Login

Beberapa Area untuk Memilih Dari dalam Ilmu Data

Saat ini ilmu data sedang digunakan oleh industri, begitu banyak sehingga permintaan ilmuwan data telah meningkat juga. Analis data adalah para profesional yang mengumpulkan dan menganalisis data yang tidak terstruktur dan menemukan wawasan yang akan membantu dalam pengambilan keputusan strategis.

Bisnis analitik data meningkatkan pendapatannya setiap tahun, tidak hanya di dalam negeri tetapi juga terlibat dalam ekspor analitik ke negara-negara seperti Amerika Serikat, Inggris, dan Australia. Dan selalu terlihat bahwa ketika suatu industri menyebar secara eksponensial, begitu pula kebutuhan mereka akan sumber daya manusia dan dalam hal ini ilmuwan data.

Ilmu data sebagai pilihan karier memiliki banyak subkelompok lain. Ini memiliki banyak kegiatan dalam siklus datanya dan biasanya memiliki pakar yang berbeda mengerjakannya.

CABANG ILMU DATA

Ilmu data sebagai bidang dibagi menjadi berbagai bidang dan ditangani oleh masing-masing ahli.

  • Rekayasa data: itu melibatkan memformat data mentah menjadi bentuk yang dapat diakses, termasuk mengelola penyimpanan, sumber data, kualitas dan pemeliharaan struktur. Ini membuat analisis menjadi mudah dan orang dapat dengan mudah menemukan detail yang terkait dengannya. Pekerjaan di bidang ini adalah insinyur data, pengembang basis data.
  • Komputasi dan arsitektur cloud: itu melibatkan pemeliharaan dan pengembangan infrastruktur yang diperlukan untuk manajemen cloud. Selain itu, memastikan bahwa analitik terintegrasi dengan aplikasi dan penggunaan bisnis. Pekerjaan yang terkait dengan area ini adalah platform dan cloud engineer, arsitek cloud.
  • Manajemen basis data: area ini melibatkan pemeliharaan dan pengembangan basis data sesuai dengan kebutuhan mereka dalam transaksi data selama penggunaan yang berbeda. Pekerjaan yang terkait dengan bidang ini adalah spesialis data, insinyur basis data, dan arsitek.
  • Penambangan data: ini melibatkan eksplorasi data menggunakan analisis statistik yang berbeda. Ini membantu dalam membangun model prediksi untuk berbagai masalah bisnis dan tren masa depan mereka. Pekerjaan yang terkait dengan bidang ini adalah analis bisnis, ahli statistik.
  • Kecerdasan bisnis: ini melibatkan pengelolaan sumber data, menemukan solusi analitis, berkomunikasi dengan pemegang saham, perancangan tes dan dokumentasi. Pekerjaan yang terkait dengan bidang ini adalah ahli strategi data, analis BI, insinyur dan pengembang BI.
  • Pembelajaran mesin: ini melibatkan mendapatkan input untuk algoritme dan merancang siklus data, menguji hipotesis, dan infrastruktur data. Area ini biasanya menggunakan alat data standar dan model statistik yang berbeda. Pekerjaan yang terkait dengan bidang ini adalah pengembang kognitif, spesialis pembelajaran mesin, dan spesialis AI.
  • Visualisasi data: ini melibatkan penyajian wawasan dengan cara yang menarik secara visual. Merancang antarmuka grafis dan desain yang menarik pelanggan adalah agenda utama di sini. Pekerjaan yang terkait dengan bidang ini adalah pengembang perangkat lunak dan insinyur dan pengembang data.
  • Analisis data: ini melibatkan pemecahan masalah dan menemukan pola dan peluang dalam skenario data. Analisis dapat berbasis pasar atau sektor atau operasi internal. Pekerjaan yang terkait dengan bidang ini adalah komunikasi, perencanaan, keputusan, web, pasar, produk, analis penjualan.

KETERAMPILAN DIPERLUKAN UNTUK MENJADI ILMU DATA

Untuk berhasil dalam profesi apa pun, seseorang perlu memiliki keterampilan tertentu untuk melengkapi minat mereka, serupa halnya dengan ilmu data. Beberapa keterampilan yang dibutuhkan adalah.

  • Pendidikan: untuk menjadi ilmuwan data seseorang harus memiliki latar belakang dalam matematika, komputer atau statistik.
  • Pemrograman R: 45% masalah sains data dapat diselesaikan menggunakan alat bantu khusus ini.
  • Pengodean python: ini adalah salah satu bahasa pengkodean paling serbaguna yang dapat bekerja dalam format data apa pun dan dapat mengimpor segala jenis dataset dari sumber eksternal.
  • Hadoop: meskipun bukan yang paling umum digunakan, tetapi dapat menjadi sangat penting dalam kasus-kasus tertentu ketika volume data melebihi memori sistem dan seseorang perlu mentransfernya. Juga banyak digunakan untuk penyaringan data, pengambilan sampel, dan peringkasan.
  • Pengodean SQL: orang harus tahu cara kode dan menjalankan query kompleks dalam SQL.
  • Apache Spark: hampir mirip dengan Hadoop, tetapi lebih cepat dan dapat mencegah kehilangan data.
  • Pembelajaran mesin: digunakan dalam analisis prediktif dan pembangunan algoritma dan melibatkan pembelajaran permusuhan dan penguatan, pembuatan keputusan, regresi logistik dll.
September 18, 2019

0 responses on "Beberapa Area untuk Memilih Dari dalam Ilmu Data"

Leave a Message

Your email address will not be published.

top
Template Design © VibeThemes. All rights reserved.
X
Skip to toolbar