Data scientist terus diminati, dengan perusahaan di hampir setiap industri ingin mendapatkan nilai maksimal dari sumber daya informasi mereka yang terus berkembang.
Peran ini penting, tetapi bintang bisnis yang sedang naik daun adalah para ilmuwan data yang cerdas yang memiliki kemampuan untuk tidak hanya memanipulasi data dalam jumlah besar dengan teknik statistik dan visualisasi yang canggih, tetapi juga memiliki kecerdasan yang kuat sehingga mereka dapat memperoleh wawasan berwawasan ke depan. Wawasan ini membantu memprediksi hasil potensial dan mengurangi potensi ancaman terhadap bisnis.
Lihat Juga: Trend Teknologi yang Akan Datang di Tahun 2021
Critical thinking
Ilmuwan data harus menjadi pemikir kritis, untuk dapat menerapkan analisis fakta yang objektif pada topik atau masalah tertentu sebelum merumuskan pendapat atau memberikan penilaian.
Seorang data scientist harus memiliki pengalaman tetapi juga memiliki kemampuan untuk menghentikan kepercayaan. Critical thinking bukan tentang melihat sesuatu dengan mata lebar seorang pemula, tetapi melangkah mundur dan mampu menilai masalah atau situasi dari berbagai sudut pandang.
Coding
Data scientist terkemuka tahu cara menulis kode dan merasa nyaman menangani berbagai tugas pemrograman. Dampak big data yang dimulai pada akhir 1990-an menuntut semakin banyak data scientist memahami dan dapat membuat kode dalam bahasa seperti Python, C ++ atau Java, kata Celeste Fralick, kepala ilmuwan data di perusahaan perangkat lunak keamanan McAfee.
Jika seorang data scientist tidak memahami cara membuat kode, akan membantu jika dikelilingi oleh orang yang mengerti. “Bekerja sama dengan pengembang dengan ilmuwan data terbukti sangat bermanfaat,” kata Fralick.
Math
Ilmu data mungkin bukan pilihan karier yang baik untuk orang yang tidak suka atau tidak mahir dalam matematika. Ahli data scientist adalah orang yang unggul dalam matematika dan statistik, sekaligus memiliki kemampuan untuk berkolaborasi secara erat dengan eksekutif lini bisnis untuk mengkomunikasikan apa yang sebenarnya terjadi di “kotak hitam” persamaan kompleks dengan cara yang memberikan jaminan ulang bahwa bisnis dapat mempercayai hasil dan rekomendasi.
Machine learning, deep learning, AI
Data scientist harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang masalah yang harus diselesaikan, dan data itu sendiri akan menjelaskan apa yang dibutuhkan, kata Fralick. “Menyadari biaya komputasi untuk ekosistem, interpretabilitas, latensi, bandwidth, dan kondisi batas sistem lainnya – serta kematangan pelanggan – itu sendiri membantu ilmuwan data memahami teknologi apa yang akan diterapkan,” katanya. Itu benar selama mereka memahami teknologinya.
Keterampilan dalam ilmu komputer juga penting, kata Schulze. Karena ilmu data sebagian besar dilakukan di keyboard, dasar-dasar yang kuat dalam rekayasa perangkat lunak sangat membantu.
Communication
Pentingnya keterampilan komunikasi perlu diulang. Hampir tidak ada dalam teknologi saat ini yang dilakukan dalam ruang hampa; selalu ada beberapa integrasi antara sistem, aplikasi, data, dan orang. Ilmu data tidak berbeda, dan kemampuan berkomunikasi dengan banyak pemangku kepentingan menggunakan data adalah atribut kunci.
Itu termasuk mengkomunikasikan tentang manfaat bisnis dari data kepada para eksekutif bisnis; tentang teknologi dan sumber daya komputasi; tentang tantangan dengan kualitas data, privasi, dan kerahasiaan; dan tentang bidang lain yang menarik bagi organisasi.
Data architecture
Ilmuwan data harus memahami apa yang terjadi pada data mulai dari awal hingga model hingga keputusan bisnis.
Lebih buruk lagi, banyak hal bisa berubah dalam arsitektur. Tanpa memahami dampaknya pada model untuk memulai, seorang data scientist mungkin akan mengalami badai ulang model atau model yang tiba-tiba tidak akurat tanpa memahami alasannya.
Sementara Hadoop memberikan kaki data yang besar dengan mengirimkan kode ke data dan bukan sebaliknya, Fralick mengatakan, memahami kompleksitas aliran data atau jalur data sangat penting untuk memastikan pengambilan keputusan berbasis fakta yang baik.
Risk analysis, process improvement, systems engineering
Seorang ilmuwan data yang tajam perlu memahami konsep menganalisis risiko bisnis, melakukan perbaikan dalam proses, dan cara kerja rekayasa sistem.
Menghubungkan pengeluaran untuk meningkatkan proses, memahami risiko perusahaan yang melekat dan sistem lain yang dapat memengaruhi data atau hasil model dapat mengarah pada kepuasan pelanggan yang lebih besar dengan upaya ilmuwan data.
Problem solving and good business intuition
Menemukan data scientist yang hebat melibatkan menemukan seseorang yang memiliki keahlian yang agak kontradiktif: kecerdasan untuk menangani pemrosesan data dan membuat model yang berguna; dan pemahaman intuitif tentang masalah bisnis yang mereka coba selesaikan, struktur dan nuansa data, dan cara kerja model, kata Lee Barnes, kepala Paytronix Data Insights di penyedia perangkat lunak bisnis Paytronix Systems.
Apakah anda tertarik untuk bergabung dengan tim QNP dengan berbagai project menarik yang akan menambah banyak pengalaman dan portfoliomu. Klik disini untuk melihat posisi apa saja yang sedang kami butuhkan.
Hubungi kami dengan menekan tombol contact us diatas atau klik disini!
Apakah kamu akan menjadi data scientist yang baik? Bagaimana menurut kalian?
