Ilmu data (Data Sience), analitik, dan pembelajaran mesin berkembang begitu pesat dan sekarang banyak perusahaan mencari profesional yang dapat menyaring tambang emas data dan membantu mereka mendorong keputusan bisnis yang cepat secara efisien. IBM memperkirakan bahwa pada tahun 2020, jumlah pekerjaan untuk semua profesional data AS akan meningkat 364.000 lowongan menjadi 2.720.000.
Artikel ini akan membahas topik-topik berikut yang akan memberi kamu pemahaman yang jelas tentang arti, perbedaan, dan keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist atau ilmuwan data, analis data, dan insinyur pembelajaran mesin.
Apa itu Data Science atau Ilmu Data?
Orang orang mencoba untuk mendefinisikan ilmu data selama lebih dari satu dekade sekarang, dan cara terbaik untuk menjawab pertanyaan tersebut adalah melalui diagram Venn. Dibuat oleh Hugh Conway pada tahun 2010, diagram Venn ini terdiri dari tiga lingkaran: matematika dan statistik, keahlian subjek (pengetahuan tentang domain yang akan abstrak dan kalkulasi), dan keterampilan meretas. Intinya, jika kamua bisa melakukan ketiganya, Kamu sudah memiliki pengetahuan yang tinggi di bidang ilmu data.
BACA JUGA : Mengenal Apa itu B2B dan Cara Mengembangkan Pemasaran B2B
Ilmu data atau Data Science adalah konsep yang digunakan untuk menangani data besar dan mencakup pembersihan, persiapan, dan analisis data. Seorang ilmuwan data mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menerapkan pembelajaran mesin, analitik prediktif, dan analisis sentimen untuk mengekstrak informasi penting dari kumpulan data yang dikumpulkan. Mereka memahami data dari sudut pandang bisnis dan dapat memberikan prediksi dan wawasan akurat yang dapat digunakan untuk mendukung keputusan bisnis yang penting.
Keterampilan yang Dibutuhkan untuk Menjadi Data Science atau Ilmuwan Data
Siapa pun yang tertarik untuk membangun karier yang kuat di bidang ini harus memperoleh keterampilan penting di tiga departemen: analitik, pemrograman, dan pengetahuan domain. Lebih dalam satu tingkat, keterampilan berikut akan membantumu membangun niche sebagai ilmuwan data:
Pengetahuan yang kuat tentang Python, SAS, R, Scala
- Pengalaman langsung dalam pengkodean database SQL
- Kemampuan untuk bekerja dengan data tidak terstruktur dari berbagai sumber seperti video dan media sosial
- Pahami beberapa fungsi analitik
- Pengetahuan tentang pembelajaran mesin
Apa itu Data Analytics atau Analisis Data?
Seorang analis data biasanya adalah orang yang dapat melakukan statistik deskriptif dasar, memvisualisasikan data, dan mengkomunikasikan poin data untuk kesimpulan. Mereka harus memiliki pemahaman dasar tentang statistik, pemahaman database yang sempurna, kemampuan untuk membuat pandangan baru, dan persepsi untuk memvisualisasikan data. Analisis data dapat disebut sebagai tingkat ilmu data yang diperlukan.
Keterampilan yang Dibutuhkan untuk Menjadi Data Science atau Analis Data
Seorang analis data harus dapat mengambil pertanyaan atau topik tertentu, mendiskusikan seperti apa datanya, dan mewakili data tersebut kepada pemangku kepentingan yang relevan di perusahaan. Jika kamu ingin bekerja sebagai analis data, Kamu harus mendapatkan empat keterampilan utama berikut:
- Pengetahuan tentang statistik matematika
- Pemahaman yang lancar tentang R dan Python
- Perselisihan data
- Pahami PIG / HIVE
Apa itu Machine Learing?
Pembelajaran mesin dapat didefinisikan sebagai praktik menggunakan algoritma untuk mengekstrak data, mempelajarinya, dan kemudian memperkirakan tren masa depan untuk topik tersebut. Perangkat lunak pembelajaran mesin tradisional adalah analisis statistik dan analisis prediktif yang digunakan untuk menemukan pola dan menangkap wawasan tersembunyi berdasarkan data yang dirasakan.
Contoh penerapan pembelajaran mesin yang bagus adalah Facebook. Algoritma pembelajaran mesin Facebook mengumpulkan informasi perilaku untuk setiap pengguna di platform sosial. Berdasarkan perilaku seseorang di masa lalu, algoritma memprediksi minat serta merekomendasikan artikel dan pemberitahuan di umpan berita. Demikian pula, ketika Amazon merekomendasikan produk, atau ketika Netflix merekomendasikan film berdasarkan perilaku masa lalu, pembelajaran mesin sedang bekerja.
Pembelajaran mesin hanyalah perspektif yang berbeda tentang statistik. Berikut ini adalah keterampilan penting yang dapat membantu kamu memulai karier di domain yang berkembang pesat ini:
- Keahlian dalam dasar-dasar komputer
- Pengetahuan mendalam tentang keterampilan pemrograman
- Pengetahuan tentang probabilitas dan statistik
- Keterampilan pemodelan dan evaluasi data
Data Science vs. Machine Learning
Karena ilmu data adalah istilah yang luas untuk berbagai disiplin ilmu, pembelajaran mesin cocok dengan ilmu data. Pembelajaran mesin menggunakan berbagai teknik, seperti regresi dan pengelompokan yang diawasi. Di sisi lain, data dalam ilmu data mungkin atau mungkin tidak berevolusi dari mesin atau proses mekanis. Perbedaan utama antara keduanya adalah bahwa ilmu data sebagai istilah yang lebih luas tidak hanya berfokus pada algoritma dan statistik, tetapi juga menangani keseluruhan metodologi pemrosesan data.
Ilmu data atau Data Science dapat dilihat sebagai penggabungan beberapa disiplin ilmu, termasuk analisis data, rekayasa perangkat lunak, rekayasa data, pembelajaran mesin, analisis prediktif, analisis data, dan banyak lagi. Ini mencakup pengambilan, pengumpulan, penyerapan, dan transformasi data dalam jumlah besar, yang secara kolektif dikenal sebagai data besar. Ilmu data bertanggung jawab untuk membawa struktur ke data besar, mencari pola yang menarik, dan menasihati pembuat keputusan untuk membawa perubahan secara efektif agar sesuai dengan kebutuhan bisnis. Analisis data dan pembelajaran mesin adalah dua dari banyak alat dan proses yang digunakan ilmu data.
Ilmu data (Science Data), Analisis Data, dan Pembelajaran Mesin adalah beberapa domain yang paling banyak diminati di industri saat ini. Kombinasi keahlian yang tepat dan pengalaman dunia nyata dapat membantumu mengamankan karier yang kuat di domain yang sedang tren ini.
