10 Skill Penting Data Scientist, Apa Sajakah Itu?

Skill atau keterampilan data scientist tak sebatas analisis saja, lho. Mereka ternyata juga harus bisa “bercerita”.

Selain itu, masih ada daftar kemampuan lain yang tak kalah penting.

Kira-kira, apa sajakah itu? Simak jawabannya di bawah ini, ya!

Hard Skill Data Scientist

1. Statistika dan peluang

skill data scientist statistika dan peluang

Di perusahaan, data scientist bertugas mengolah data menjadi informasi penting. Informasi ini nantinya dipakai untuk mengambil keputusan bisnis.

Itulah mengapa, kamu harus menguasai statistika dan peluang. Seperti dituliskan Towards Data Science, keterampilan ini merupakan kunci menyimpulkan data dan membuat perkiraan.

2. Pemrograman

Skill data scientist selanjutnya berkaitan dengan programming. Mengutip Springboard, beberapa bahasa yang biasa mereka pakai adalah:

a. Phyton

Tak hanya developing, Phyton juga dipakai di dunia data science. Kamu bisa memakainya untuk:

data mining
meng-import data di Microsoft Excel
menampilkan data menjadi grafik
dan lain-lain

b. R

Selanjutnya, ada R. R juga biasa dipakai untuk data manipulation sampai pembuatan grafik.

Meski lebih sering dijumpai di dunia akademik, bahasa ini tak boleh kamu pandang sebelah mata.. Kata Edureka, R dipakai oleh Google, Firefox, dan raksasa teknologi lainnya.

3. Data wrangling

Data yang rapi dan teratur tentu mudah diolah. Sayangnya, di perusahaan, banyak dataset yang berantakan.

Ada beberapa informasi yang tak lengkap, terduplikat, bahkan salah. Itulah mengapa, data scientist harus punya keterampilan data wrangling.

Melansir SolveXia, skill ini membuatmu bisa mengolah data yang kasar. Akhirnya, informasi berharga bisa diambil dari sana.

4. Database management

Nah, kalau sudah rapi, saatnya menyimpan data dengan baik.

Di sinilah database management berperan. Kegiatan ini memudahkan pengolahan dan manipulasi data.

Database management biasanya melibatkan software seperti:

MySQL
SQL Server
Oracle
dan lain-lain

Pelajari skill data scientist yang satu ini, ya!

5. Data storytelling

Numbers have an important story to tell. They rely on you to give them a clear and convincing voice.

Ini merupakan kutipan dari Stephen Few, seorang ahli data visualization. Few menyampaikan bahwa angka menyimpan pesan yang penting. Namun, kamulah yang harus mengemas pesan itu agar jelas dan meyakinkan.

Data storytelling sendiri merupakan teknik menyampaikan pesan. Ciri khasnya adalah penggunaan visualisasi, ditambah dengan penjelasan singkat. Ini membuat informasi lebih mudah dipahami.

Contohnya ada di bawah ini:

belajar data storytelling - penyajian data dengan storytelling

Mengutip Proschool, saat orang lain memahami informasi, informasi tersebut bisa ditindaklanjuti.

Akhirnya, ada langkah nyata atau keputusan yang diambil. Analisis dan pengolahan data jadi tak sia-sia.

Itulah mengapa, skill ini penting dikuasai seorang data scientist.

Baca Juga: Kenapa Data Storytelling Penting untuk Dipelajari?

Nah, untuk menguasainya, ikut Glints ExpertClass On-Demand, yuk! Dipandu oleh Doni Surya Putra, Head of Data di Kitabisa, kamu akan belajar data storytelling dari A sampai Z.

Rekaman kelas ini bisa kamu tonton di mana saja, lho. Terlebih lagi, kamu juga bisa mengaksesnya selama 6 bulan.

Yuk, pelajari skill penting ini dengan klik di sini atau di gambar ini:

6. Bisnis

Data yang kamu olah akan dimanfaatkan untuk keputusan bisnis. Oleh karena itu, bisnis juga wajib kamu pahami.

Kamu harus tahu apa yang sedang menjadi fokus perusahaan. Setelah itu, coba cari dan olah data yang bisa membantu fokus tersebut.

7. Tools untuk data scientist

Ada juga berbagai tools yang biasa digunakan data scientist. Mengutip Tech Target, di antaranya adalah:

Apache Spark
IBM SPSS
Matlab
PyTorch
SAS

Soft Skill Data Scientist

1. Mau belajar

Seperti dituliskan KDnuggets, data science merupakan bidang yang cepat berkembang. Kamu harus terus belajar agar hasil kerjamu sesuai dengan zaman.

Tak perlu khawatir, kamu bisa mendapat ilmu terbaru di bidang data lewat Glints ExpertClass. Temukan dan pilih kelas yang tepat untukmu, klik link ini.

2. Komunikasi

Data scientist boleh mahir mengolah dan menyimpulkan data menjadi informasi. Akan tetapi, penyampaian informasi itu juga tak kalah penting.

Tableau menuliskan, data yang tak dipahami akan diabaikan begitu saja. Oleh karena itu, data scientist harus bisa menyampaikan hasil temuannya.

3. Kerja sama

Kamu juga harus bisa bekerja sama. Sebab, data scientist akan berkolaborasi dengan tim dari divisi lainnya di perusahaan.

Baca Juga: 5 Tips Belajar Data Science Secara Efektif dan Mudah

Itulah daftar skill atau keterampilan yang harus dikuasai data scientist. Untuk mengasahnya, jangan lupa ikuti kelas online Glints ExpertClass, ya!

Seberapa bermanfaat artikel ini?

Klik salah satu bintang untuk menilai.

Nilai rata-rata 3.8 / 5. Jumlah vote: 5

Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

10 Skill yang Harus Dikuasai Data Scientist Berkualitas

Isi Artikel