Apa Itu Data Science?

Data science terus berkembang sebagai salah satu jalur karier yang paling menjanjikan dan diminati bagi para profesional yang terampil. Saat ini, para profesional data yang sukses memahami bahwa mereka harus maju melewati keterampilan tradisional dalam menganalisis sejumlah besar data, data mining, dan keterampilan pemrograman. Untuk mengungkap intelijen yang berguna bagi organisasi mereka, para ilmuwan data harus menguasai spektrum penuh siklus hidup ilmu data dan memiliki tingkat fleksibilitas dan pemahaman untuk memaksimalkan pengembalian pada setiap fase proses.

Ilmuwan data yang efektif dapat mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, mengumpulkan data dari banyak sumber data yang berbeda, mengatur informasi, menerjemahkan hasil menjadi solusi, dan mengomunikasikan temuan mereka dengan cara yang secara positif mempengaruhi keputusan bisnis. Keterampilan ini diperlukan di hampir semua industri, menyebabkan para ilmuwan data yang terampil semakin berharga bagi perusahaan.

Dalam dekade terakhir, para ilmuwan data telah menjadi aset yang diperlukan dan hadir di hampir semua organisasi. Para profesional ini adalah orang-orang yang berpengetahuan luas, digerakkan oleh data dengan keterampilan teknis tingkat tinggi yang mampu membangun algoritma kuantitatif yang kompleks untuk mengatur dan mensintesis sejumlah besar informasi yang digunakan untuk menjawab pertanyaan dan mendorong strategi dalam organisasi mereka. Ini ditambah dengan pengalaman dalam komunikasi dan kepemimpinan yang diperlukan untuk memberikan hasil nyata kepada berbagai pemangku kepentingan di seluruh organisasi atau bisnis.

Data scientist perlu penasaran dan berorientasi pada hasil, dengan pengetahuan khusus industri dan keterampilan komunikasi yang memungkinkan mereka untuk menjelaskan hasil yang sangat teknis kepada mitra non-teknis mereka. Mereka memiliki latar belakang kuantitatif yang kuat dalam statistik dan aljabar linier serta pengetahuan pemrograman dengan fokus pada pergudangan data, penambangan, dan pemodelan untuk membangun dan menganalisis algoritma.

Glassdoor menempatkan ilmuwan data sebagai Pekerjaan Terbaik nomor 1 di Amerika pada tahun 2018 untuk tahun ketiga berturut-turut. 4 Seiring dengan meningkatnya jumlah data yang semakin mudah diakses, perusahaan teknologi besar tidak lagi menjadi satu-satunya yang membutuhkan ilmuwan data. Permintaan yang meningkat akan para profesional sains data lintas industri, besar dan kecil, ditantang oleh kekurangan kandidat yang memenuhi syarat yang tersedia untuk mengisi posisi terbuka.

Kebutuhan akan data ilmuwan tidak menunjukkan tanda-tanda melambat di tahun-tahun mendatang. LinkedIn mendaftarkan ilmuwan data sebagai salah satu pekerjaan paling menjanjikan di tahun 2017 dan 2018, bersama dengan beberapa keterampilan terkait data-sains sebagai yang paling diminati oleh perusahaan.

Statistik yang tercantum di bawah ini mewakili permintaan yang signifikan dan terus meningkat untuk para ilmuwan data.

Data ada di mana-mana dan ekspansif. Berbagai istilah yang terkait dengan penambangan, pembersihan, analisis, dan interpretasi data sering digunakan secara bergantian, tetapi sebenarnya dapat melibatkan serangkaian keterampilan dan kompleksitas data yang berbeda.

Data Scientist memeriksa pertanyaan mana yang perlu dijawab dan di mana menemukan data terkait. Mereka memiliki ketajaman bisnis dan keterampilan analitis serta kemampuan untuk menambang, membersihkan, dan menyajikan data. Bisnis menggunakan ilmuwan data untuk sumber, mengelola, dan menganalisis sejumlah besar data tidak terstruktur. Hasilnya kemudian disintesis dan dikomunikasikan kepada pemangku kepentingan utama untuk mendorong pengambilan keputusan strategis dalam organisasi.

Keterampilan yang dibutuhkan: Keterampilan pemrograman (SAS, R, Python), keterampilan statistik dan matematika, mendongeng dan visualisasi data, Hadoop, SQL, pembelajaran mesin

Seorang Analis data menjembatani kesenjangan antara ilmuwan data dan analis bisnis. Mereka diberikan pertanyaan yang perlu dijawab dari suatu organisasi dan kemudian mengatur dan menganalisis data untuk menemukan hasil yang selaras dengan strategi bisnis tingkat tinggi. Analis data bertanggung jawab untuk menerjemahkan analisis teknis ke item tindakan kualitatif dan mengkomunikasikan temuan mereka secara efektif kepada pemangku kepentingan yang beragam.

Keterampilan yang dibutuhkan: Keterampilan pemrograman (SAS, R, Python), keterampilan statistik dan matematika, perselisihan data, visualisasi data

Insinyur data mengelola jumlah eksponensial dari data yang berubah dengan cepat. Mereka fokus pada pengembangan, penyebaran, manajemen, dan optimalisasi jalur pipa dan infrastruktur data untuk mengubah dan mentransfer data ke ilmuwan data untuk di-query itulah pengertian apa itu data science.

Keterampilan yang dibutuhkan: Bahasa pemrograman (Java, Scala), database NoSQL (MongoDB, Cassandra DB), frameworks (Apache Hadoop)

Related posts:

As is tradition in modern electoral history, the year prior to a presidential election is the year in which candidates seeking the highest office in our government begin to announce their candidacy…

There are some thing you just shouldn’t have to ask your partner to do.

Technology is developing rapidly, and the connections between people seem to be getting closer and closer. We can’t deny that right now we have the most advanced methods of real time communication in…