingga Anda dapat mencapai solusi. Ini berarti bahwa masalah besar dipecah menjadi bagian yang lebih kecil dan kesalahan lebih mudah ditemukan.

Pembelajar kami juga membaca: Belajar Python Online Gratis

3. Jaringan sangat penting

Ilmu Data cukup kolaboratif karena Anda sering bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek besar. Meskipun tanggung jawab untuk masing-masing komponen terletak pada satu ilmuwan data, solusi sering ditemukan secara kolaboratif.

Bahkan sebelum masuk ke ilmu data, jaringan terbukti bermanfaat karena dapat membantu memandu pemikiran Anda dalam hal jalur karier dan kekuatan.

Program & Artikel Ilmu Data Teratas kami

Kiat teratas untuk sukses:

• Jika Anda ingin beralih karier, cari peran data dalam organisasi Anda saat ini. Identifikasi masalah dan berkolaborasi dengan Ilmu Data/Analitik atau buat dan tunjukkan solusi, bangun kasus untuk langkah lateral.
• Jika Anda tertarik dalam penelitian, pertimbangkan pendidikan lebih lanjut dengan gelar master atau PhD. Carilah akademisi yang mengerjakan masalah yang Anda minati dan mendaftar ke program mereka untuk belajar di bawah mereka.
• Jika Anda masih pelajar, pertimbangkan untuk menyelesaikan masalah dan menampilkannya di GitHub atau Linked in untuk membangun portofolio Anda. Juga pertimbangkan untuk mengambil kursus singkat dalam pengkodean, SQL, analitik, dan bidang terkait lainnya. Anda dapat menjelajahi kursus gratis di upGrad sebelum mengambil risiko.
• Temukan mentor di bidangnya, lebih disukai profesional berpengalaman di posisi yang Anda inginkan.

Kontribusi dari Sameer, Shardool, Antan, Ashish, Ilmuwan Data di upGrad

Kuasai Teknologi Masa Depan

Mendaftar untuk Magister Sains dalam Ilmu Data