Di era perkembangan industri 4.0, kecerdasan buatan pasti membutuhkan teknologi dan data, tidak hanya itu, berbagai perusahaan banyak memanfaatkan teknologi dan data untuk mengembangkan bisnis mereka untuk mendapatkan insight dari data yang telah di olah tersebut.
Pesatnya kebutuhan korporat akan orang-orang yang ahli dalam bidang teknologi dan data berakibat semakin banyak orang ingin mempelajari bidang data science, dan menjadikannya sebagai sebuah profesi yang tetap.
Salah satu dari sekian banyak bidang keahlian di bidang teknologi yang banyak dicari oleh perusahaan adalah Data Scientist. Orang yang memiliki keahlian data disebut data scientist. Banyak kalangan milenial yang tertarik untuk menjadi seorang data scientist karena profesi ini merupakan profesi yang cukup menjanjikan dan banyak di butuhkan. Terlebih profesi ini sering dijuluki dengan kata “bergengsi” dan “gaji besar” menurut banyak orang.
Ingin mengenal profesi data scientist lebih dalam dan mengetahui tips-tips menjadi data scientist pemula yang sukses? nah bagaimana cara memulai sebagai data scientist pemula yang wajib kalian ketahui apa saja? apa yang boleh dan tidak boleh di lakukan? serta bagaimana cara menjadi data scientist handal?, berikut kita simak 5 tips menjadi data scientist pemula.
5 hal Data Scientist pemula wajib tau!
1. Jadilah problem solved
Menjadi seorang data scientist gampang-gampang sulit, karena harus memiliki skill problem solved soal data yang mumpuni karena disana banyak data dan matematika yang di hadapi, bukan hanya sekedar bahasa pemrograman namun bagaimana cara kita menyelesaikan suatu masalah dalam data
2. Harus memiliki keinginan tau yang tinggi
Ya benar, seorang data scientist harus memiliki keinginan tau yang tinggi juga membantu dalam problem solved, ini bisa dilakukan dengan berbagai macam cara dalam memcahkan masalah
3. Kuat dalam Matematika dan data
hal ini di karenakan, seorang data scientist akan di hadapi dengan pemodelan matematika dan metode dalam mengolah data, tidak bbisa sembarangan menghitung
4. Harus teliti
Ini menjadi krusial apa bila kita adalah seorang yang ceroboh, dan asal-asalan, selama tidak krusial sebenarnya tidak apa-apa, karena data scientist juga harus bisa membaca error dengan teliti dan sabar,
5. Jangan asal mengambil source code
Dalam penggunaan code harus lah aman dari kata plagiarisme atau kemiripan dengan logika lain, namun harus diberikan pembeda atau ciri khas dari code tersebut