19 Keterampilan Teratas yang Perlu Anda Ketahui di Tahun 2023 untuk Menjadi Ilmuwan Data

Gambar oleh Penulis
 

Waktu berubah. Jika Anda ingin menjadi ilmuwan data pada tahun 2023, ada beberapa keterampilan baru yang harus Anda tambahkan ke daftar Anda, serta banyak keterampilan yang sudah Anda kuasai.

Mengapa seperangkat keterampilan yang begitu luas? Bagian dari masalahnya adalah creep ruang lingkup pekerjaan. Tidak ada yang tahu apa itu ilmuwan data, atau apa yang harus dilakukan, apalagi calon majikan Anda. Jadi apa pun yang memiliki data terjebak dalam kategori ilmu data untuk Anda tangani.

Anda diharapkan mengetahui cara membersihkan, mengubah, menganalisis secara statistik, memvisualisasikan, mengomunikasikan, dan memprediksi data. Tidak hanya itu, teknologi baru (atau teknologi yang baru-baru ini menjadi arus utama) juga dapat ditambahkan ke tanggung jawab pekerjaan Anda.

Dalam artikel ini, saya akan menjelaskan 19 keterampilan teratas yang perlu Anda ketahui di tahun 2023 untuk menjadi ilmuwan data.

Berikut ikhtisar dari sepuluh yang paling penting.

 

Gambar oleh Penulis
 

Keterampilan ini akan membantu Anda mendapatkan pekerjaan, menyelesaikan wawancara, tetap berada di depan kurva, dan bernegosiasi untuk promosi itu. Di setiap bagian, saya akan meringkas secara singkat apa itu masing-masing keterampilan, mengapa itu penting, dan menawarkan beberapa tempat untuk mempelajari keterampilan ini.

Sementara itu tidak 80% dari pekerjaan data scientist, pembersihan data, dan perselisihan masih menjadi salah satu keterampilan terpenting yang dapat dikuasai oleh data scientist di tahun 2023.

Apa itu Pembersihan dan Perselisihan Data?

Pembersihan dan perselisihan data adalah proses mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis. Ini melibatkan penanganan nilai yang hilang, menghapus duplikat, menangani data yang tidak konsisten, dan memformat data dengan cara yang membuatnya siap untuk dianalisis.

Membersihkan data biasanya mengacu pada membuang nilai yang buruk/tidak akurat, mengisi kekosongan, menemukan duplikat, dan memastikan kumpulan data Anda bersih dan akurat seperti yang diharapkan. Mempertengkarkannya (atau mengunyahnya, memijatnya, atau kata kerja aneh lainnya seperti itu) berarti membuatnya menjadi bentuk yang dapat dianalisis. Anda mengubahnya atau memetakannya menjadi format lain yang lebih mudah dilihat.

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Tanyakan kepada ilmuwan data mana pun apa yang mereka lakukan, dan salah satu hal pertama yang mereka sebutkan adalah pembersihan dan perselisihan data. Data tidak pernah sampai ke tangan Anda dalam bentuk yang bagus, bersih, dan dapat dianalisis, jadi sangat penting untuk mengetahui cara merapikannya.

Kemampuan untuk membersihkan dan mengatur data memastikan bahwa hasil analisis Anda dapat dipercaya, dan membantu menghindari penarikan kesimpulan yang salah.

Di mana Anda Dapat Mempelajari Keterampilan Kunci Ini?

Ada banyak pilihan bagus untuk mempelajari pembersihan dan perselisihan data. Harvard menawarkan a Tentu saja di EdX. Anda juga dapat berlatih sendiri dengan membersihkan dan menangani kumpulan data mentah gratis seperti Perayapan Umum, data perayapan web yang terdiri dari lebih dari 50 miliar halaman web (di sini), atau data cuaca Brasil (di sini).

Tidak, itu bukan hanya kata kunci! Pembelajaran mesin adalah keterampilan yang sangat penting untuk diketahui oleh setiap ilmuwan data di masa depan.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah penerapan algoritme dan model statistik untuk membuat prediksi dan keputusan berdasarkan data.

Ini adalah subbidang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu dengan belajar dari data, tanpa diprogram secara eksplisit. Ini membantu dengan otomatisasi. Anda akan menemukannya di industri mana pun.

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Anda perlu tahu tentang pembelajaran mesin di tahun 2023 karena ini adalah bidang yang berkembang pesat yang telah menjadi alat penting untuk memecahkan masalah kompleks dan membuat prediksi di berbagai industri.

Algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar, mengenali ucapan, melakukan pemrosesan bahasa alami, dan membuat sistem rekomendasi. Anda akan kesulitan menemukan industri yang tidak melakukan (atau tidak mau) melakukan tugas yang dibantu ML tersebut.

Mahir dalam pembelajaran mesin memungkinkan seorang ilmuwan data untuk mengekstraksi wawasan berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks, dan untuk mengembangkan model prediktif yang dapat mendorong keputusan bisnis yang lebih baik.

Di mana Anda Dapat Mempelajari Keterampilan Kunci Ini?

Kami punya repositori lebih dari tiga puluh proyek pembelajaran mesin di ScrataScratch untuk memamerkan keterampilan ini di resume Anda. TensorFlow juga punya kumpulan sumber daya gratis yang bagus untuk mempelajari pembelajaran mesin.

Gambar oleh Penulis
 

Keterampilan ini cukup jelas. Saat Anda menganalisis angka, pemangku kepentingan utama ingin memahami temuan Anda dengan grafik dan bagan yang cantik.

Apa itu Visualisasi Data?

Visualisasi data adalah pembuatan bagan, grafik, dan grafik lainnya untuk membantu membuat data lebih mudah dipahami. Anda mengambil angka yang baru saja Anda bersihkan, pertengkarkan, atau prediksi dan Anda menempatkannya ke dalam semacam format visual, baik untuk mengkomunikasikan tren dengan orang lain atau untuk membuat tren lebih mudah dikenali.

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Pada tahun 2023, kemampuan untuk memvisualisasikan data sangat penting bagi seorang data scientist. Ini seperti memiliki kekuatan super rahasia untuk mengungkap pola dan tren tersembunyi dalam data yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. Dan bagian terbaiknya? Anda dapat membagikan temuan Anda dengan orang lain dengan cara yang menarik dan mudah diingat. Sebagai ilmuwan data, Anda akan bekerja dengan grup dari semua tingkat pengalaman yang berbeda, tetapi gambar jauh lebih mudah dipahami daripada deretan angka.

Jadi, jika Anda ingin menjadi ilmuwan data yang dapat mengomunikasikan wawasan dan penemuan Anda secara efektif, penting untuk menguasai seni visualisasi data.

Di mana Anda Dapat Mempelajari Keterampilan Kunci Ini?

Berikut daftarnya tempat gratis untuk mempelajari data yaitu.

SQL adalah Bahasa Permintaan Terstruktur. Data scientist menggunakan SQL untuk bekerja dengan database SQL serta mengelola database dan melakukan tugas penyimpanan data.

Apa itu SQL dan Manajemen Basis Data?

SQL adalah bahasa yang sangat populer yang memungkinkan Anda mengakses dan memanipulasi data terstruktur. Ini sejalan dengan manajemen basis data, yang biasanya dilakukan di SQL. Manajemen basis data pada dasarnya adalah bagaimana Anda dapat mengatur, menyimpan, dan mengambil data dari suatu tempat. Database SQL adalah salah satunya teknologi backend teratas untuk belajar di tahun 2023, jadi bukan hanya untuk ilmu data.

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Sebagai ilmuwan data, Anda harus melacak semua data, memastikannya teratur, dan mengambilnya saat seseorang membutuhkannya. Itulah yang memungkinkan Anda melakukannya dengan SQL dan manajemen basis data.

Di mana Anda Dapat Mempelajari Keterampilan Kunci Ini?

Coursera memiliki satu ton kursus manajemen/admin database yang bagus dan berharga baik yang dapat Anda coba. Anda juga bisa mendapatkan pratinjau diam-diam dari beberapa pertanyaan wawancara SQL di sini, yang dapat berguna untuk menguji pengetahuan Anda.

Data besar adalah kata kunci, ya, tapi itu juga konsep nyata – Oracle mendefinisikan itu sebagai "data yang mengandung variasi yang lebih besar, tiba dalam volume yang meningkat dan dengan kecepatan yang lebih tinggi," atau data dengan tiga V.

Apa itu Pemrosesan Data Besar?

Pemrosesan data besar adalah kemampuan untuk memproses, menyimpan, dan menganalisis data dalam jumlah besar menggunakan teknologi seperti Hadoop dan Spark.

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Pada tahun 2023, kemampuan untuk memproses data besar sangat penting bagi ilmuwan data. Volume data yang dihasilkan terus tumbuh dengan kecepatan eksponensial, dan mampu menangani serta menganalisis data ini secara efektif sangat penting untuk membuat keputusan yang tepat dan mendapatkan wawasan yang berharga. Ilmuwan data yang memiliki pemahaman mendalam tentang teknik pemrosesan data besar akan dapat bekerja dengan kumpulan data besar dengan mudah dan memanfaatkan informasi yang dikandungnya secara maksimal.

Selain itu, berkat banyaknya kata-kata, tidak ada salahnya untuk menambahkan “data besar” di resume Anda.

Dimana Anda Bisa Mempelajarinya?

Saya suka Simplelearn Seri tutorial YouTube pada konsep ini.

Gambar oleh Penulis
 
Ini lucu – karena semakin banyak produk dan layanan beralih ke cloud, komputasi cloud menjadi persyaratan pekerjaan untuk hampir semua pekerjaan teknologi, baik itu DevOps atau ilmuwan data.

Apa itu Cloud Computing?

Komputasi awan adalah penggunaan teknologi dan platform berbasis awan seperti AWS, Azure, atau Google Cloud untuk menyimpan dan memproses data. Ini seperti memiliki ruang penyimpanan virtual yang dapat Anda akses dari mana saja kapan saja. Alih-alih menyimpan data dan sumber daya komputasi di mesin atau server lokal, komputasi awan memungkinkan organisasi – dan ilmuwan data – untuk mengakses sumber daya ini melalui internet.

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Seperti yang terus saya soroti, jumlah data yang diharapkan untuk Anda kerjakan sebagai ilmuwan data terus bertambah. Lebih banyak perusahaan akan menyimpannya di cloud daripada menanganinya di tempat. Menjadi semakin penting untuk memiliki kemampuan menyimpan dan memproses data ini dengan cara yang dapat diskalakan dan efisien.

Cloud computing memberikan solusi yang efektif untuk ini, memungkinkan ilmuwan data untuk mengakses sejumlah besar sumber daya komputasi dan penyimpanan data tanpa memerlukan perangkat keras dan infrastruktur mahal.

Di Mana Anda Bisa Mempelajarinya?

Kabar baiknya adalah karena perusahaan memiliki berbagai cloud, banyak dari mereka memiliki kepentingan untuk mengajari Anda tentangnya secara gratis, jadi Anda belajar menggunakannya. Google, Microsoft, dan Amazon semuanya memiliki sumber daya komputasi awan yang hebat.

“Tunggu, bukankah kita baru saja membahas database? Apa itu gudang data?” Saya mendengar Anda bertanya.

aku mengerti kamu. Terkadang rasanya keterampilan ilmu data yang paling penting adalah menjaga agar semua akronim dan jargon tetap lurus.

Apa itu Data Warehousing dan ETL?

Pertama, mari kita bedakan gudang data dari database.

Warehouse menyimpan data terkini dan historis untuk beberapa sistem, sementara database menyimpan data terkini yang diperlukan untuk mendukung proyek. Database menyimpan data saat ini yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi sedangkan gudang data menyimpan data terkini dan historis untuk satu atau lebih sistem dalam skema yang telah ditentukan dan tetap untuk menganalisis data.

Singkatnya, Anda akan menggunakan gudang data untuk data untuk banyak proyek yang berbeda secara bersamaan, sedangkan sebagian besar database menyimpan satu data proyek.

ETL adalah proses yang melibatkan data warehousing, kependekan dari extract, transform, dan load. Alat ETL akan mengekstrak data dari sistem sumber data apa pun yang Anda inginkan, mengubahnya di area pementasan (biasanya membersihkan, memanipulasi, atau "mengolahnya"), lalu memuatnya ke gudang data.

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Saya merasa seperti saya telah mengulangi poin ini di setiap keterampilan, tetapi data terus bertambah. Perusahaan sangat menginginkannya, dan mereka mengharapkan Anda untuk mengelolanya. Mengetahui cara mengelola data dalam pipeline yang dapat dibangun sangatlah penting.

Di Mana Anda Bisa Mempelajarinya?

Saya merekomendasikan belajar bagaimana melakukan ETL yang tepat dengan bahasa tertentu, seperti SQL atau Python. Datacamp memiliki bagus dengan Piton. Microsoft menjalankan lebih tutorial tingkat menengah untuk pergi melalui opsi SQL.

Setiap ilmuwan data adalah spesialis model. Saya tidak berbicara tentang Giselle Bundchen. Maksud saya membuat model tentang bagaimana data disimpan dan diatur dalam suatu sistem.

Apa itu Pemodelan dan Manajemen Data?

Pemodelan dan pengelolaan data adalah proses pembuatan model matematika untuk merepresentasikan data, serta pengelolaan data untuk menjaga kualitas, akurasi, dan kegunaannya.

Ini melibatkan pendefinisian entitas data, hubungan, dan atribut, serta penerapan proses untuk validasi, integritas, dan keamanan data.

Dalam istilah yang lebih sederhana, pemodelan data pada dasarnya berarti Anda membuat cetak biru tentang bagaimana data diatur dan dihubungkan dalam sistem perusahaan Anda. Anda bisa menganggapnya seperti menyusun cetak biru sebuah rumah. Sama seperti cetak biru yang menunjukkan ruangan yang berbeda dan bagaimana mereka terhubung, pemodelan data menunjukkan bagaimana informasi yang berbeda terkait dan terhubung satu sama lain.

Ini membantu memastikan bahwa data disimpan dan digunakan dengan cara yang konsisten dan efektif.

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Sebagai ilmuwan data, Anda akan bertanggung jawab untuk memastikan bahwa data tertata dan terstruktur dengan cara yang dapat diakses. Pemodelan dan pengelolaan data membantu Anda bekerja dengan data, membagikannya, memastikan keakuratannya, dan membuat keputusan berdasarkan data tersebut.

Di Mana Anda Bisa Mempelajarinya?

Microsoft memiliki yang baik intro di blog mereka, hanya berdurasi setengah jam dan berperingkat tinggi. Ini tempat yang bagus untuk memulai.

Gambar oleh Penulis
 

Banyak istilah ilmu data baru saja dirampok dari profesi lain, seperti pemodelan dan penambangan. Mari kita masuk ke apa artinya dan mengapa itu penting.

Apa itu Data Mining?

Penambangan data adalah proses penggalian informasi yang berguna dari data melalui teknik seperti pengelompokan, klasifikasi, dan aturan asosiasi. Anda memilah-milah banjir data yang sesungguhnya untuk menemukan nugget emas yang berguna. (Mungkin panning data akan menjadi nama yang lebih baik untuk skill ini!)

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Bayangkan: Anda adalah ilmuwan data di tahun 2023. Anda memiliki data yang berasal dari sepuluh ribu sumber berbeda. Keterampilan apa yang Anda gunakan untuk mengidentifikasi pola di semua sumber data ini?

Ini penambangan data.

Di Mana Anda Bisa Mempelajarinya?

Penambangan data biasanya tercakup dalam kursus yang mencakup data besar atau analitik data karena merupakan komponen yang cukup penting dari kedua keterampilan tersebut. EdX menawarkan pasangan pilihan untuk belajar data mining.

Pembelajaran mendalam sedikit berbeda dari pembelajaran mesin! Pembelajaran mendalam adalah subbidang pembelajaran mesin.

Apa itu Deep Learning?

Pembelajaran mendalam adalah aspek pembelajaran mesin yang berfokus pada pembuatan algoritme yang dapat mempelajari pola dalam data melalui beberapa lapisan jaringan syaraf tiruan. (Ngomong-ngomong, jaringan saraf tiruan adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang dimodelkan mirip dengan struktur dan fungsi otak manusia.)

Mengapa Penting Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?

Kecerdasan buatan semakin canggih di tahun 2023. Tidak cukup hanya mengetahui dasar-dasar AI dan ML – Anda juga harus terbiasa dengan yang canggih, karena tidak akan canggih besok. Pembelajaran mendalam adalah novel beberapa tahun yang lalu, dan sekarang menjadi kebutuhan.

Ilmuwan data diharapkan menggunakan pembelajaran mendalam ketika perusahaan memiliki akses ke sejumlah besar data. Ini digunakan untuk pemrosesan gambar dan video, atau aplikasi visi komputer.

Di mana Anda bisa mempelajarinya?

Saya suka Tutorial simplelearn sebagai titik awal.

Ada banyak teknologi dan teknik yang akan datang dan berguna untuk diketahui. Ini bahkan lebih maju, seperti jaringan permusuhan generatif, atau lebih berbasis keterampilan lunak, seperti penceritaan data, atau khusus untuk bidang seperti perkiraan deret waktu. Saya akan meringkasnya secara singkat di sini:

• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Subbidang AI yang menangani pemrosesan dan pemahaman bahasa manusia. Chatbot menggunakan ini.
• Analisis & Peramalan Deret Waktu: Studi data dari waktu ke waktu dan penggunaan model statistik untuk membuat prediksi tentang kejadian di masa depan. Anda dapat menggunakan keterampilan ini untuk melakukan analisis penjualan atau pendapatan.
• Desain Eksperimental & Pengujian A/B: Proses merancang dan melakukan eksperimen terkontrol untuk menguji hipotesis dan membuat keputusan berdasarkan data.
• Menceritakan Data: Kemampuan untuk mengomunikasikan wawasan dan temuan data secara efektif kepada pemangku kepentingan non-teknis. Semakin banyak pemangku kepentingan yang menaruh perhatian pada mengapa di belakang keputusan berbasis data, jadi ini sangat penting.
• Jaringan Permusuhan Generatif (GAN): Jenis arsitektur pembelajaran mendalam di mana dua jaringan saraf dilatih untuk bekerja bersama untuk menghasilkan data baru yang menyerupai kumpulan data yang diberikan.
• Transfer Pembelajaran: Teknik pembelajaran mesin di mana model dilatih sebelumnya pada satu tugas dan disesuaikan pada tugas terkait, meningkatkan kinerja, dan mengurangi jumlah data pelatihan yang diperlukan. Perusahaan kecil yang sumber dayanya lebih terbatas akan menganggap ini berguna.
• Pembelajaran Mesin Otomatis (AutoML): Metode mengotomatiskan proses pemilihan, pelatihan, dan penerapan model pembelajaran mesin.
• Penyesuaian Hyperparameter: Subkategori ML lainnya. Ini adalah proses mengoptimalkan kinerja model pembelajaran mesin dengan menyesuaikan parameter yang tidak dipelajari dari data, seperti kecepatan pembelajaran atau jumlah lapisan tersembunyi.
• AI yang Dapat Dijelaskan (XAI): Cabang AI yang berfokus pada pembuatan algoritme dan model yang transparan dan dapat ditafsirkan, sehingga proses pengambilan keputusannya dapat dipahami oleh manusia. Sekali lagi, membantu pemangku kepentingan memahami apa yang terjadi.

Jika Anda ingin menjadi ilmuwan data di tahun 2023, 19 keterampilan ini sangat penting. Berita yang sangat bagus adalah bahwa banyak dari keterampilan ini dapat dipelajari sendiri, sementara yang lain dapat Anda pelajari saat bekerja di peran yang lebih junior seperti analis data atau bisnis.

Beberapa cara untuk belajar:

• Selalu periksa YouTube. Ada begitu banyak sumber daya yang gratis dan komprehensif. Saya telah mencantumkan beberapa di sini, tetapi ada banyak video tak terbatas di luar sana.
• Platform seperti Coursera dan EdX sering kali memiliki rangkaian kuliah
• Kami memiliki lebih dari seribu pertanyaan wawancara nyata untuk dipraktikkan berbasis koding dan non-kode. Kami juga menawarkan contoh proyek data.

Nikmati perjalanan mempelajari keterampilan ini untuk menjadi ilmuwan data di tahun 2023.
 
 
Nat Rosidi adalah seorang ilmuwan data dan dalam strategi produk. Dia juga seorang profesor yang mengajar analitik, dan merupakan pendiri Goresan Strata, sebuah platform yang membantu ilmuwan data mempersiapkan wawancara mereka dengan pertanyaan wawancara nyata dari perusahaan terkemuka. Terhubung dengan dia di Twitter: StrataScratch or LinkedIn.
 

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.kdnuggets.com/2023/04/top-19-skills-need-know-2023-data-scientist.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-19-skills-you-need-to-know-in-2023-to-be-a-data-scientist