Skill Data Science merupakan salah satu keahlian yang sedang banyak dibutuhkan oleh berbagai perusahaan dan industri. Terdapat begitu besar peluang untuk berkarier di dunia Data Science. Pekerjaan yang dibutuhkan pun beragam, tidak hanya Data Scientist dan Data Analyst, tapi juga ada banyak pilihan pekerjaan lain yang dapat kamu raih dalam dunia Data Science seperti Data Engineer, Big Data Specialist, Data Architect, Business Intelligence Analyst, dan berbagai peran lainnya.

Besarnya peluang untuk berkarir di bidang Data Science ini membuat banyak pihak berbondong-bondong mulai mempelajari skill Data Science. Meski demikian, tidak banyak yang sudah dapat benar-benar meraih pekerjaan di bidang tersebut. Mengapa demikian? Salah satu alasannya adalah proses belajar yang kurang tepat. Kurang tepat di sini dapat berarti mempelajari skill yang tidak sesuai kebutuhan industri, menggunakan tools yang tidak relevan, atau mungkin tahapan belajar yang tidak runtut.

Salah satu aspek yang membuat keahlian Data Science menjadi menarik dan mengagumkan adalah kemampuan para Data Scientist untuk dapat menghasilkan prediksi-prediksi menggunakan berbagai metode statistik dan juga keahlian programming sehingga dapat meningkatkan efektivitas dalam aktivitas bisnis, kepuasan pelanggan, mengurangi resiko kerugian, bahkan dapat memaksimalkan profit atau keuntungan perusahaan. Kemampuan untuk dapat melakukan predictive analysis ini membuat beberapa pihak langsung mempelajari Machine Learning dalam proses belajarnya tanpa memahami dan mendalami beberapa bagian penting sebelumnya.

Melalui artikel ini, belajar mengenai learning path yang sebaiknya ditempuh untuk dapat menguasai skill-skill Data Science yang relevan dengan kebutuhan industri dan tentunya akan mengeskalasi pertumbuhan kariermu. Memahami dan memiliki learning path yang tepat akan mempercepat proses belajar dan perjalananmu untuk menjadi seorang Data Scientist. Selain itu, learning path ini juga dapat kamu gunakan sebagai acuan dalam setiap langkah yang kamu tempuh untuk menguasai kemampuan-kemampuan penting sebagai data talent. Secara garis besar, berikut beberapa poin pembelajaran yang harus kamu tempuh dalam menguasai Data Science:

Bahasa Pemrograman (Python / R)
SQL dan Konsep Database
Matematika dan Statistika
Analisis dan Visualisasi Data
Machine Learning Model – Supervised Learning
Machine Learning Model – Unsupervised Learning
Machine Learning Model – Reinforcement Learning
Model Deployment : Basic HTML, CSS, Javascript
Web Scraping and REST API
Deep Learning dan Neural Network
Computer Vision dan Artificial Intelligent

Skill Data Science Untuk Dipelajari

Jika kamu tertarik berkarier di bidang data science maka kamu harus mempelajari skill-skill pendukung yang banyak dicari industri, berikut skill data science dari level basic hingga advance untuk jadi gambaran bagi kamu yang ingin mulai belajar:

Basic Stage: Bahasa Pemrograman

Data science adalah gabungan antara tiga disiplin ilmu ; statistika, pemrograman, dan ilmu bisnis atau domain tertentu. Kehilangan salah satu dari tiga aspek itu akan membuat proyek Data Science manapun sulit untuk dapat terlaksana dengan baik. Aspek pemrograman memiliki peran yang sangat vital dalam setiap proyek data science. Analisis data, visualisasi, permodelan, dan seluruh aktivitas data science lainnya akan selalu membutuhkan kemampuan pemrograman. Oleh karena itu, keahlian pertama yang perlu dipelajari adalah bahasa pemrograman.

Dalam data science, ada dua bahasa pemrograman yang lazim digunakan; Python dan R. Keduanya memiliki keunggulan tersendiri. Python diciptakan oleh seorang programmer, sehingga penggunaannya tidak hanya untuk data analysis saja, tapi lebih luas bahkan bisa membuat website, game, dan hal-hal lainnya yang tidak secara langsung berkaitan dengan Data Science. Adapun R language dibuat oleh ahli statistik, memungkinkan R language memiliki kekuatan yang dapat menyaingi Python dalam hal analisis data dan pemodelan statistik, bahkan dengan syntax yang lebih sederhana dan mudah dimengerti.

***Basic* Stage: SQL dan Konsep *Database***

Seorang yang bekerja di bidang data, baik itu data analyst, data scientist, data engineer, dan pekerjaan di bidang data lainnya pasti akan membutuhkan keahlian SQL. SQL atau akronim dari Structured Query Language merupakan bahasa yang digunakan untuk berkomunikasi dengan database. SQL biasanya digunakan untuk mengambil data sesuai dengan kebutuhan untuk proses analisis yang kemudian dilakukan dalam Python dan R. Tanpa ada data yang diambil dari database, kita tidak dapat menyelesaikan proyek machine learning manapun. Sehingga, menguasai SQL adalah bagian yang sangat penting dalam proses belajar data science.

Dalam mempelajari SQL, terdapat banyak DBMS (Database Management System) yang menjadi pilihan. Keseluruhan DBMS itu menggunakan syntax SQL yang sama, akan tetapi terdapat beberapa perbedaan dalam penggunaannya. Mempelajari beberapa DBMS akan meningkatkan value kamu sebagai data talent untuk dapat diminati oleh perusahaan. Beberapa DBMS yang paling sering digunakan adalah MySQL, PostgreSQL, MariaDB, DBeaver, Oracle, dan masih banyak lagi.

Basic Stage: Matematika dan Statistika

Matematika dan statistika adalah bagian yang tak terpisahkan dalam proses belajar skill Data Science. Memang betul, sudah terdapat library yang mengerjakan proses rumit matematika dan statistika tanpa perlu kita menghitungnya secara manual. Meski demikian, kita tidak akan dapat benar-benar memahami model yang kita bentuk manakala kita tidak memiliki pemahaman matematika dan statistika yang kuat.

Selain itu, hampir pada semua proyek data science, kita dituntut untuk dapat meningkatkan performa model. Performa model yang pertama kali dibentuk akan sangat jarang untuk menghasilkan akurasi yang tinggi. Untuk dapat meningkatkan performa model, kita memerlukan pemahaman statistik dan matematika yang kuat untuk dapat mengubah beberapa parameter dalam model machine learning yang digunakan dan menerapkan beberapa teknik data preprocessing yang relevan dengan kondisi data.

Basic Stage: Analisis, Manipulasi dan Visualisasi Data

Kemampuan analisis dan visualisasi data adalah keahlian yang sangat wajib dimiliki oleh data analyst, tak terkecuali pula bagi data scientist dan data engineer. Sebagai data talent, kita dituntut untuk dapat menghasilkan insights dari data yang kita miliki. Hal tersebut baru dapat dicapai setelah melakukan analisis dan visualisasi data. Kedua hal tersebut baru dapat dilakukan manakala kita sudah memahami pemrograman dan statistika. Dalam Python, analisis dan visualisasi data dapat dilakukan menggunakan library Matplotlib, Seaborn, Plotly, dan lain-lain.

Selain itu, kemampuan yang sangat penting untuk dimiliki juga kemampuan untuk memanipulasi data. Mengubah row dan column menjadi suatu data frame dengan bentuk tertentu untuk menghasilkan data yang sesuai kebutuhan adalah suatu keahlian yang wajib dimiliki oleh data talent. Dalam Python, manipulasi data dapat dilakukan menggunakan library Pandas (Python for data analysis).

Basic Stage: Model Deployment (Basic HTML, CSS, Javascript)

Tahapan terakhir dalam setiap proyek Data Science adalah model deployment. Tahap model deployment adalah tahapan saat kita akan mengaplikasikan model yang sudah dibuat agar dapat digunakan dan dimanfaatkan oleh user. Tanpa tahap ini, hasil dari sebuah proyek data science hanyalah berupa sekumpulan kode saja. Tahap model deployment pada sebagian besar perusahaan merupakan tahap yang menjadi tanggung jawab dari Software Engineer. Namun, seorang Data Scientist akan memiliki nilai tambah yang besar jika dirinya mampu untuk melakukan tahap model deployment ini secara mandiri.

Strategic or Technical Stage: Git & Version Control System

Seorang data scientist harus bisa menggunakan salah satu software penting yaitu Git dan GitHub yang digunakan untuk:

Menyimpan dan mengelola kode
Mendokumentasikan dan mengontrol perubahan
Kolaborasi menggunakan GitHub

Strategic or Technical Stage: Dataframe

Dataframe adalah struktur data tabular dasar yang terdiri dari kolom dan baris yang berfungsi untuk menyimpan data dalam format grid sehingga bisa diubah-ubah dengan skalabilitas yang besar. Seorang data scientist harus menguasai DataFrame menggunakan Pandas yaitu library Python yang digunakan untuk:

Manipulasi data
Organisir data
Membersihkan data

Selain itu, kamu juga harus menguasai sorting, filtering, hingga grouping untuk Dataframe.

***Strategic or* Technical Stage: *Basic Machine Learning***

Kamu juga harus mempelajari basic atau fundamental terkait machine learning, kamu harus memahami:

Teori dan pendekatan machine learning
Teori dan pendekatan data mining
Teori dan pendekatan membuat pattern
Classification beserta metodenya
Konsep regresi
Konsep clustering, evaluation metrics, dan model selection

Strategic or Technical Stage: Web Scraping and REST API

Dari berbagai keahlian data science, salah satu keahlian yang sangat penting untuk dimiliki oleh seorang data scientist adalah kemampuan untuk melakukan web scraping. Kita dapat mengakses data dari berbagai sumber yang kita inginkan jika kita memiliki kemampuan web scraping yang kuat. Dan tentunya, kemampuan web scraping ini akan sangat meningkatkan nilai jual kita sebagai data talent.

Advanced Stage: Machine Learning Model – Supervised Learning

Supervised learning atau pembelajaran yang terawasi adalah paradigma paling populer untuk pembelajaran mesin. Paradigma ini merupakan paradigma yang paling mudah untuk dipahami dan diterapkan. Supervised learning dapat dianalogikan dengan mengajar anak menggunakan flash cards. Misalkan saja dengan cara memberikan data dalam bentuk contoh dengan label, kita dapat memberikan algoritma supervised learning ini pasangan contoh dan label satu per satu.

Hal ini memungkinkan algoritma untuk memprediksi label dari setiap contoh dan memberikan umpan balik apakah algoritma tersebut memprediksi jawaban yang benar atau tidak. Seiring waktu, algoritma akan belajar untuk memperkirakan sifat yang tepat dari hubungan antara contoh dan labelnya. Setelah dilatih sepenuhnya, algoritma supervised learning akan memiliki kemampuan untuk mengamati contoh baru yang belum pernah dilihat sebelumnya dan memprediksi label dengan baik.

***Advanced Stage: Machine Learning Model – Unsupervised* *Learning***

Paradigma pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning) merupakan paradigma yang sangat berlawanan dengan supervised learning. Paradigma unsupervised learning tidak menggunakan label. Alih-alih, pada algoritma unsupervised learning akan diberi banyak data dan diberi tools untuk memahami properti data. Dari situ, algoritma unsupervised learning dapat belajar mengelompokkan, dan/atau mengatur data sedemikian rupa sehingga manusia (atau algoritma cerdas lainnya) dapat mengaksesnya dan memahami data yang sudah dikelompokkan/diatur.

Misalnya, anggap saja kita memiliki database dari setiap makalah penelitian yang pernah diterbitkan dan kita memiliki algoritma unsupervised learning yang dapat mengelompokkan database tersebut dalam domain penelitian tertentu. Kemudian, kita membuat proyek penelitian sendiri dan menghubungkan proyek tersebut ke dalam jaringan ini sehingga dapat dilihat oleh algoritma. Hasilnya, saat kita menulis penelitian dan membuat catatan, algoritma akan memberikan saran kepada kita tentang karya terkait maupun karya yang mungkin ingin kita kutip. Dengan alat bantu seperti unsupervised learning ini, tentunya produktivitas kita bisa sangat meningkat.

***Advanced Stage: Machine Learning Model – Reinforcement* *Learning***

Reinforcement learning cukup berbeda jika dibandingkan dengan supervised learning dan unsupervised learning. Reinforcement learning dapat dipandang sebagai algoritma yang belajar dari kesalahan. Pada umumnya, algoritma reinforcement learning yang kita tempatkan pada “lingkungan” baru akan membuat banyak kesalahan di awal. Untuk memperkuat algoritma reinforcement learning, kita harus memberikan semacam sinyal positif untuk perilaku yang baik (tepat) dan sinyal negatif untuk perilaku yang buruk (salah). Seiring waktu, algoritma reinforcement learning akan belajar untuk membuat lebih sedikit kesalahan daripada sebelumnya.

***Advanced Stage: Deep* Learning dan Neural *Network***

Deep learning merupakan salah satu algoritma dari pembelajaran mesin (machine learning) yang secara implisit dapat menghasilkan kesimpulan penting berdasarkan data-data yang di-input. Pada umumnya, algoritma deep learning berbentuk supervised atau semi-supervised.

Algoritma deep learning berdasarkan pada pembelajaran representasi. Artinya, alih-alih menggunakan algoritma khusus, algoritma deep learning belajar dari contoh representatif. Misalnya saja kita ingin membuat model deep learning yang mengenali kucing menurut spesiesnya, maka kita perlu menyiapkan database yang berisi banyak gambar kucing yang berbeda.

***Advanced Stage: Computer* Vision dan Artificial *Intelligent***

Computer vision adalah proses dan cabang ilmu komputer yang melibatkan pengambilan, pemrosesan, dan penganalisisan gambar serta video dari dunia nyata. Tujuannya adalah memungkinkan mesin mengekstrak informasi yang kontekstual dan bermakna dari dunia nyata. Saat ini, computer vision adalah fondasi dan sarana utama untuk menguji dan mengeksploitasi model deep learning yang mendorong evolusi kecerdasan buatan (Artificial Intelligent) menuju aplikasi yang dapat digunakan di mana saja, bermanfaat, dan praktis.

Yuk Mulai Perjalanan Belajar Data Science bareng Digital Skola!

Ingin punya karier sebagai Data Scientist tapi tidak punya latar belakang IT? Jangan khawatir karena Digital Skola akan membantumu mewujudkan impian menguasai keahlian Data Science dan menjadi Data Scientist andal hanya dalam tiga bulan. Dengan harga sangat terjangkau dan skema pembayaran cicilan 0%, kamu akan mendapatkan program dengan kurikulum lengkap, fasilitas mulai dari pembuatan portofolio, magang hingga bantuan pencarian kerja. Info lengkap klik tombol di bawah:

Kursus Data Science

14 Skill Data Science untuk Dikuasai

Share

Digital Skola