Kualitas Penting Seorang Ilmuwan Data

Big data telah berkembang sejak awal teknologi informasi. Sekarang, data yang kami buat setiap hari setara dengan semua data yang kami kumpulkan hingga tahun 2003. Jumlah data yang sangat besar ini memiliki wawasan yang sangat berharga tidak hanya untuk bisnis, tetapi seluruh umat manusia itu sendiri. Analisis data besar telah membantu industri perawatan kesehatan dengan penelitian untuk beberapa waktu sekarang. Terlebih lagi, data besar mungkin akan segera memecahkan teka-teki kanker .

Bagaimana jika saya katakan bahwa Big data sebenarnya hanya tumpukan data yang tidak masuk akal jika Anda tidak tahu cara menggunakannya? Di sinilah para ilmuwan data berperan. Untuk memahami data besar, kita membutuhkan ilmuwan data, dan yang bagus tepatnya. Dan jangan biarkan gelar 'ilmuwan data' membodohi Anda, ada beberapa kualitas yang harus dimiliki seorang ilmuwan data untuk disebut demikian. Jika Anda ingin mempekerjakan seorang ilmuwan data atau berencana untuk menjadi seorang ilmuwan data, berikut adalah kualitas yang harus Anda cari atau miliki.

pemikiran statistik

Mengubah data menjadi informasi adalah tugas utama seorang ilmuwan data. Oleh karena itu, pengetahuan statistik merupakan kualitas yang tidak perlu diragukan lagi. Melihat hal-hal dengan pola pikir kuantitatif penting untuk tetap netral dan menjauhkan bias saat berurusan dengan data. Seorang ilmuwan data yang baik memahami bahwa kedalaman dan keandalan wawasan meningkat sebanding dengan jumlah data dan menahan diri dari mencapai kesimpulan dengan data yang tidak memadai. Dengan sejumlah besar data, tren dan wawasan muncul sebagai angka. Karena itu, kecintaan pada angka diperlukan untuk menjadi ilmuwan data sejati. Seorang ilmuwan data harus dapat menginterogasi sejumlah besar data untuk memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan kemudian menerapkan teknik pemodelan prediktif untuk mengantisipasi tren masa depan. Penahanan statistik yang baik diperlukan untuk menyiapkan laporan dan merencanakan tindakan yang direkomendasikan berdasarkan wawasan.

Keterampilan pemrograman

Seorang ilmuwan data akan bekerja dengan tim yang berbeda untuk membangun saluran, alat, modul, paket, situs web, dasbor, dan banyak lagi. Ini tidak berarti seorang ilmuwan data harus menjadi ahli pembuat kode, tetapi pemahaman tentang algoritme dan cara kerja kode dapat membantu pekerjaan seorang ilmuwan data. Ketika sistem tidak dapat memberi Anda tren atau wawasan yang tepat, inilah saatnya untuk menyingsingkan lengan baju dan menulis beberapa kode. Ini tidak mungkin tanpa beberapa keterampilan pemrograman dan fleksibilitas teknis.

Python diterima sebagai bahasa pemrograman yang paling serbaguna dan kompatibel dan ideal untuk menangani database dan kueri tipe MapReduce. Menjadi mudah untuk mempelajari bahasa dan sumber terbuka, belajar python seharusnya tidak menjadi penghalang antara Anda dan impian ilmu data Anda.

Memiliki 'keterampilan kode semu' yang sangat baik juga dipertimbangkan oleh banyak organisasi saat mempekerjakan seorang ilmuwan data. 'Keterampilan kode semu' adalah kemampuan untuk menulis cara kerja kueri atau algoritme dalam bahasa Inggris biasa. Keterampilan pemecahan masalah ini sangat penting untuk berkembang sebagai ilmuwan data. Ilmu data adalah industri di mana standar emas berubah pada tingkat yang mengkhawatirkan yang menekankan pentingnya memiliki lebih banyak keterampilan daripada yang diminta skenario saat ini.

Pikiran yang ingin tahu

Meskipun ilmu data adalah bidang yang cukup tua, penemuan dibuat sekarang dan kemudian. Dorongan untuk menemukan cara baru untuk memecahkan masalah lama adalah alasan di balik ini. Seorang ilmuwan data harus selalu memiliki pikiran yang ingin tahu untuk mencari cara baru dan lebih baik untuk memperoleh, menggabungkan, dan memproses data serta menemukan alat untuk memperoleh wawasan yang lebih baik. Seorang ilmuwan data yang ideal tidak boleh berhenti penasaran karena data menyimpan rahasia yang hanya akan diakui oleh mereka yang ingin tahu. Seorang ilmuwan data sejati tidak mencoba melihat bagaimana data membuktikan biasnya dengan benar, melainkan mencari kebenaran yang tersembunyi jauh di dalamnya.

Dengan data, terkadang hal-hal bisa menjadi sangat sulit, dan hanya rasa ingin tahu yang dapat mengarahkan Anda menuju hasil. Inilah sebabnya mengapa rasa ingin tahu adalah salah satu kualitas paling penting dari seorang ilmuwan data.

Sifat berorientasi hasil

Analisis data lebih tentang hasil daripada proses itu sendiri. Tidak masalah bagaimana Anda membawa hasil dengan data selama ada hasil yang diharapkan. Ilmuwan data mungkin harus mengambil lebih dari satu rute untuk memecahkan masalah tertentu pada waktu tertentu. Terhenti oleh rintangan kecil bukanlah kualitas yang baik bagi seorang ilmuwan data. Menjadi berbasis hasil membantu dalam kasus seperti tekad kuat untuk mengubah data menjadi hasil menjadi kekuatan pendorong bagi diri mereka sendiri. Ilmuwan data, secara umum, adalah orang-orang yang berpindah dari satu masalah ke masalah lain sambil menyulap tugas yang berbeda pada saat yang bersamaan. Tidak ada apa pun selain hasil yang dapat menghentikan mereka dari usaha.

Kreativitas

Kreativitas mungkin terlihat aneh dalam daftar ini. Sebenarnya, ini adalah salah satu kualitas terpenting bagi seorang ilmuwan data. Orang-orang kreatif tidak takut melakukan kesalahan, mereka bereksperimen dengan hal-hal baru dan berani menjelajahi wilayah baru. Mereka menemukan peluang dalam kegagalan mereka dan dapat dengan mudah mengubah arah. Semua ini penting untuk ilmu data.

Kita sering mengkategorikan orang menjadi otak kiri dan otak kanan. Ilmu keras seperti data besar jarang dikaitkan dengan kreativitas dan itu salah besar. Ilmuwan data berada di antara dua kategori dan membutuhkan kreativitas untuk menemukan pendekatan dan cara baru untuk menangani data. Statistik dan basis data bukanlah tentang ilmu data, melainkan pengisahan cerita yang membuat hasil akhir analitik berguna bagi para pembuat keputusan.

Kreativitas saja tidak bisa membuat seorang data scientist tentunya. Seseorang yang dapat menyiapkan laporan yang mudah dikonsumsi, menarik, dan menarik perhatian mungkin tidak selalu cocok untuk peran sebagai ilmuwan data. Ilmuwan data bisa disebut pemecah masalah yang kreatif.

Pengertian database

Terlepas dari apakah Anda bekerja dengan data terstruktur, tidak terstruktur, atau keduanya bersama-sama, seorang ilmuwan data yang baik harus memiliki gagasan mendasar tentang cara kerja database. Selain itu, pemahaman dasar tentang basis data kolumnar dan relasional dapat membantu mempermudah pekerjaan seorang ilmuwan data. Banyak gudang perusahaan masih menggunakan database relasional tradisional. Ilmuwan data juga harus terlibat dalam penyiapan basis data ini meskipun akan ada personel teknis untuk melaksanakan tugas tersebut. Pengetahuan mengembangkan infrastruktur basis data yang dapat menangani data tidak terstruktur seperti ceri di atas.

Keterampilan komunikasi yang hebat

Seorang ilmuwan data sebagian besar akan bekerja dengan orang-orang teknologi, analitik, dan bisnis pada saat yang bersamaan. S(dia) sering bertindak sebagai penerjemah bagi semua pihak yang terlibat. Untuk menangani teknologi dan jargon bisnis pada saat yang sama dan mengetahui apa yang harus digunakan dengan siapa yang membutuhkan keterampilan komunikasi yang kuat. Hasil analisis biasanya tidak bagus, setidaknya untuk seseorang yang bukan ilmuwan data. Wawasan dan tren terjebak di dalam angka dan harus ditafsirkan dan dikomunikasikan kepada tim bisnis dan pemangku kepentingan dengan cara yang mereka pahami. Seorang ilmuwan data yang hebat harus dapat menerjemahkan keluaran kompleks dari analisis ke dalam bentuk yang lebih sederhana yang dipahami oleh orang-orang dari berbagai latar belakang menggunakan penceritaan, metafora, dan sarana komunikasi visual.

haus data

Seorang ilmuwan data yang hebat selalu haus akan lebih banyak data. Pencarian data adalah satu tanpa tujuan yang ditetapkan karena lebih banyak data selalu merupakan data yang lebih baik. Seorang ilmuwan data harus terus mencari lebih banyak sumber data, cara yang lebih baik untuk memperolehnya, dan metode inovatif untuk memprosesnya. Dorongan untuk memperoleh lebih banyak data adalah sesuatu yang harus dimiliki oleh seorang ilmuwan data karena data adalah bahan bakar untuk analitik.