Bagaimana Memulai Ilmu Data Sebagai Karir

Karena teknologi Internet tumbuh secara eksponensial di seluruh dunia, perusahaan besar dan kecil menghasilkan data dalam jumlah besar. Dunia memasuki era big data, dan kebutuhan akan analisis dan interpretasinya juga semakin meningkat.

Di sini, ilmu data muncul. Ini adalah bidang interdisipliner yang menggunakan metode statistik dan matematika, proses, dan algoritme khusus untuk mengekstrak wawasan berharga dari sejumlah besar data dan menerapkan pengetahuan dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan produk, layanan, atau operasi.

Jika Kamu memiliki hasrat untuk ilmu data dan ingin berkarir di dalamnya, maka Kamu bisa melakukannya M.Tek. dalam Ilmu Data program setelah Kamu lulus. Ini akan membantu Kamu memahami dasar-dasar ilmu data, teknik ilmu data, paparan domain, wawasan visualisasi, dll.

Mempelajari ilmu data bisa menjadi proses yang rumit. Memilih bahasa pemrograman untuk fokus – Python atau R, serta alat dan tekniknya bisa sangat menantang. Panduan langkah demi langkah ini dapat membantu Kamu memulai karir di bidang ilmu data. Ayo mulai.

Cari Tahu Apa yang Harus Dipelajari

Apa yang Harus Dipelajari dalam Ilmu Data
Sumber: Medium.com

Karena sumber daya yang tersedia berlimpah, ini mirip dengan tantangan yang menakutkan bagi pemula. Seseorang harus mempelajari probabilitas dan statistik, aljabar linier, kalkulus, satu bahasa pemrograman, database, komputasi terdistribusi, visualisasi pembelajaran mesin, pengelompokan, pembelajaran mendalam, dan pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam ilmu data.

Kita tahu bahwa ilmu data pada dasarnya mengajukan pertanyaan dan kemudian menjawab pertanyaan tersebut menggunakan data. Alur kerja data science dimulai dengan sebuah pertanyaan, dan kemudian kita harus mengumpulkan data untuk menjawab pertanyaan tersebut.

Hal berikutnya adalah membersihkan data dan, setelah itu, mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikannya dengan menggunakan berbagai alat. Setelah itu, kita harus membangun dan mengevaluasi model pembelajaran mesin, dan berdasarkan model itu, kita harus mengomunikasikan hasilnya. Karena itu, Kamu harus membangun fondasi yang kuat dalam hal alat dan teknik ini.

Dapatkan Nyaman dengan Python

Bahasa pemrograman python

Bahasa pemrograman yang paling umum dalam hal ilmu data adalah Python. Python adalah salah satu bahasa paling populer dalam ilmu data. Ini memiliki perpustakaan besar untuk ilmu data seperti NumPy, Pandas, SciPy, TensorFlow, Matplotlib, Keras, SciKit-Learn, dan PyTorch.

Kamu tidak perlu menjadi ahli dalam Python. Sebaliknya, Kamu harus fokus pada penguasaan tipe data, struktur data, impor, fungsi, pernyataan bersyarat, perbandingan, loop, dan pemahaman. Itu sudah cukup untuk ilmu data, dan sisanya bisa dipelajari di tahap selanjutnya.

Pelajari Analisis, Manipulasi, dan Visualisasi Data dengan Pandas

Untuk bekerja dengan data dalam Python, Kamu harus mempelajari cara menggunakan perpustakaan Pandas. Pandas menawarkan struktur tinggi yang disebut DataFrame yang sangat berguna untuk data tabular dengan berbagai jenis kolom yang mirip dengan lembar Excel atau tabel SQL.

Ini memiliki alat untuk membaca dan menulis data, menangani data yang hilang, memfilter data, membersihkan data yang berantakan, menggabungkan basis data, memvisualisasikan data, dll. Dengan kata lain, mempelajari Panda akan sangat meningkatkan efisiensi Kamu saat bekerja dengan data.

Pelajari Pembelajaran Mesin dengan SciKit-Learn

SciKit-Belajar

Pembelajaran mesin adalah metode dalam ilmu data yang meningkatkan dan mengotomatiskan pembuatan model analitik melalui pengalaman dan dengan menggunakan data yang tersedia. Untuk mempelajari pembelajaran mesin dengan Python, Kamu harus mengetahui dasar-dasar dari SciKit-Belajar perpustakaan secara rinci.

Membangun model pembelajaran mesin untuk memprediksi masa depan adalah salah satu bagian paling menarik dari ilmu data. SciKit-Learn adalah perpustakaan paling berguna untuk membangun model pembelajaran mesin karena berbagai alasan.

Ini memiliki antarmuka yang bersih dan ramah pengguna untuk banyak model yang berbeda dan menyediakan banyak parameter penyetelan untuk setiap model. SciKit memiliki dokumentasi yang luar biasa dan membantu Kamu memahami model dan cara menerapkannya secara akurat.

Mempelajari SciKit bisa sedikit rumit, tetapi Kamu bisa menjadi ahlinya dalam waktu singkat dengan strategi yang tepat.

Fokus pada Aplikasi Praktis dari Semua Konsep

Saat mempelajari konsep, alat, dan teknik, Kamu harus selalu fokus pada aspek praktis dari pembelajaran Kamu. Ini akan membantu Kamu mengetahui konsep dan memberi Kamu pemahaman yang lebih mendalam tentangnya.

Pastikan Kamu mengerjakan beberapa kumpulan data terbuka dan menerapkan pembelajaran Kamu di sana bahkan jika Kamu tidak nyaman dengan matematika di balik suatu teknik. Cukup pahami asumsinya, apa fungsinya, dan bagaimana menginterpretasikan hasilnya.

Jika memungkinkan, lihat solusi oleh orang lain yang bekerja di domain yang sama. Ini akan membantu Kamu mengambil pendekatan yang tepat sejak awal. Cara terbaik untuk membangun profil ilmu data Kamu adalah dengan berpartisipasi dalam kompetisi ilmu data dan merasakan proyek ilmu data.

Ikuti Sumber Daya yang Tepat

Sumber Daya Ilmu Data
Sumber: Insidehighered.com

Jika Kamu ingin memulai ilmu data sebagai karier, Kamu harus mengikuti sumber daya yang tepat pada waktu yang tepat. Banyak sumber daya mengklaim sebagai yang terbaik di pasar, tetapi sangat sedikit dari mereka yang bermanfaat.

Jadi, pastikan untuk mengikuti sumber daya berharga seperti blog dan saluran YouTube yang dijalankan oleh ilmuwan data paling berpengaruh. Beberapa dari orang-orang ini aktif, dan mereka terus-menerus memperbarui audiens mereka dengan tren terbaru di lapangan.

Pelajari dan praktikkan ilmu data setiap hari dan biasakan untuk selalu update tentang penelitian terbaru di lapangan. Setelah Kamu terbiasa dengan dasar-dasar ilmu data dan merasa nyaman dengan berbagai alat dan teknik, Kamu harus melatih keterampilan komunikasi Kamu.

Orang berpikir bahwa jika mereka secara teknis mendalam, perusahaan akan mempekerjakan mereka. Tapi ini tidak benar. Sangat penting untuk membuat cerita yang rumit dalam wawancara dan pekerjaan. Untuk itu, Kamu harus memiliki kemampuan komunikasi yang baik.

Pikiran Akhir

Membangun ilmu data sebagai karier adalah hal yang mengasyikkan, tetapi pada saat yang sama, itu tidak mudah. Jika Kamu mengikuti tips dan trik di atas, akan lebih mudah bagi Kamu untuk menentukan jalur Kamu dalam ilmu data.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

1. Apa itu ilmu data?

Ilmu data adalah perpaduan dari berbagai alat, teknik, dan algoritma pembelajaran mesin untuk menemukan pola dan wawasan tersembunyi dari data.

2. Apa masa depan ilmu data?

Ilmu data adalah masa depan karena data dihasilkan di mana-mana. Diharapkan memiliki masa depan yang menjanjikan dalam beberapa hari mendatang, sehingga para ilmuwan data diharapkan memiliki perjalanan karir yang menguntungkan. Ada ribuan peluang kerja untuk berbagai peran di India dalam domain ilmu data.

3. Apa saja berbagai peran pekerjaan dalam Ilmu Data?

Jawab: Berikut ini adalah peran pekerjaan yang berbeda dalam domain Ilmu Data:

  • Analis data
  • Arsitek Data
  • Analis Bisnis
  • Insinyur Data
  • Ilmuwan Data
  • Administrator Basis Data
  • Insinyur AI/ML
  • Ilmuwan Riset

4. Bagaimana saya bisa menjadi Ilmuwan Data?

Untuk menjadi seorang Data Scientist, Kamu membutuhkan keinginan dan hasrat untuk ilmu data. Dengan memilih aliran akademik yang tepat dan mempelajari alat, teknik, dan konsep yang diperlukan, Kamu bisa menjadi ilmuwan data.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment