Mitos Rusak: Ilmu Data tidak perlu Coding

Pasar global untuk karir ilmu data meningkat pesat dan diperkirakan akan tumbuh pada CAGR 30% dari 2019 hingga 2024. Ilmu Data perlahan menjadi salah satu domain terpenting dalam industri ilmu komputer. Ini karena semakin banyak bisnis yang mengadopsi teknologi ilmu data canggih untuk pengumpulan data, analisis kinerja, prediksi tren, dan maksimalisasi pendapatan.

Kesalahpahaman umum di sekitar jalur karir ilmu data adalah bahwa hal itu mengharuskan Anda untuk mahir dalam pengkodean dan algoritma komputer. Namun, ilmu data terdiri dari lebih banyak mata pelajaran seperti statistik, matematika, visualisasi data, regresi, pemecahan kesalahan, dll. Ini didasarkan pada data dan banyak hubungannya dengan apa yang Anda lakukan dengannya, belum tentu bagaimana.

Ilmu Data terdiri dari apa?

Dalam karir di bidang ilmu data, para profesional bekerja pada sejumlah besar data atau informasi untuk menemukan pola seperti preferensi konsumen dan tren pemasaran untuk membantu strategi perusahaan. Kemampuan pengambilan keputusan berbasis data seperti itu diperlukan untuk pemasaran, desain produk, pendapatan, kesadaran merek, dll.

Tiga keahlian utama yang perlu Anda kuasai sebagai ilmuwan data adalah:

1. Penalaran matematis untuk memecahkan masalah dunia nyata secepat mungkin.
2. Keterampilan komunikasi untuk menjelaskan pengamatan dan kesimpulan Anda.
3. Alat dan perangkat lunak analitik untuk bekerja dengan data besar dan strukturnya serta membentuk kebijakan bisnis.

Keterampilan yang dibutuhkan dalam Ilmu Data

Meskipun baik untuk mengetahui Coding melalui bahasa pemrograman seperti Python, R, dan Java, tidak menjadi ahli dalam Coding tidak akan menutup pintu untuk karir yang sukses dalam ilmu data. Ada beberapa keterampilan teknis dan soft skill penting yang dapat Anda pelajari.

1. Statistik

Saat bekerja dengan data, Anda perlu mengetahui cara mengekstrak informasi penting dari data mentah seperti yang diperlukan oleh organisasi. Kemudian, Anda perlu menyimpulkan pola yang berguna dari data konsolidasi menggunakan analisis statistik, representasi grafis, dan teknik regresi.

Konsep dasar yang perlu Anda kuasai untuk berkarir dalam ilmu data adalah probabilitas, pengambilan sampel, distribusi data, pengujian hipotesis, korelasi, varians, dan teknik regresi. Anda juga perlu mempelajari berbagai metode statistik untuk pemodelan data dan proses pengurangan kesalahan guna menyempurnakan data untuk digunakan lebih lanjut.

2. Data ELT

Proses ekstraksi data, pemuatan data, dan transformasi data (Data ELT) adalah keterampilan penting dalam ilmu data dan analitik. Seorang ilmuwan data mengelola fungsionalitas yang terlibat dalam departemen ini.

Langkah pertama, ekstraksi data, termasuk mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti file, sistem manajemen basis data, basis data NoSQL, situs web pelacakan pengguna, dll., menggunakan alat ekstraksi data . Data yang dikumpulkan ini kemudian ditransformasikan sesuai logika bisnis menjadi latihan yang memberikan nilai. Setelah data dibersihkan, redundansi dihilangkan, dan dimanipulasi, integrasi data dilakukan, dan dikirim untuk pergudangan data. Terakhir, ilmuwan data memuatnya ke dalam gudang data untuk pelaporan dan analitik.

3. Analisis Data Eksplorasi

Perselisihan dan eksplorasi data bersama-sama dikenal sebagai analitik data eksplorasi. Mereka membentuk keterampilan penting bagi ilmuwan data. Ini melibatkan pembersihan data untuk menghilangkan semua kesalahan, memvalidasinya untuk penggunaan bisnis, menyusunnya untuk diproses lebih lanjut, dan menstandarkannya.

Jika Anda tidak yakin dengan Coding, Anda dapat mencoba alat analisis data eksplorasi berikut:

• Microsoft Excel
• Penambang Cepat
• Trifacta
• weka
• Tablo Publik
• Studio Ilmu Data
• Proyek Tanagra
• KNIME

Alat-alat ini akan membantu Anda bekerja dengan model pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk visualisasi data, pengelompokan, regresi, penerapan, dll.

4. Pembelajaran Mesin

Pemodelan prediktif menggunakan teknik, alat, dan algoritme pembelajaran mesin sangat penting untuk karier dalam ilmu data. Konsep yang harus Anda kuasai dengan baik adalah model pohon, algoritme regresi, pengelompokan, teknik klasifikasi, dan deteksi anomali. Ada banyak perangkat lunak di Internet untuk membantu Anda mengerjakan kumpulan data tanpa harus menulis kode Python apa pun.

Pembelajaran mesin adalah cara yang bagus untuk memvisualisasikan data dan polanya untuk membuat keputusan bisnis. Anda dapat mengambil bantuan alat Antarmuka Pengguna Grafik (GUI) untuk merancang bagan, grafik, histogram, dan grafik lain yang berguna dalam pertemuan akhir klien.

5. Kerangka Kerja Pemrosesan Data Besar

Kerangka kerja pemrosesan data besar menangani pra-pemrosesan data, pemodelan, transformasi, dan efisiensi komputasi. Kerangka kerja teratas yang harus diketahui ilmuwan data saat ini adalah:

• hadoop
• Percikan
• Apache Flink
• Badai Apache
• Apache Samza

Keterampilan yang harus diperhatikan secara maksimal oleh seorang ilmuwan data adalah kemampuan untuk membuat kesimpulan bernilai tinggi dari kumpulan data yang diberikan. Wawasan bisnis ini kemudian akan membantu meningkatkan bagian pemasaran dan penjualan perusahaan. Kerangka kerja pemrosesan data besar yang disebutkan di atas akan membantu Anda dalam hal itu.

Jalur Karir Ilmuwan Data

Untuk memulai karir Anda dalam ilmu data, Anda dapat mulai memperoleh pengetahuan teoretis dan pengalaman langsung dalam keterampilan yang tercantum di atas. Anda dapat beralih ke kursus online seperti Program Eksekutif dalam Ilmu Data yang ditawarkan oleh IIIT Bangalore yang terkait dengan upGrad .

Ini adalah program sertifikasi online selama 12 bulan yang mengajarkan Anda semua topik ilmu data yang diperlukan melalui 400+ jam konten video, 60+ proyek industri, dan 40+ sesi langsung di bawah mentor profesional. Ini dirancang untuk para profesional yang bekerja dan mencakup topik-topik berikut:

• Pengantar pemrograman Python (Anda akan mengetahui dasar-dasarnya)
• Statistik inferensial
• Pengujian hipotesis
• Regresi linier
• Model pohon
• Kekelompokan
• Visualisasi tablo
• Studi kasus mendongeng
• Pemrosesan bahasa alami
• Pengantar jaringan saraf

Dengan proyek industri seperti studi penawaran-permintaan Uber, studi kasus churn Telecom, dan studi peringkat film IMDb, kursus ini bertujuan untuk membekali siswa dengan keterampilan ilmu data tingkat lanjut. Selain itu, ia menawarkan bantuan penempatan dan lokakarya pembuatan profil untuk membantu Anda mendapatkan pekerjaan di domain ini dengan mudah.

Setelah Anda mempelajari konsep Anda dengan baik, Anda perlu fokus pada soft skill untuk bertahan di jalur karir ilmuwan data. Untuk non-programmer, dukungan terbaik yang harus diambil adalah alat GUI untuk memperlancar pengoperasian metode pembelajaran mesin untuk analitik data. Selanjutnya, menjadi pendongeng tawanan. Meskipun algoritme mesin menangani data, Anda harus dapat menyampaikan kesimpulan sehingga pemangku kepentingan segera memahami gagasan tersebut.

Kesimpulan

Setelah Anda memulai karir Anda dalam ilmu data, kembangkan ketajaman bisnis yang kuat di industri Anda, dan jadilah ahli yang terampil dalam satu domain (keuangan, teknologi, perawatan kesehatan, ritel, dll.). Ada ruang lingkup yang tinggi dalam lini karir ini dalam dekade mendatang.