Thread by @pacmannai

Kunci Keberhasilan Data Science untuk Pemula

A THREAD

Pernahkah kamu melihat seorang data scientist tenar dan mendapatkan banyak panggilan tugas dan berpikir, kok bisa yaah?

Secara umum, kunci keberhasilan DS adalah sama dengan pekerjaan teknis lainnya (insinyur). Namun, perlu ditekankan bahwa hal-hal ini perlu dilakukan secara tekun!

Secara umum, dapat dibagi menjadi 3 faktor, yaitu terkait
Internal, Eksternal, dan Kemampuan Menguasai Tools

Faktor Internal

Adalah faktor yang dapat dikembangkan dari pribadi sendiri. Dapat dikatakan jika faktor internal ini tidak dapat dipenuhi, maka seseorang tersebut pasti gagal dalam pengembangan diri menjadi data scientist

Tekad dan motivasi yang kuat, karena awal dari sebuah kesuksesan adalah pantang menyerah. Tentukan juga tujuan akhirmu/goals.

Kemudian:

Berpikir kritis dan terbuka. Hal ini diperlukan karena adanya banyak interpretasi dari data dari setiap data scientist. Sehingga, memahaminya dapat meningkatkan kualitas analisa datamu.

trusss:

Kemampuan berkomunikasi dan berbahasa. Keahlian ini memungkinkan kamu untuk memahami suatu topik sepenuhnya dan mendapatkan informasi tambahan dari orang lain.

dan tentunya:

Analitik dan suka belajar, ditandai dengan pola pikir yang runtut dan metodologis serta mampu mengkolaborasikan ilmu dari berbagai referensi sebagai penunjang analisis.

Faktor Eksternal

Adalah faktor yang didapat dari luar seorang data scientist. Dapat dikatakan jika faktor internal ini tidak dapat dipenuhi, maka seseorang tersebut masih mampu menjadi data scientist, namun akan sangat sulit berkembang.

Lingkungan belajar dan kerja, karena motivasi seseorang sangat dipengaruhi oleh sekitar. Carilah lingkungan yang mendukung data scientist (Universitas, Startup, dsb)!

Memaksimalkan fasilitas sekitar. Gunakan fasilitas eksklusif yang mampu menunjang data scientist dengan efektif, seperti akses internet, laboratorium dan forum antar scientist!

Belajar dari ahlinya. Seringlah bertanya pada forum dan pengajar data scientist. Gunakan juga platform terkait seperti Pacmann.ai. Jangan sampai tersesat!

Menjalin relasi dan kerjasama. Di dunia ini, tidak hanya kamu yang ingin menjadi data scientist. Maka, jalinlah kerjasama dan maksimalkan keuntungan bersama!

Kemampuan Menguasai Tools

Adalah faktor yang harus dikuasai dan digunakan seorang data scientist. Dapat dikatakan jika faktor internal ini tidak dapat dipenuhi, maka seseorang tersebut tidak akan mampu mengerjakan kasus terkait data yang lebih kompleks.

Memahami maksud data. Pahami arsitektur (tatanan) data dan dapatkan maksud tersembunyi (pattern) dari suatu data. Gunakan teknik seperti data wrangling, statistik dan sebagainya untuk mengeksploit data.

Kuasai bahasa dan aplikasi pemrograman. Hal ini sangat penting untuk pengolahan data digital. Gunakan bahasa pemrograman Python, C++, R, dan tools seperti SQL, Hadoop Platform, Apache Spark.

Kuasai Machine Learning. Penguasaan ML dapat mempercepat proses analisis data, terutama pada jumlah data yang besar dan data yang memiliki struktur beragam/tidak terstruktur.

Visualisasi data. Dengan kasus data yang lebih kompleks, kemampuan ini sangat diperlukan untuk mempermudah pengambilan keputusan.

Kuasai tools terkait visualisasi data seperti Excel dan matplotlib pada Python. Kuasai juga aplikasi terkait simulasi jika kasusnya terkait dengan mekanikal (ABAQUS, SOLIDWORKS, ANSYS) untuk mempermudah analisis.

Sudah siap memulai karirmu menjadi data scientist? Yuk hubungi kami di bit.ly/WASalesPacmann

untuk informasi lanjut: bit.ly/brosurpacmannai