Apa itu Analis Data ?

Penelitian ilmu data biasanya berfokus pada mengungkap wawasan mendalam melalui studi data dan teori, dan ilmuwan data yang baik harus memiliki pengetahuan matematika dan matematika.Keterampilan komputasi diperlukan untuk memecahkan masalah yang kompleks. Disiplin ini berfokus pada pemecahan masalah bisnis yang paling kompleks menggunakan algoritma aritmatika dan algoritme, menggunakan data mentah untuk mengungkap konsep yang mendasarinya.

Menyediakan data dari smartphone, komputer desktop, dan berbagai perangkat IoT di seluruh dunia, pemerintah dan perusahaan swasta memerlukan akses ke berbagai proses pengumpulan data. Sepintas, mungkin tampak bahwa data analitik dan data ilmiah dapat dipertukarkan. Artinya, ada komunikasi antara keduanya, tetapi tidak ada. Karya karya ilmiah umumnya didasarkan pada analisis faktual dan rinci, tetapi catatan karya ilmiah membutuhkan komunikasi yang baik, penulisan yang baik dan komunikasi yang baik. Ini karena mereka harus mempresentasikan temuan dan analisis mereka kepada banyak orang lain yang akan merasa sulit untuk mengikuti informasi yang didorong oleh bahasa tersebut. Ini mungkin termasuk eksekutif dan kolega dari berbagai kelompok, termasuk eksekutif senior perusahaan. Sekarang para ilmuwan data mengetahui apa yang telah mereka temukan dan mengetahui data apa, mereka perlu mengomunikasikan dengan cara yang terperinci dan mudah dicerna apa yang perlu dilakukan tentang hal itu. .

Apa yang dilakukan ilmuwan data? Yang penting, ilmuwan data telah mampu mengekstrak makna dari berbagai data yang telah memasuki pasar (misalnya, terstruktur, tidak terstruktur, semi-terstruktur). Dalam satu hari, analis data dapat mengekstrak data dari data yang diarsipkan, menyiapkan data untuk berbagai pengujian, membangun dan menguji model statistik, atau membuat notifikasi dengan informasi yang mudah dipahami. Ada siklus pencarian data, yang lebih heuristik daripada aturan.

• mengumpulkan informasi
• persiapan data
• Informasi Penelitian
• Evaluasi dan interpretasi hasil
• rumah contoh
• tes sampel
• desain
• optimasi model

Hal di atas berulang. Dengan kata lain, data peneliti berada dalam "modus evaluasi" selama proses berlangsung. Atau, setelah level EDA, Anda mungkin menemukan bahwa informasi Anda tidak cocok dengan masalah yang Anda coba selesaikan (atau pertanyaan yang Anda coba jawab). Mereka mungkin perlu melakukan boot ulang atau memilih data yang tersedia dengan hati-hati dan kembali untuk mengumpulkan lebih banyak data. Inilah sebabnya mengapa proses integrasi yang lebih dalam, termasuk desain, harus dilakukan.

Analis data dapat melakukan dan melakukan analisis data, tetapi umumnya di bidang pengembangan dan penerapan model estimasi yang mencakup pembelajaran mesin dan studi mendalam. Analis data juga harus memiliki pemahaman meta-level model yang paling sesuai dengan data yang dianalisis. Semua model adalah perkiraan lingkungan saat ini dan masa depan dan memerlukan penyempurnaan berdasarkan pengetahuan matematis dari data ilmiah. Ilmuwan data bukan insinyur data, tetapi (lebih disukai) harus memiliki pengetahuan tentang cara membuat data dan cara mendapatkan data dari data. Sistem manajemen cinta organisasi (SGBD). Dengan berbagai kebutuhan pengetahuan, termasuk pendidikan dan pelatihan dan/atau pengalaman sebelumnya, berbagai kalangan (industri, lembaga penelitian, dan instansi pemerintah) berkembang pesat untuk mencari data yang dibutuhkan oleh para ilmuwan.

Panduan ini memberikan gambaran umum tentang beberapa waktu yang dihabiskan di bidang baru ini dan menguraikan langkah-langkah untuk menjadi ilmuwan data. Untuk informasi, deskripsi pekerjaan, deskripsi pekerjaan dan kualifikasi disertakan, serta pencarian pekerjaan tahun 2021 yang lalu.

Langkah-Langkah Untuk Menjadi Ilmuwan Data

Persiapan

Ilmuwan data masa depan dapat mulai merencanakan sebelum kuliah atau mulai kuliah online. Menguasai beberapa bahasa pemrograman ilmu data paling populer, seperti Python, Java, dan R, dan meningkatkan pengetahuan Anda tentang aritmatika dan statistik dapat membantu para profesional informasi memulai penelitian mereka dengan baik. Bahkan, masuk perguruan tinggi dengan keterampilan yang sudah mapan sangat meningkatkan kinerja akademik siswa. Lebih penting lagi, pengenalan awal data penelitian akan membantu Anda menentukan apakah data penelitian berhasil untuk Anda.

Selesaikan studi sarjana Anda

Disiplin utama di bidang penelitian adalah statistik, ilmu komputer, teknologi, matematika atau penelitian ilmiah (jika ada). Jika Anda sudah berada di program sarjana lain dan belum siap untuk melakukan transisi, kami sarankan agar Anda menguasai setidaknya satu bidang. Lanjutkan mempelajari bahasa pemrograman, arsitektur basis data, dan tambahkan SQL/MySQL ke "database do-it-yourself" Anda. Saatnya untuk mulai membangun jaringan profesional Anda dengan mencari koneksi di community college, mencari magang, dan mencari nasihat dari profesor dan konselor. Langkah 3: Mulai Tugas

Sebagian besar perusahaan berkomitmen untuk membuat data dapat diakses di tingkat penelitian. Cari pekerjaan sebagai Junior Data Analyst atau Junior Data Scientist. Spesialisasi atau sertifikasi dalam data terkait industri (seperti aplikasi intelijen industri, sistem manajemen basis data sosial, perangkat lunak visualisasi data, dll.) dapat membantu saat mencari akses ke data penelitian. Tinjau wawancara sebelum proses dimulai karena memiliki dampak tertentu pada data pencarian karir Anda.

Dapatkan gelar master atau doktor

Bidang ilmu data adalah salah satu bidang di mana karir lebih mungkin ditawarkan kepada mereka yang memiliki gelar lanjutan seperti master atau doktor. Pendidikan tinggi dalam permintaan tinggi untuk ilmu informasi mencakup kursus khusus seperti pendidikan tinggi dalam ilmu informasi (jika ada), ilmu komputer, teknologi informasi, matematika dan statistik. Namun, banyak perusahaan juga menerima gelar STEM seperti bioteknologi, teknik, dan fisika. Analis data juga harus memahami cara menerapkan kontrol tingkat perusahaan saat merancang dan mengevaluasi perkiraan, dan bagaimana distribusi dan operasi produk dihitung (misalnya, Hadoop, MapReduce, dan Spark).

Periklanan

Pelatihan dan pengalaman tambahan penting untuk menjadi Spesialis Informasi tingkat lanjut atau yang sangat dihormati. Pemasaran menguntungkan. Menggabungkan keterampilan yang kuat dengan manajemen proyek dan kepemimpinan seringkali dapat mempersiapkan studi Anda untuk waktu yang lebih besar dan imbalan yang lebih besar. Langkah 6: Jangan berhenti belajar

Tetap disini penting dalam pertukaran data penelitian. Di era perubahan teknologi yang konstan, pendidikan berkelanjutan mencegah kontra-perubahan dalam industri. Hal yang sama berlaku untuk data penelitian, karena domain tampaknya tidak dibentuk oleh statistik dan operasi khusus lainnya. Informasi tentang pekerjaan yang selalu dipelajari para ilmuwan dan diperbarui dengan industri. Tetap disini dan cari pelatihan dan pengembangan karir melalui kompetisi dan pertemuan startup.

Ikuti tulisan menarik Pabana Syaif lainnya di sini.