19 Skill Penting untuk Menjadi Data Scientist yang Sukses

Sobat MinDi ingin menjadi seorang data scientist yang sukses? Menjadi data scientist adalah sebuah perjalanan yang menantang namun sangat bermanfaat. 

Di era digital ini, profesi data scientist telah menjadi salah satu yang paling dicari karena kemampuannya dalam menganalisis data dan menghasilkan wawasan berharga bagi perusahaan. 

Artikel ini akan membahas secara mendalam 19 skill penting yang harus dimiliki oleh data scientist untuk mencapai kesuksesan dalam karir.

19 Skill Penting Data Scientist

Penasaran apa saja skill penting data scientist? Sobat MinDi bisa simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

1. Python

Python adalah bahasa pemrograman yang sangat penting bagi seorang data scientist. Tidak hanya mudah dipelajari, tetapi Python juga memiliki ekosistem library yang luas.

Dalam artikel springboard.com, disebutkan diantaranya Pandas, NumPy, dan Scikit-learn yang sangat berguna untuk analisis data dan machine learning. 

Selain itu, Python juga sering digunakan dalam pengembangan model machine learning dan deep learning.

2. R

R adalah bahasa pemrograman yang khusus dirancang untuk analisis statistik dan visualisasi data. 

Banyaknya package yang tersedia, seperti ggplot2 dan dplyr, sehingga R menjadi alat yang sangat kuat untuk data scientist dalam melakukan analisis data yang mendalam dan kompleks. 

Penggunaan R sangat umum dalam penelitian akademis dan industri yang memerlukan analisis statistik tingkat lanjut.

3. SQL

Structured Query Language (SQL) adalah keterampilan dasar yang harus dimiliki oleh setiap data scientist. SQL digunakan untuk mengelola dan memanipulasi data dalam database relasional. 

Dengan SQL, data scientist dapat mengakses, memperbaruhi, dan mengelola data dengan efisien. 

Keterampilan ini sangat penting karena sebagian besar data yang digunakan oleh data scientist disimpan dalam database relasional.

4. Machine Learning dan AI

Machine learning dan artificial intelligence (AI) adalah inti dari banyak proyek data science. 

Kamu harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang algoritma machine learning seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan neural networks. 

Selain itu, kemampuan untuk menerapkan teknik-teknik ini dalam berbagai konteks bisnis sangat penting untuk memberikan solusi yang inovatif dan efektif.

5. Visualisasi Data

Visualisasi data adalah keterampilan penting yang membantu data scientist untuk menyampaikan temuan secara jelas dan menarik. 

Tools seperti Tableau, Matplotlib, dan Seaborn sangat berguna untuk membuat grafik dan visualisasi yang informatif. 

Visualisasi data yang baik tidak hanya membantu dalam memahami data tetapi juga dalam mengambil keputusan yang berdasarkan data.

6. Cloud Computing

Dengan meningkatnya jumlah data yang perlu kamu analisis, kemampuan untuk bekerja dengan platform cloud seperti AWS, Google Cloud, dan Azure menjadi semakin penting. 

Cloud computing memungkinkan data scientist untuk melakukan pemrosesan data skala besar dengan biaya yang lebih rendah dan fleksibilitas yang lebih tinggi. 

Selain itu, banyak tools machine learning dan big data yang tersedia di platform cloud ini.

7. Data Wrangling

Data wrangling adalah proses membersihkan dan mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis. 

Proses ini termasuk menangani missing values, menghapus duplikasi, dan mengubah format data. 

Keterampilan ini sangat penting karena data yang kamu peroleh sering tidak terstruktur dan memerlukan banyak pembersihan sebelum dapat dianalisis.

8. Data Storytelling

Mampu menceritakan cerita dari data yang telah dianalisis adalah keterampilan yang sangat berharga. 

Data storytelling mencakup kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan secara efektif kepada audiens non-teknis. 

Hal ini termasuk pembuatan narasi yang menarik dan penggunaan visualisasi data yang mendukung cerita tersebut.

9. Statistika dan Peluang

Sumber: Freepik

Dasar-dasar statistik dan peluang merupakan landasan dari banyak teknik analisis data. 

Memahami konsep-konsep ini membantu data scientist dalam membuat keputusan berdasarkan data dengan lebih akurat. Keterampilan ini mencakup pemahaman tentang distribusi data, uji hipotesis, dan regresi.

10. Database Management

Mengelola dan mengoptimalkan database adalah keterampilan yang sangat penting, terutama ketika bekerja dengan data yang sangat besar.

Pengetahuan tentang sistem manajemen database seperti MySQL, PostgreSQL, dan MongoDB sangat diperlukan untuk memastikan bahwa data dapat diakses dan dikelola dengan efisien.

Baca Juga: 8 Contoh Database Paling Populer untuk Mengelola Data

11. Strategi Bisnis

Memahami bagaimana bisnis beroperasi dan bagaimana data dapat digunakan untuk mendukung keputusan bisnis adalah esensial. 

Keterampilan ini membantu data scientist untuk menyelaraskan analisis data dengan tujuan bisnis. 

Dengan pemahaman ini, data scientist dapat memberikan wawasan yang relevan dan actionable bagi perusahaan.

12. Komunikasi

Sumber: Freepik

Kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan dan rekomendasi secara jelas dan efektif kepada tim dan pemangku kepentingan sangat penting. 

Skill ini termasuk kemampuan untuk menulis laporan yang baik, memberikan presentasi yang efektif, dan menjawab pertanyaan dari audiens yang beragam. 

Komunikasi yang baik memastikan temuan data dapat dipahami dan digunakan oleh semua pihak yang berkepentingan.

13. Analytical Mindset

Memiliki mindset analitis adalah hal yang penting bagi seorang data scientist. Hal ini mencakup kemampuan untuk berpikir kritis dan logis, serta memahami pola dan trend dalam data. 

Mindset analitis membantu dalam mengidentifikasi masalah, mengevaluasi solusi, dan membuat keputusan yang berdasarkan bukti.

14. Critical Thinking

Berpikir kritis membantu data scientist untuk mengevaluasi informasi secara objektif dan membuat keputusan berdasarkan bukti yang ada. 

Kemampuan ini juga membantu dalam mengidentifikasi masalah dan mencari solusi yang efektif. 

Selain itu, critical thinking sangat penting dalam proses analisis data. Mulai dari pengumpulan data hingga interpretasi hasil.

15. Kolaborasi

Data scientist sering bekerja dalam tim yang terdiri dari berbagai disiplin ilmu. Kemampuan untuk berkolaborasi dengan anggota tim lain sangat penting untuk keberhasilan proyek. 

Skill ini termasuk kemampuan untuk bekerja dengan ahli domain, insinyur data, dan stakeholder bisnis untuk mencapai tujuan bersama.

16. Out of the Box Thinking

Kemampuan untuk berpikir kreatif dan inovatif adalah keunggulan tersendiri. Out of the box thinking membantu data scientist untuk menemukan solusi baru dan lebih baik untuk masalah yang kompleks. 

Di samping itu, kemampuan ini juga penting dalam pengembangan model machine learning yang inovatif dan pendekatan analisis yang tidak konvensional.

17. Attention to Detail

Perhatian terhadap detail sangat penting dalam analisis data. Kesalahan kecil dalam data atau kode dapat mengakibatkan hasil yang tidak akurat. 

Oleh karena itu, ketelitian dalam pekerjaan sangat kamu perlukan. Data scientist harus selalu memeriksa kembali data dan hasil analisis untuk memastikan akurasi dan kualitas.

18. Proactive Problem Solving

Data scientist harus proaktif dalam mencari solusi untuk masalah yang dihadapi.

Skill problem solving mencakup kemampuan untuk mengidentifikasi potensi masalah sebelum mereka menjadi besar dan mencari cara untuk mengatasinya. 

Sikap proaktif ini membantu dalam menjaga kelancaran proyek dan memastikan bahwa masalah dapat diselesaikan dengan cepat.

19. Time Management

Kemampuan untuk mengelola waktu dengan baik sangat penting dalam memastikan bahwa proyek selesai tepat waktu. 

Kamu membutuhkan kemampuan untuk memprioritaskan tugas, bekerja secara efisien, dan mengatur waktu dengan bijak. 

Manajemen waktu yang baik membantu data scientist untuk memenuhi deadline dan menjaga kualitas pekerjaan.

Baca Juga: Tools Visualisasi Data Performa Terbaik 2024, Mudah & Menarik

Siap Menjadi Data Scientist yang Sukses? 

Menjadi data scientist yang sukses memerlukan berbagai keterampilan yang mencakup aspek teknis, analitis, dan interpersonal. Namun, bagaimana cara yang tepat untuk memulai perjalanan sebagai data scientist dan mengembangkan keterampilan tersebut secara efektif?

Dibimbing.id menawarkan program bootcamp untuk memberikan pelatihan intensif dan mendalam. Jadi, jika kamu serius ingin menjadi data scientist yang sukses dan siap menghadapi tantangan masa depan, bergabunglah dengan Bootcamp Data Scientist di Dibimbing.id. 

Dapatkan pengalaman belajar yang menyeluruh dan dukungan dari komunitas yang solid. Daftar sekarang dan mulailah perjalananmu menjadi data scientist yang handal!

Referensi

1. 16 Must-Have Data Scientist Skills To Start (or Grow) Your Career [Buka]
2. 10 Essential Skill Sets For Data Scientists [Buka]
3. Top 20+ Data Scientist Skills You Need in 2024 [Buka]