5 Keahlian Ilmu Data yang Tidak Akan Pernah Usang
Tren akan datang dan pergi, tetapi ilmuwan data akan selalu membutuhkan keterampilan ini.
Meskipun kami senang mendiskusikan tren terbaru dalam ilmu data dan teknologi terbaru yang dicari oleh perusahaan, kami tidak selalu memberikan banyak perhatian pada keterampilan yang akan selalu Anda butuhkan, baik Anda seorang ilmuwan data pada tahun 2022 atau 2072.
Selama bertahun-tahun, bahasa pemrograman akan berubah, seperti halnya kemampuan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Alat baru akan dibuat untuk menghasilkan visualisasi yang indah. Pipa data dapat menjadi sangat efisien sehingga satu orang dapat melakukan pekerjaan sebagai insinyur data, analis, dan ilmuwan.
Namun, terlepas dari semua hal yang bisa terjadi pada bidang ilmu data, ada lima keterampilan yang akan tetap relevan di masa mendatang.
1. Tetap relevan dengan mempelajari keterampilan baru dengan cepat
Nilai seorang ilmuwan data ditentukan oleh dampak yang mereka bawa ke perusahaan mereka. Jumlah dampak yang dapat dibawa oleh ilmuwan data ke perusahaan bergantung pada kemampuan mereka untuk tetap relevan dalam industri yang bergerak cepat yang selalu mencari hal terbaik berikutnya.
Sementara beberapa aspek ilmu data akan selalu tetap sama seperti yang mereka miliki selama 20 tahun terakhir, seperti penggunaan Excel dan pentingnya statistik, aspek-aspek baru telah muncul dengan cepat dalam waktu itu. Misalnya, Symon.AI dan Jelas.AI mencoba merevolusi industri dengan mengembangkan kemampuan ilmu data tanpa kode.
Oleh karena itu, satu pekerjaan yang Anda miliki sebagai ilmuwan data dalam pekerjaan sehari-hari Anda adalah tetap relevan dengan mempelajari keterampilan baru dengan cepat. Ini berarti mengikuti kemajuan terbaru dalam ilmu data, mencari cara agar proses perusahaan Anda dapat dimodernisasi, dan mengajari diri Anda sendiri keterampilan baru yang akan membuat Anda tetap menjadi komoditas panas di pasar kerja.
2. Menggunakan konsep matematika dasar
Matematika tidak akan pernah ketinggalan zaman dalam ilmu data.
Sementara beberapa solusi data menjadi mampu menyederhanakan persyaratan matematika yang diperlukan untuk menganalisis data, Anda tetap harus memahami matematika dasar yang menghasilkan apa yang Anda cari.
Misalnya, sebagai ilmuwan data tanpa kode, Anda mungkin tidak memahami dasar-dasar pengujian hipotesis statistik karena Anda tahu bahwa menjatuhkan modul tertentu di tempat akan melakukannya untuk Anda. Jadi, bagaimana Anda tahu apakah hasil yang Anda peroleh benar atau tidak?
Sementara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dapat mengambil alih sebagian besar pekerjaan sehari-hari seorang ilmuwan data, memahami konsep matematika dasar dari ilmu data akan memungkinkan Anda untuk memastikan semuanya dilakukan dengan benar dan bahwa hasil yang diterima adalah apa yang Anda harapkan.
Oleh karena itu, tergantung pada senioritas Anda atau bidang tempat Anda bekerja, memiliki landasan dalam aritmatika, aljabar, statistik, dan kalkulus akan selalu menjadi gaya.
3. Pemecahan masalah menggunakan Google
Satu hal yang Anda sadari setelah memasuki industri teknologi adalah kebanyakan orang tidak tahu apa yang mereka lakukan, dan sebagian besar kemampuan mereka untuk melakukan pekerjaan mereka berasal dari Google.
Tidak, serius. Tanyakan kepada siapa pun yang Anda kenal yang bekerja di bidang teknologi, apa pun bidang atau senioritasnya, dan mereka akan menjawab bahwa mereka menghabiskan sebagian besar waktunya untuk mencari jawaban di Google atas pertanyaan mereka tentang cara melakukan tugas tertentu.
Keterampilan yang sangat penting untuk dimiliki sebagai ilmuwan data adalah kemampuan untuk meng-Google pertanyaan Anda dan menemukan jawaban yang relevan. Untungnya, Anda mungkin sudah mengembangkan keterampilan ini selama proses mempelajari keterampilan yang diperlukan untuk menjadi ilmuwan data. Namun, Googling tidak berhenti di situ, dan kemungkinan akan berlanjut sepanjang karier Anda.
Oleh karena itu, penting untuk mengetahui cara menggunakan mesin pencari ini dengan kemampuan terbaiknya, termasuk menggunakan "vs" dalam permintaan pencarian Anda untuk membandingkan dua hal, menggunakan tanda kutip untuk mencari frasa yang tepat, dan yang paling penting, mengetahui dengan tepat apa itu adalah yang Anda cari agar Google dapat mengambil hasil yang paling relevan.
4. Mengajukan pertanyaan yang tepat
Kemampuan untuk mengajukan pertanyaan bisnis yang tepat akan sepenuhnya menentukan keberhasilan analisis data Anda.
Sebagian besar ilmuwan data dapat mengingat pertemuan di mana mereka telah diperintahkan untuk memecahkan masalah bisnis tertentu tetapi belum mengajukan pertanyaan yang tepat, membuat mereka berpotensi membuat analisis yang tidak menghasilkan jawaban yang diinginkan. Ini adalah kesalahan yang hanya perlu Anda lakukan sekali sebelum tertanam dalam diri Anda bahwa mengajukan pertanyaan yang tepat adalah faktor penentu keberhasilan dalam analisis yang berhasil.
Beberapa pertanyaan penting yang ingin Anda simpan di saku belakang Anda meliputi:
- "Apa sebenarnya yang ingin kamu ketahui?"
- “KPI standar apa yang akan Anda gunakan yang dapat membantu?”
- "Dari mana data Anda berasal?"
- “Teknik analisis statistik apa yang ingin Anda terapkan?”
- "Bagaimana analisis saya akan digunakan?"
Mampu mengajukan pertanyaan yang tepat akan meningkatkan nilai analisis Anda.
Seperti yang disebutkan sebelumnya, sementara beberapa teknologi otomatis mungkin mengambil alih bagian analisis pekerjaan Anda, kemampuan untuk mengajukan pertanyaan panduan yang benar tidak akan pernah ketinggalan zaman.
5. Menulis dokumentasi yang bersih
Kemampuan untuk menulis dokumentasi yang baik dan bersih yang memberikan informasi yang dibutuhkan ilmuwan data masa depan untuk menggunakan kode yang Anda tulis dengan benar dan efisien tidak akan pernah menjadi keterampilan yang usang.
Dokumentasi kode yang baik adalah kerangka kerja di mana pekerjaan generasi dapat dilakukan di dalam perusahaan. Kode lama selalu diturunkan ke ilmuwan data baru yang kemudian ditugaskan untuk menggunakan atau mungkin memodernisasinya. Tanpa dokumentasi yang baik, waktu terbuang percuma, kata-kata buruk diucapkan, dan seorang ilmuwan data mendapat reputasi buruk karena tidak mampu menulis dokumentasi yang informatif.
Tema bergulir di sini adalah bahwa sementara beberapa aspek ilmu data dapat berubah, seperti bahasa pengkodean dan teknologi yang digunakan, kemampuan untuk menggambarkan apa yang dilakukan kode Anda secara efektif tidak akan pernah ketinggalan zaman.
Kesimpulan
- Mampu mempelajari keterampilan baru dengan cepat adalah keterampilan yang akan selalu berguna tidak peduli berapa banyak perubahan yang terjadi pada disiplin ilmu data.
- Memahami konsep matematika dasar akan memungkinkan Anda untuk melakukan analisis data selama bertahun-tahun yang akan datang, dan akan memungkinkan Anda untuk memahami hasil yang dihasilkan ketika tugas ilmu data menjadi otomatis oleh pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.
- Pemecahan masalah menggunakan Google akan selalu menjadi keterampilan penting bagi ilmuwan data yang perlu menemukan solusi untuk bug dan pertanyaan yang muncul di sepanjang jalan.
- Mampu mengajukan pertanyaan yang tepat akan memandu pengembangan analisis data Anda sehingga Anda bisa melakukannya dengan benar untuk pertama kalinya.
- Menulis dokumentasi yang bersih tidak akan pernah ketinggalan zaman dan akan membantu memberikan informasi yang dibutuhkan ilmuwan data masa depan untuk menggunakan kode yang telah Anda kembangkan selama bertahun-tahun.