4. Pembelajaran mesin
Ini juga menjadi bagian penting dari ilmu data. Pembelajaran mesin melibatkan pengembangan algoritma yang dapat dipelajari dari prediksi, dan bahkan untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data.
Data scientist harus memiliki keakraban dengan teknik regresi, pohon keputusan, pengelompokan, jaringan saraf, dan metode pemecahan masalah berbasis data lainnya yang sangat penting.
Baca Juga: Langkah Awal Melakukan Career Switch Jadi Data Analyst, Pekerjaan dengan Gaji Tinggi
5. Visualisasi data dan komunikasi
Selain mengungkap wawasan dari data; seorang ilmuwan data juga harus mengomunikasikan wawasan ini secara efektif. Di sinilah visualisasi data masuk.
Alat seperti Tableau, Matplotlib, Seaborn, atau Power BI bisa sangat membantu.
Keterampilan komunikasi yang baik akan memastikan si ilmuwan mampu menerjemahkan temuan kompleks menjadi wawasan yang dapat dengan mudah dipahami oleh pemangku kepentingan bisnis.
6. Pengetahuan domain
Keterampilan penting yang wajib dimiliki oleh data scientist adalah pengetahuan domain.
Ini akan membantu ilmuwan data untuk merumuskan pertanyaan yang tepat dan menerapkan keterampilan mereka secara efektif untuk memecahkan masalah khusus industri.
Baca Juga: Virtual Assistant, Pekerjaan Remote yang Lagi Diminati. Simak Cara Kerjanya!
Pekerjaan ini memang terkesan tidak mudah, tetapi bukan tidak mungkin dipelajari. Jika kamu merasa tidak memiliki satu atau beberapa keterampilan penting di atas, tak perlu minder.
Semua keterampilan di atas bisa dipelajari dengan sistem learning by doing. Jadi, jangan patah semangat jika ingin menjadi data scientist. (Elga Windasari)