Keterampilan Data yang Banyak Dicari
Masa depan industri data terlihat cerah. Secara global, pasar big data diperkirakan akan mencapai US$103 miliar pada tahun 2027. Dan dengan semakin banyak perusahaan membangun bisnisnya di atas data, kebutuhan akan orang yang tahu cara mengelola, menganalisis, dan menyajikannya sangat besar. Karena itu, keterampilan data yang kuat sangat penting bagi siapa pun yang ingin masuk ke industri ini.
Para profesional data telah sangat diminati sejak bangkitnya big data. Dengan tren yang tidak menunjukkan tanda-tanda melambat, kami menyoroti beberapa keterampilan data yang paling dibutuhkan di industri.
1. Keterampilan Python
Python adalah bahasa pemrograman open-source yang populer dan keterampilan wajib bagi profesional data. Pada 2017, Forbes melaporkan bahwa Python mengalami tingkat pertumbuhan 456% dibanding tahun sebelumnya, lompatan yang sebagian dijelaskan oleh penerapan bahasa ini pada industri data.
Untuk analitik data, Python sulit ditandingi. Sintaksnya yang intuitif memungkinkan kita membuat dan mengelola sistem data dengan mudah dan cepat.
Selain itu, dengan begitu banyak orang menggunakan bahasa ini untuk pekerjaan data, tersedia banyak paket dan kerangka siap pakai, sehingga jarang perlu memulai dari nol. Pustaka pandas yang populer, misalnya, berisi banyak alat untuk memanipulasi, menganalisis, dan merepresentasikan struktur data serta kumpulan data yang kompleks.
Kita menghasilkan banyak data, dan kebutuhan untuk mengorganisasi serta memanipulasinya tidak pernah sepenting sekarang. Analitik data dengan Python sangat masuk akal, salah satu alasan mengapa bahasa ini menjadi bagian inti dari tumpukan teknologi banyak perusahaan.
Python juga pilihan yang sangat baik untuk visualisasi data, baik yang sederhana maupun interaktif. Sekali lagi, rentang pustaka dan paket yang luas berarti banyak pilihan.
Kembangkan Keterampilan Python Anda
Mulai perjalanan Python Anda dengan kursus online kami, Introduction to Python atau Introduction to Data Science with Python.
2. Keterampilan SQL dan NoSQL
Meski SQL sudah ada sejak tahun 60-an, pentingnya tidak bisa diremehkan, begitu pula relevansinya saat ini. Menurut riset Emsi, pada Mei 2021 saja, terdapat 217.968 lowongan pekerjaan unik yang mencantumkan SQL.
SQL adalah singkatan dari Structured Query Language. Esensial di industri data ini memiliki tugas penting: memungkinkan kita berkomunikasi dan mengajukan pertanyaan (query) ke basis data relasional. Anda bisa menganggap SQL sebagai bahasa sekaligus jenis basis data.
Dengan begitu banyak data di dunia, kita membutuhkan cara untuk menyimpannya secara efektif dan mengekstrak informasi saat diperlukan. Basis data adalah solusi andalan di perusahaan dari semua ukuran dan di semua industri.
Kita memiliki basis data relasional atau SQL, yang terstruktur berdasarkan hubungan antar data, dan basis data non-relasional atau NoSQL, yang kurang terstruktur dan mampu menangani sejumlah besar data kompleks.
Untuk maju di industri data, Anda perlu mengelola kedua jenis basis data dan menggunakan SQL beserta variannya untuk melakukan query dan mengumpulkan informasi.
Kembangkan Keterampilan SQL dan NoSQL Anda
Mulailah keterampilan query basis data relasional dengan Introduction to SQL atau pelajari cara membuat basis data Anda sendiri di Introduction to Relational Databases in SQL. Selanjutnya, kuasai NoSQL Concepts.
3. Keterampilan R
Sebagai kekuatan statistik, R adalah bahasa pilihan riset akademik di seluruh dunia. Bahasa ini juga banyak digunakan di industri data, berkat fleksibilitas dan keserbagunaannya dalam tugas-tugas data.
Awalnya dibuat oleh para ahli statistik untuk komputasi statistik, R dapat digunakan untuk mengeksplorasi, memodelkan, dan memvisualisasikan data. R juga dapat menangani, menyimpan, dan menganalisis data serta melakukan pemodelan statistik.
R adalah bahasa pilihan bagi banyak engineer machine learning, data scientist, dan analis. Karena itu, ada banyak sekali paket dan pustaka yang mendukung pekerjaan profesional data dan memperluas kemampuan R. Pada 2017, misalnya, Revolution Analytics mencatat lebih dari 10.000 paket di Comprehensive R Analysis Network (CRAN)—repositori publik untuk alat R.
Pada saat penulisan (Juni 2022), R menempati posisi teratas dalam data pada Technology Index milik Pluralsight, yang mengumpulkan miliaran titik data setiap bulan untuk mengungkap tingkat pertumbuhan dan popularitas berbagai alat serta keterampilan teknologi.
Tidak hanya diminati, keterampilan R juga termasuk yang bergaji tertinggi di bidang TI dan data.
Kembangkan Keterampilan R Anda
Pelajari dasar-dasarnya dalam kursus Introduction to R kami, lalu tingkatkan kemampuan di Intermediate R. Selanjutnya, pelajari bagaimana seperangkat alat R khusus dapat membantu Anda mengolah dan memvisualisasikan data di Introduction to the Tidyverse.
4. Keterampilan Visualisasi Data
Data menyimpan rahasia, dan tugas profesional data adalah mengekstraknya dan mengubahnya ke dalam format yang mudah dipahami semua orang.
Visualisasi data adalah representasi grafis dari data; visualisasi membantu kita meringkas informasi kompleks menjadi sesuatu yang ringkas dan mudah dibaca. Bagaimanapun, dasbor yang disajikan dengan baik atau laporan kaya grafik jauh lebih berdampak dibanding deretan angka dalam baris dan kolom.
Visualisasi juga dapat membantu kita melihat perbedaan antar variabel dan menemukan pola yang tidak mudah terlihat dalam format tabel, menjadikannya alat yang berguna untuk analisis.
Karena bisnis dari berbagai ukuran dan sektor membutuhkan orang yang tahu cara mengomunikasikan wawasan data secara efektif, permintaan terhadap orang dengan keterampilan visualisasi data terus meningkat.
Profesional data menggunakan beberapa alat untuk mengomunikasikan temuan mereka dalam format visual termasuk Python, R, Tableau, Power BI, dan spreadsheet.
Kembangkan Keterampilan Visualisasi Data Anda
Ambil pengantar tanpa kode di Data Visualization for Everyone atau jelajahi seluruh rangkaian kursus visualisasi data DataCamp. Dari plotly hingga Power BI, Anda akan menemukan kursus yang mencakup alat dan teknologi pilihan Anda.
5. Keterampilan Machine Learning dan Natural Language Processing (NLP)
Pasar machine learning global diprediksi mencapai US$209 miliar pada 2029, dan permintaan terhadap orang dengan jenis keterampilan data ini meningkat seiringnya.
Statistik tahun 2020 menunjukkan bahwa 82% organisasi membutuhkan orang dengan kemampuan machine learning, sementara hanya 12% yang menyatakan pasokan profesional machine learning sudah mencukupi.
Di dunia yang berorientasi data saat ini, sulit menemukan sektor yang tidak bergantung pada machine learning dalam satu atau lain cara. Baik untuk memproyeksikan ROI, memperkirakan kebutuhan inventaris di masa depan, atau memprediksi perilaku konsumen, machine learning bekerja di balik layar.
Natural language processing (NLP), subbidang kecerdasan buatan (AI), juga meningkat di industri data. Teks mengandung banyak informasi berguna, dan teknologi penambangan berbasis NLP membantu profesional data menemukan yang mereka cari dengan cepat.
Ini juga berarti komputer kita dapat mengurai teks dan mengorganisasi data secara bermakna, membantu profesional data menganalisis sejumlah besar data tekstual secara efektif.
Kembangkan Keterampilan NLP dan Machine Learning Anda
Pahami dasar-dasarnya dengan kursus Understanding Machine Learning kami atau lihat bagaimana teknologi ini digunakan untuk bisnis yang lebih baik di Machine Learning for Business.
Temukan bagaimana Python dapat membantu Anda mengekstrak wawasan dari teks di Introduction to Natural Language Processing in Python atau tingkatkan keterampilan R Anda dengan Introduction to Natural Language Processing in R.
6. Keterampilan Amazon Web Services (AWS) dan Komputasi Berbasis Cloud
Dengan organisasi publik dan privat mengumpulkan serta menyimpan lebih banyak data daripada sebelumnya, mereka membutuhkan cara cerdas untuk mengelola banyaknya informasi, yang tidak memerlukan server besar di lokasi (atau biaya perawatan terkait).
Layanan berbasis cloud menjadi solusi andalan bagi banyak entitas. Produk digital seperti Amazon Web Services (AWS) memungkinkan klien mengumpulkan jumlah informasi yang tak tertandingi dalam data lake, dan juga menyediakan alat bawaan yang membantu analisis.
Profesional data yang ingin menyelaraskan keterampilan data mereka dengan permintaan sebaiknya berinvestasi dalam pengetahuan komputasi cloud. Menurut Statista, AWS adalah layanan cloud paling populer di dunia, memegang pangsa pasar 33% pada Q1 2022.
Selain AWS, mengetahui dasar Microsoft Azure dan Google Cloud Platform, yang masing-masing memegang pangsa pasar 21% dan 10%, juga bermanfaat.
Tentu saja, ini bukan hanya tentang mengetahui sistem yang digunakan perusahaan. Ini juga tentang kemampuan untuk menskalakan arsitektur dan sistem data Anda sendiri, sesuatu yang memungkinkan dilakukan oleh cloud. Anda tidak dapat memuat dataset yang sangat besar di lingkungan lokal, misalnya, atau Anda mungkin memerlukan daya perangkat keras lebih besar daripada yang dapat disediakan perangkat Anda.
Kembangkan Keterampilan AWS dan Komputasi Cloud Anda
Dalami dasar-dasarnya dengan kursus tanpa kode kami: Understanding Cloud Computing dan AWS Cloud Concepts. Selanjutnya, pelajari cara mengoptimalkan alur kerja Anda di Introduction to AWS Boto in Python.
7. Keterampilan Extract, Transform, Load (ETL)
Keterampilan rekayasa data sangat dicari. Laporan Pekerjaan Teknologi 2020 DICE menunjukkan bahwa rekayasa data adalah pekerjaan yang tumbuh paling cepat, bahkan melampaui data science. Extract, transform, and load (ETL) adalah keterampilan rekayasa data yang membantu kita memproses big data secara efisien.
Dengan keterampilan ETL dalam gudang teknis Anda, Anda dapat membangun pipeline data yang diperlukan untuk mengumpulkan data, mengubahnya menjadi format yang Anda butuhkan, lalu memuatnya ke dalam sistem penyimpanan data.
ETL berarti kemampuan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, dan menjadikannya dapat digunakan dan dibaca—sesuatu yang dibutuhkan semua perusahaan untuk bersaing di lanskap berbasis data.
Dalam survei Cord tahun 2022 terhadap 1.600 profesional data, ETL ditetapkan sebagai keterampilan ‘utama’.
Kembangkan Keterampilan ETL Anda
Pelajari cara membuat pipeline data Anda sendiri dengan kursus ETL in Python kami, di mana Anda akan mempelajari cara mengekstrak, mentransformasi, dan memuat data secara efisien ke dalam sistem yang umum digunakan perusahaan Anda.
8. Keterampilan Statistika
Meski Anda tidak memerlukan gelar Magister atau Ph.D. dalam statistika atau matematika untuk bekerja di bidang data, pemahaman yang solid tentang beberapa konsep kunci itu penting.
Statistika sebagai bidang ilmu berkaitan dengan pengumpulan, pengorganisasian, analisis, dan interpretasi informasi, sehingga Anda dapat melihat adanya tumpang tindih yang signifikan antara statistika matematis dan praktik data science.
Memahami prinsip-prinsip statistika tertentu dan teknik statistik berarti profesional data dapat membangun model matematis dan statistik yang ‘robust’ dan memahami dengan benar data yang mereka analisis.
Jika Anda ingin memperkuat kemampuan matematis Anda, upayakan memiliki pengetahuan kerja tentang signifikansi, probabilitas, pengujian hipotesis, dan regresi.
Pemikiran Bayesian—aliran pemikiran berdasarkan prinsip menghitung dan memperbarui probabilitas berdasarkan bukti atau data baru—juga berguna bagi mereka yang bekerja dengan teknologi AI.
Kembangkan Keterampilan Statistika Anda
Mulailah dengan kursus tanpa kode Introduction to Statistics sebelum beralih ke konsep yang lebih lanjut.
DataCamp menawarkan lebih dari 70 kursus yang berfokus pada statistika dan probabilitas, sehingga Anda dapat memilih teknologi yang disukai dan mengasah teknik statistik Anda.
9. Keterampilan AI
Mengetahui cara menggunakan dan menyetel alat bertenaga AI dapat mengubah profesional data menjadi kekuatan analitik yang mampu mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data besar jauh lebih cepat daripada mereka yang bekerja tanpa bantuan AI.
ZDNet melaporkan sekitar 10.000 pekerjaan AI dan data science dibuka setiap bulan, dengan banyak perusahaan mencari orang yang memahami solusi siap pakai dan memiliki pengetahuan lebih dalam tentang deep learning dan sistem neural network.
Kecerdasan buatan adalah bidang besar yang mencakup semua alat dan teknologi yang meniru kecerdasan manusia, termasuk andalan industri data seperti machine learning dan NLP.
Kembangkan Keterampilan AI Anda
Bagaimana kita mendekati kecerdasan manusia? Pahami konsep dasar dalam AI Fundamentals.
Peran Data yang Berbeda Membutuhkan Keterampilan yang Berbeda
Keterampilan data yang kami bahas di atas berguna bagi semua profesional data, tetapi beberapa peran akan membutuhkan pengetahuan mendalam tentang keterampilan tertentu.
Anda tidak bisa menjadi engineer machine learning tanpa pemahaman yang kuat tentang machine learning, misalnya. Demikian pula, Anda tidak akan mendapatkan pekerjaan sebagai administrator basis data tanpa pengetahuan kerja yang baik tentang SQL dan NoSQL. Di sisi lain, Anda mungkin tidak memerlukan keterampilan ETL tingkat lanjut untuk pekerjaan analis data tingkat pemula.
Jadi, keterampilan mana yang paling penting di setiap peran data? Lihat infografik di bawah ini:
Kesimpulan
Industri data sedang booming dan profesional data diminati di seluruh dunia. Meraih pekerjaan data impian Anda bergantung pada pengembangan keterampilan teknis inti yang dicari pemberi kerja - lihat lowongan data terbaru di DataCamp Jobs untuk mempelajari lebih lanjut.
Apakah Anda ingin berada di sisi analisis dari pipeline data, di cloud mengembangkan arsitektur dan sistem data, atau membangun alat NLP tingkat lanjut, DataCamp dapat membantu Anda mencapainya.
Lebih dari sekadar kursus yang menarik, kami menawarkan perpustakaan sumber daya lintas teknologi dan alat untuk mendukung dan memantapkan pembelajaran Anda.
Ikuti pelajaran pertama dari kursus mana pun secara gratis dan temukan alasan mengapa sembilan juta pelajar di seluruh dunia mempercayai DataCamp.
