Peta Jalan Ilmu Data 2024: Panduan Komprehensif Menguasai Ilmu Data

Ilmu data telah muncul sebagai salah satu domain paling menjanjikan dalam pendekatan digital. Jalur pembelajaran yang dirancang dengan baik dapat menjadi pembeda antara sekedar bertahan dan menguasai semua keterampilan yang dibutuhkan, terutama karena keterampilan ini semakin penting di berbagai industri. Peta Jalan Ilmu Data 2024 ini akan membantu Anda mewujudkan hal tersebut dengan menjinakkan keragaman, merasakan sumber kebenaran Anda, dan memperluas kedalaman dan keluasan saat kita menelusuri rangkaian postingan ini.

1. Memahami Dasar-Dasar Ilmu Data

Mari kita pahami dulu konsep dasar sebelum masuk ke kompleksitas-

• Apa itu Ilmu Data?

Ilmu Data menganalisis dan menyediakan data untuk memungkinkan pengambilan keputusan. Hal ini dimungkinkan dengan menggunakan statistik, pembelajaran mesin, dan praktik ilmu komputer.

• Pentingnya Ilmu Data pada tahun 2024

Ketika data terus meningkat secara eksponensial, dunia usaha perlu memperkuat upaya mereka dengan strategi optimal untuk mengelola data tersebut. Ilmu data mengubah industri secara menyeluruh, mulai dari layanan kesehatan, keuangan hingga pemasaran manufaktur.

2. Keterampilan Penting untuk Ilmu Data pada tahun 2024

Sebelum Anda mulai bekerja sebagai data scientist, Anda harus menguasai keterampilan penting berikut untuk memiliki dasar yang kuat di bidang ini, yaitu sebagai berikut:

A. Keterampilan Pemrograman

Menjadi seorang data scientist, Anda harus mahir dalam pemrograman untuk memanipulasi dan menganalisis data. Dua bahasa teratas dalam hal popularitas adalah

• ular piton

Perpustakaan hebat, NumPy, Scikit-learn, dan TensorFlow menjadikannya bahasa paling favorit untuk Ilmu Data. Python adalah tempat terbaik untuk memulai dengan bahasa lain karena kesederhanaan dan keterbacaannya.

• R

R – R adalah produk bahasa komputasi statistik yang memungkinkan pengguna merancang alat visualisasi data dan perhitungan untuk analisis.

B.Matematika dan Statistika

Latar belakang yang kuat dalam Aljabar Linier, Probabilitas & Statistik untuk mengembangkan model dan menafsirkan wawasan data Saya memikirkan konsep dasar; distribusi probabilitas, pengujian hipotesis, dan signifikansi statistik.

C. Pembersihan & Manipulasi Data

Perselisihan Data - inti dari setiap Ilmuwan Data.

• Pandas (Python): Membersihkan, memanipulasi, dan menganalisis kumpulan data dengan mudah setelah Anda menguasai panda
• SQL adalah singkatan dari Structured Query Language, dan digunakan untuk mengelola database relasional. SQL penting ketika Anda harus mengerjakan kumpulan data yang terlalu besar, dan disimpan dalam database.

D.Visualisasi Data

Dengan visualisasi data, Anda dapat mempresentasikan hasil penelitian Anda secara efektif. Matplotlib, Seaborn untuk pythonPanels untuk PythonTableauVisualizationsAlat visualisasi informasi yang berantakan seperti MatplotLib masih akan mendominasi area pasar ini untuk memudahkan kehidupan pengalaman visualisasi BI pada tahun 2024 juga(seg.)

E. Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah fungsi utama yang memberdayakan sistem untuk belajar dari data dan memprediksi hasil melalui pola. Fokus pada topik ini:

• Pembelajaran yang Diawasi- seperti regresi linier, pohon keputusan, dan hutan acak.
• Teknik pengelompokan: k-means dan pengelompokan hierarki — mengelompokkan objek serupa.
• Keterbatasan Pembelajaran Mesin Tradisional: Skala pembuatan data perlu ditangani oleh jaringan saraf dan kerangka kerja seperti TensorFlow atau Keras, menjadikan pembelajaran mendalam sebagai bidang yang menarik untuk studi pascasarjana pada tahun 2024.

3. Jalur Pembelajaran Terstruktur: Panduan Langkah demi Langkah

Rencana langkah demi langkah untuk Data Scientist 2024

• Langkah1: Python dan SQL (Bulan 1-3) &

Dasar-dasar Python -> Pindah ke perpustakaan seperti Pandas, dan NumPy untuk manipulasi data. Juga, mulailah belajar SQL untuk mengelola kueri database Anda.

• Langkah 2: Matematika dan Statistik (Bulan 3–4)

Dapatkan dasar matematis untuk mendukung keterampilan ilmu data Anda. Ada banyak sumber online, seperti Academy online atau Coursera.com, dan EdX untuk mempelajari topik seperti statistik dan aljabar linier probabilitas.

• Langkah 3: Perselisihan dan Eksplorasi Data [Bulan 5–6)

Cara Membersihkan Data: dengan Pandas Pelajari cara memanipulasi data dengan perpustakaan Matplotlib dan Seaborn.

• LANGKAH 4: Algoritma Pembelajaran Mesin (Bulan 7-9)

Pelajari pembelajaran mesin, dan pelajari algoritma regresi, klasifikasi, dan pengelompokan. Pelajari tentang trade-off bias-varians, overfitting, dan validasi silang. Latihan menggunakan kumpulan data aktual atau Kaggle, Repositori Pembelajaran Mesin UCI.

• Langkah 5: (Pembelajaran Mendalam dan topik lanjutan; Bulan-10–12)$

Jika Anda mahir dengan dasar-dasar pembelajaran mesin, gunakan pembelajaran mendalam dan jaringan saraf. Selanjutnya, pelajari Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk data gambar dan Recurrent Neural Networks (RNNs) untuk Rata Learn TensorFlow berurutan serta TC Learn PyTorch dan kawan-kawannya

4. Proyek dan Pengalaman Praktis

Proyek langsung adalah cara terbaik untuk melatih keterampilan Anda. Fokus pada:

• Kompetisi Kaggle: Berlatih dalam tantangan pembelajaran mesin. Tulislah tentang itu ketika Anda merasa cukup baik!
• Berkolaborasilah dalam proyek ilmu data sumber terbuka: Proyek Sumber Terbuka Ilmu Data untuk menerapkan keterampilan Anda.
• Proyek Pribadi — Lakukan proyek Anda sendiri yang mencerminkan minat Anda (misalnya menganalisis data media sosial, membangun sistem rekomendasi…)

5. Soft Skill dan Pengetahuan Domain

Keterampilan Lunak Sama Pentingnya (Pengembang Blockchain dan Altcoin ZeroConstructor.

• Komunikasi: Wawasan terbesar tidak ada artinya jika pemangku kepentingan non-teknis tidak dapat memahaminya.
• Pemecahan Masalah: Anda harus mampu membuat keputusan sulit jika Anda memiliki data yang berantakan atau masalah yang ambigu.
• Pengetahuan Domain: Semakin baik Anda mengetahui domain bisnis tempat Anda bekerja (misalnya Layanan Kesehatan, Keuangan, Pemasaran), ini akan membantu untuk menafsirkan informasi mendalam dari data.

6. Tetap Terkini: Tren Ilmu Data pada tahun 2024

Ilmu data adalah bidang yang selalu berubah. Pada tahun 2024

• AutoML (Pembelajaran Mesin Otomatis): Contoh Google AutoML dan H2O. Untuk menyederhanakan prosesnya, AI kini membantu membangun model pembelajaran mesin dengan lebih sedikit intervensi manual.
• Edge AI: Model dipindahkan ke perangkat edge (seperti ponsel kita), sehingga memerlukan keterampilan kompresi dan penerapan model.
• AI yang Dapat Dijelaskan (XAI) — Betapapun rumitnya model pembelajaran mesin saat ini, keinginan akan transparansi dan interpretabilitas semakin meningkat. Dia

Kesimpulan

Semua ini akan membawa Anda pada keterampilan dan kepercayaan diri yang dibutuhkan oleh setiap ilmuwan data aspirasional pada tahun 2024. Pelajari keterampilan inti terlebih dahulu, pelajari melalui praktik proyek, dan ikuti perkembangan tren yang sedang berkembang. Tetap berdedikasi dan konsisten, dan Anda akan mencapainya. Dan jadilah ilmuwan data!

FAQ