Apakah kamu tahu jika pemilik bisnis selalu menghasilkan dan menyimpan begitu banyak data, data tersebut sangat berguna dalam pengambilan keputusan bisnis. Untuk itu, pemilik bisnis mencari profesional yang dapat mengumpulkan, mengolah dan meneliti ribuan data tersebut. Pentingnya analisis data bagi pemilik bisnis menyebabkan melonjaknya permintaan Data Scientist dalam beberapa tahun terakhir. Kini Data Scientist menjadi salah satu profesi dengan bayaran tertinggi di seluruh sektor industri, selain itu pekerjaan ini juga menawarkan perjalanan karier yang menjanjikan dan menguntungkan.

Sesuai laporan dari LinkedIn, industri Data Scientist diperkirakan akan tumbuh dari 37,9 miliar USD pada 2019 menjadi 230 miliar USD pada 2026. Faktanya, Data Scientist telah dianggap sebagai pekerjaan paling populer di abad ke-21 oleh Harvard Business Review. Karena itu pula, Data Science telah menjadi salah satu topik terpanas dan trending di kalangan mahasiswa dan profesional yang ingin membangun karier di bidang ini. 

Namun, mempelajari disiplin baru terkadang bisa menjadi tantangan dan membebani, jadi untuk menguranginya, diperlukan rencana pendidikan atau learning roadmap yang solid. Learning Roadmap dapat didefinisikan sebagai rencana strategis dengan berbagai langkah untuk mencapai tujuan atau sasaran yang diinginkan.

Alasan Menjadi Data Scientist?

Data Scientist diminati di seluruh dunia dan di industri, tak terkecuali di Indonesia. Adopsi teknologi yang dilakukan perusahaan-perusahaan di Indonesia, mengutip Business Insight, pemenang Women in ICT-Channel Asia Award 2020, Nadia Alatas mengatakan jika kebutuhan profesi di bidang data science dan analytics, big data analytics sangat mendesak. Permintaan tersebut tumbuh karena akan lebih banyak data yang dihasilkan disertai kedatangan Internet of Things (IoT), dan bisnis akan semakin bergantung pada informasi berharga yang diperoleh dari big data demi kesuksesan dan pertumbuhan organisasi.

Selain itu, Data Scientist adalah salah satu profesional dengan bayaran tertinggi di seluruh industri. meskipun, gaji seorang Data Scientist bergantung pada banyak faktor seperti pengalaman bertahun-tahun, pendidikan, keahlian, perusahaan, dan lokasi. Beberapa perusahaan membayar lebih tinggi kepada Data Scientist yang memiliki keterampilan khusus seperti Computer Vision, Natural Language Processing, dll. Mengutip dari Indeed, rata-rata gaji pokok Data Scientist di Indonesia adalah sebesar Rp 13.993.355. 

Secara keseluruhan pekerjaan Data Scientist menawarkan jalur karier yang menjanjikan dengan gaji tinggi.

Roadmap Data Scientist

Jika kamu telah memutuskan untuk membangun karier di Data Science, mari masuk ke roadmap untuk menjadi Data Scientist. Data Scientist menyatukan konsep Rekayasa Perangkat Lunak, Statistik, dan dunia bisnis untuk menggali data guna mengidentifikasi informasi penting. Melalui artikel ini, telah ditulis daftar beberapa langkah untuk membantumu mempelajari dan menguasai keterampilan yang diperlukan untuk menjadi Data Scientist. Langkah-langkah ini memiliki kurva belajar mereka sendiri berdasarkan kompleksitas yang terlibat. Jadi, akan membutuhkan waktu yang berbeda untuk belajar dan menguasai setiap langkah. Piramida pada gambar di bawah menggambarkan keterampilan tingkat tinggi yang diperlukan untuk profesi Data Scientist dalam urutan kompleksitas yang terlibat dan penggunaan umum di seluruh industri.

Mempelajari Python

Setiap profesi Data Scientist membutuhkan keahlian dalam salah satu bahasa pemrograman untuk melakukan berbagai tugas Data Science. Bahasa yang paling umum digunakan Data Scientist adalah Python dan R. Jika kamu seorang pemula, mempelajari Python sangat disarankan daripada bahasa pemrograman lainnya. Salah satu alasan utama Python banyak digunakan dan paling populer di komunitas Data Science adalah kemudahan penggunaan dan sintaksnya yang disederhanakan, membuatnya mudah dipelajari dan diadaptasi untuk orang-orang yang tidak memiliki latar belakang teknik informatika. Selain itu, kamu dapat menemukan banyak referensi dengan sumber terbuka bersama dengan dokumentasi online untuk penerapan berbagai tugas Data Science seperti Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam, Visualisasi Data, dll.

Sekarang kamu telah mengetahui alasan mempelajari Python sebagai langkah pertama untuk menjadi Data Scientist, mari masuk ke topik pemrograman tertentu yang harus kamu sertakan dalam roadmap yang kamu butuhkan.

• Struktur Data
• Tentukan dan Tulis Fungsi yang Ditentukan Pengguna
• Berbagai jenis Loop dan pernyataan bersyarat seperti If, else,, dll.
• Algoritma Pencarian dan Penyortiran
• Konsep SQL – Gabung, Agregasi, Gabung, dll.

Pelajari Perpustakaan Python untuk Data Science

Salah satu alasan popularitas Python di komunitas Data Science adalah karena Python menyediakan banyak perpustakaan untuk mengimplementasikan segala jenis tugas terkait Data Science. Beberapa perpustakaan yang paling umum digunakan oleh Data Scientist adalah:

• Numpy

NumPy adalah library yang menyediakan berbagai metode dan fungsi untuk menangani dan memproses Array, Matriks, dan Aljabar Linier yang besar.

Numpy adalah singkatan dari Numerical Python, perpustakaan ini menyediakan vektorisasi berbagai aljabar linier dan fungsi matematika yang diperlukan untuk diterapkan pada matriks dan larik besar. Vektorisasi memungkinkan fungsi untuk menerapkan operasi pada semua elemen vektor tanpa perlu mengulang dan bekerja pada setiap item, satu per satu, menghasilkan peningkatan kecepatan dan kinerja.

• Pandas

Pandas adalah pustaka Python paling populer di kalangan Data Scientist. Pustaka ini menyediakan banyak fungsi bawaan yang berguna untuk melakukan manipulasi dan analisis data pada sejumlah besar data terstruktur. Pandas adalah alat yang sempurna dalam hal Perselisihan Data.

Pustaka ini mendukung dua struktur data – Seri dan Dataframe.

Seri adalah array satu dimensi dan mampu menampung data jenis apa pun (integer, string, float, objek python, dll.). Bingkai data di Pandas adalah struktur data dua dimensi yang heterogen, yaitu, data disejajarkan dengan cara tabel dalam baris dan kolom seperti spreadsheet excel atau tabel SQL. Pandas DataFrame mampu memiliki kolom dengan beberapa tipe data.

• Matplotlib

Visualisasi Data adalah salah satu langkah kunci dalam menerapkan seluruh solusi Data Science. Matplotlib adalah perpustakaan praktis yang menyediakan metode dan fungsi untuk memvisualisasikan data seperti grafik, diagram lingkaran, plot, dll. Kamu bahkan dapat menggunakan perpustakaan matplotlib untuk menyesuaikan setiap aspek gambar dan membuatnya interaktif.

• Seaborn

Seaborn adalah pustaka visualisasi Python lain yang menyediakan banyak fungsi bawaan untuk metode visualisasi yang berbeda seperti histogram, diagram batang, heat maps, density plots, dll. Sintaksnya jauh lebih mudah digunakan dibandingkan dengan matplotlib dan memberikan gambar yang menarik secara estetika.

• SciPy

Sebagai Data Scientist kamu akan diminta untuk melakukan banyak analisis statistik, seperti melakukan EDA pada data menggunakan metode statistik seperti mean, standar deviasi, z-score, p-value test, dll. SciPy akan memberi berbagai metode dan fungsi untuk penerapan konsep statistik dan matematika yang diperlukan dalam Data Science.

• Scikit-Learn

Scikit-Learn adalah pustaka Python Machine Learning yang menyediakan implementasi secara sederhana, dioptimalkan, dan konsisten untuk beragam teknik Machine Learning.

Pelajari Tentang Collecting dan Wrangling Data

Setelah kamu memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python, kamu dapat melanjutkan ke langkah berikutnya, mempelajari tentang Collecting dan Wrangling Data.

Collecting Data adalah proses mengumpulkan data yang relevan untuk dianalisis lebih lanjut dari berbagai sumber seperti Basis Data Relasional, Scraping Web, API, dll. Pustaka Pandas di Python menyediakan berbagai metode untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber.

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah Data Wrangling, yaitu mempersiapkan dan mentransformasikan data dengan cara yang lebih mudah untuk dianalisis lebih lanjut. Fase ini membutuhkan pembersihan data, penyiapan data, rekayasa fitur, dll. Pustaka Pandas dan NumPy memiliki fungsi yang dapat membantumu dengan metode dan fungsi yang diperlukan untuk wrangling dan manipulation Data.

Pelajari Tentang Analisis Data Eksplorasi, Ketajaman Bisnis, dan Penyajian Informasi

Langkah selanjutnya adalah mempelajari dan menguasai keterampilan Eksplorasi Data dan penyajian informasi yang memungkinkan kamu mengidentifikasi tren, insight, dll., dan mengkomunikasikannya kepada manajemen senior dengan cara yang jauh lebih mudah dipahami.

Beberapa topik yang harus kamu pelajari dalam roadmap-mu termasuk: 

• Analisis Data Eksplorasi (EDA) – termasuk mengeksplorasi data menggunakan berbagai metode statistik seperti Mean, Mode, Variance, Standard Deviation, Correlation,, dll. Pada langkah ini, kamu akan belajar membangun hipotesis, melakukan analisis univariat dan multivariat,, dll.
• Visualisasi Data – mencakup eksplorasi data menggunakan metode visual seperti memplot histogram, diagram batang, box plots, dan density plot untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data. Matplotlib, Seaborn, Plotly, dll. adalah beberapa pustaka Python yang dapat membantumu mengimplementasikan metode ini.
• Dasbor – Membuat dashboard menggunakan alat seperti Power BI, Tableau, dll. adalah cara paling efisien untuk mengkomunikasikan temuan dan merekomendasikannya kepada manajemen senior. Cara ini akan membuat presentasi lebih menarik secara visual dan lebih mudah dipahami.
• Ketajaman Bisnis – Saat kamu melakukan analisis data eksplorasi pada data, kamu harus terus berupaya mengadakan serangkaian pertanyaan yang tepat yang dapat membantu bisnis mencapai target.

Pelajari Data Engineering

Data Engineering merupakan bidang yang membangun infrastruktur data yang akan menyediakan data berformat kepada Data Scientist agar lebih mudah dianalisis dengan merancang, membangun, dan memelihara pipelines data ETL. Meskipun bukan persyaratan wajib yang harus dipelajari bagi seorang Data Scientist, memiliki pemahaman yang baik tentang Data Engineering merupakan nilai tambah yang besar ketika mempertimbangkan untuk pekerjaan Data Scientist.

Data Engineers menggunakan bahasa pemrograman tingkat lanjut seperti C++, Python, Scala, SQL, dll. untuk membangun pipeline ETL pada data mentah yang dikumpulkan dari berbagai jenis database seperti MySQL, MongoDB, dll. Pipeline ini dapat dihosting di platform berbasis cloud seperti AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), dll.

Pelajari Statistik dan Matematika Terapan

Statistik dan Matematika merupakan bagian integral dari Data Science dan algoritma pada Machine Learning apa pun. Untuk seorang Data Scientist, merupakan suatu keharusan untuk memiliki pemahaman yang baik tentang berbagai konsep statistik dan matematika yang dilibatkan dalam Data Science.

Beberapa topik yang harus kamu sertakan dalam roadmap:

• Statistik Deskriptif – adalah metode yang ampuh untuk meringkas data dengan menggunakan metode statistik seperti Mean, Mode, Variance, Standard Deviation, dll.
• Statistik Inferensial – Bidang ini mencakup pengujian hipotesis dengan melakukan pengujian inferensial seperti pengujian A/B, statistik nilai-p, dll.
• Aljabar Linear dan Kalkulus – Bidang ini akan membantummu memahami berbagai konsep matematika dalam algoritma pada Machine Learning seperti Gradient Descent, Loss Function, Optimization, dll.

Pelajari Machine Learning dan AI

Setelah kamu mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang semua konsep yang disebutkan di atas, kamu dapat melanjutkan untuk mempelajari dan memahami algoritma Machine Learning.

Di bawah ini adalah kategori algoritma Machine Learning yang digunakan pada profesi Data Scientist:

• Supervised Learning – Algorithm ini mempelajari pola dalam data saat terdapat variabel target, termasuk juga teknik Regresi dan Klasifikasi. Kamu harus memasukkan algoritma ML populer seperti Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, XGBoost, Naive Bayes, KNN, dll. Pada roadmap pembelajaran.
• Unsupervised Learning – Algoritma ini digunakan ketika tidak ada variabel target yang tersedia. Kamu harus mempelajari K-Means Clustering, PCA, Association Mining, dll. Pada bawah kategori ini.
• Deep Learning – adalah subbidang dalam penelitian Machine Learning yang memodelkan data menggunakan Neural Networks. Neural Network tidak lain adalah model matematika yang meniru otak manusia. Deep Learning telah memungkinkan Data Scientist untuk memproses dan memodelkan data kompleks seperti Gambar, teks, dll. Kamu harus memiliki pengetahuan yang baik tentang Artificial Neural Networks (ANNs), Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short Term Memory (LSTM), Autoencoders,, dll sebagai bagian dari profesi Data Scientist.

Yang Perlu Diingat

• Meskipun memiliki gelar dalam disiplin Ilmu Komputer dianggap sebagai keuntungan tambahan namun gelar tersebut bukan persyaratan wajib selama kamu telah belajar dan menguasai serangkaian keterampilan yang tepat.
• Memiliki keahlian atau pengetahuan domain selalu dianggap plus karena membantumu memanfaatkan data dengan cara terbaik.
• Keterampilan komunikasi verbal dan tertulis yang baik membantumu berkolaborasi dengan banyak stakeholder dan mengomunikasikan hasil temuanmu kepada mereka.
• Mempelajari Data Science dapat menjadi hal yang menakutkan karena areanya yang luas. Jadi, fokuslah untuk memahami dasar-dasar dasar dan secara bertahap tingkatkan keterampilan untuk mempelajari konsep-konsep lanjutan.
• Pertajam keterampilan teoritis dengan mengerjakan proyek asli. Ingatlah bahwa organisasi selalu lebih memilih aplikasi praktis daripada pengetahuan teoretis.
• Kamu harus selalu melacak proses belajar. Misalnya, mengambil tugas setelah mempelajari konsep baru akan membantumu memahami apakah kamu berada di jalan yang benar atau tidak.
• Tetap mengetahui informasi terbaru dengan penelitian yang sedang berlangsung akan membantumu menonjol dari pesaing.

Sumber: scaler.com