Untuk menjadi data scientist yang handal, ada beberapa keahlian yang harus dimiliki, antara lain:
Probabilitas dan Statistik
Probabilitas dan statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang ketidakpastian dan variasi dalam data. Data scientist harus menguasai konsep-konsep dasar probabilitas dan statistik, seperti distribusi, uji hipotesis, interval kepercayaan, regresi, analisis varians, korelasi, dan lain-lain. Keahlian ini penting untuk melakukan analisis data yang valid dan reliabel.
Kalkulus Multivariat dan Aljabar Linier
Kalkulus multivariat dan aljabar linier adalah cabang matematika yang mempelajari tentang fungsi, vektor, matriks, dan operasi-operasinya. Data scientist harus menguasai keahlian ini untuk memahami dan menerapkan algoritma-algoritma yang digunakan dalam data science, seperti optimisasi, diferensiasi, integrasi, transformasi, dan lain-lain.
Pemrograman
Pemrograman adalah keahlian untuk membuat instruksi-instruksi yang dapat dijalankan oleh komputer untuk menyelesaikan suatu masalah. Data scientist harus menguasai bahasa pemrograman yang populer digunakan dalam data science, seperti Python, R, SQL, atau Java. Selain itu, data scientist juga harus menguasai penggunaan library atau framework yang mendukung analisis data, seperti NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, atau Spark.
Manajemen Basis Data
Manajemen basis data adalah keahlian untuk mengelola data yang disimpan dalam suatu sistem penyimpanan data, seperti database relasional atau non-relasional. Data scientist harus menguasai keahlian ini untuk dapat mengakses, memodifikasi, menghapus, atau menambahkan data sesuai dengan kebutuhan analisis. Selain itu, data scientist juga harus menguasai teknik-teknik untuk membersihkan dan memvalidasi data.
Visualisasi Data
Visualisasi data adalah keahlian untuk menyajikan data dalam bentuk grafik, diagram, tabel, atau gambar yang menarik dan informatif. Data scientist harus menguasai keahlian ini untuk dapat berkomunikasi dengan pemangku kepentingan tentang hasil analisis data secara efektif dan persuasif. Selain itu, data scientist juga harus menguasai penggunaan alat-alat visualisasi data, seperti Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, atau Power BI.
Machine Learning
Machine learning adalah cabang ilmu komputer yang mempelajari tentang bagaimana membuat sistem yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa pemrograman eksplisit. Data scientist harus menguasai keahlian ini untuk dapat merancang dan menerapkan algoritma-algoritma machine learning yang sesuai dengan masalah yang dihadapi. Selain itu, data scientist juga harus menguasai konsep-konsep machine learning, seperti supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, deep learning, natural language processing, computer vision, atau recommender systems.
Cloud Computing
Cloud computing adalah teknologi yang memungkinkan pengguna untuk mengakses sumber daya komputasi melalui internet tanpa perlu memiliki infrastruktur fisik sendiri. Data scientist harus menguasai keahlian ini untuk dapat menggunakan layanan-layanan cloud yang menyediakan platform dan alat-alat untuk analisis data secara cepat dan efisien. Selain itu, data scientist juga harus menguasai penggunaan penyedia layanan cloud yang populer digunakan dalam data science, seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), atau Microsoft Azure.
Microsoft Excel
Microsoft Excel adalah perangkat lunak yang digunakan untuk membuat dan mengedit lembar kerja elektronik yang berisi data dalam bentuk sel-sel. Data scientist harus menguasai keahlian ini untuk dapat melakukan analisis data sederhana dengan menggunakan fungsi-fungsi bawaan Excel. Selain itu, data scientist juga harus menguasai penggunaan fitur-fitur Excel yang mendukung analisis data, seperti pivot table, charting tools, vlookup/hlookup/index/match functions, conditional formatting, data validation, macros, or VBA.