ZetizenRadarCirebon – Praktisi data merupakan profesi yang sangat penting dalam dunia bisnis. Tahukah sobat zetizen, sebuah data memiliki peran penting dalam dunia bisnis. Seorang praktisi data bertugas mengumpulkan data guna mendapatkan informasi yang dapat digunakan untuk membuat strategi bisnis yang menguntungkan.
Sekilas dari tulisan di atas mungkin sobat zetizen mulai memiliki byangan betapa crusialnya pekerjaan seorang praktisi data hingga gaji yang diterima pun tidaklah sedikit. Seperti dituliskan Indeed, gaji profesi ini mencapai 10 ribu dolar AS per bulan.Tak heran, data scientist masuk ke daftar 100 pekerjaan bergaji paling tinggi di AS, nilai yang sangat fantastis bukan?? Nah jika kamu ingin menjadi seorang praktisi data namun tidak tahu mulai dari mana, simak 7 tips menjadi seorang praktisi data di bawah ini yah…
Pahami Dasar Matematika dan Statistik
Sebagai dasar, Anda harus memiliki pemahaman yang kuat tentang matematika, terutama aljabar linear dan kalkulus.
Pelajari statistik, termasuk distribusi probabilitas, statistik deskriptif, dan inferensi statistik.
Baca Juga:7 REKOMENDASI KADO UNTUK KAMU YANG LAGI KEBINGUNGAN5 REKOMENDASI LAGU NCT DREAM UNTUK DIJADIKAN TEMAN NUGAS
Memahami Bahasa Pemrograman:
Pelajari bahasa pemrograman seperti Python atau R. Python sangat umum digunakan dalam data science.
Pahami cara menggunakan perpustakaan (library) seperti NumPy, pandas, dan scikit-learn dalam Python untuk analisis data.
Praktisi Data Harus Kuasai SQL:
SQL (Structured Query Language) penting untuk mengambil data dari basis data relasional.
Pelajari bagaimana membuat, mengubah, dan mengambil data dari database dengan SQL.
Memahami Konsep Data Science
Belajar tentang konsep dasar data science, seperti eksplorasi data, pemodelan statistik, machine learning, dan deep learning.
Pahami perbedaan antara supervised dan unsupervised learning.
Baca Juga : manfaat air mawar untuk jerawat
Pelajari Algoritma dan Machine Learning:
Pelajari berbagai algoritma machine learning, seperti regresi linear, decision tree, dan k-means clustering.
Praktikkan penerapan algoritma-algoritma ini pada data nyata.
Kerjakan Proyek Data untuk menambah skill praktisi data
Buat proyek-proyek data science pribadi atau berpartisipasi dalam kompetisi seperti Kaggle.
Baca Juga:Rekomendasi sunscreen untuk kulit berjerawat
Proyek-proyek ini akan membantu Anda menerapkan pengetahuan yang telah Anda pelajari dan membangun portofolio.