Aplikasi Pembayaran Tagihan Air
Aplikasi Pembayaran Tagihan Air
Belajar Ngoding di Channel Sekolah Otodidak

Skill Yang Harus Dimiliki Oleh Seorang Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst

Kaitan Peran Antara Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst
Kaitan Peran Antara Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst
template wordpress
Sewa Hosting

Data Scientist:

  1. Kemampuan statistik dan matematika yang kuat untuk menganalisis data kompleks dan mengekstrak wawasan darinya.
  2. Kemampuan pemrograman dalam bahasa seperti Python atau R untuk memanipulasi dan memvisualisasikan data, membangun model prediktif, dan membuat algoritma.
  3. Pengetahuan tentang algoritma pembelajaran mesin, pembelajaran dalam dan kecerdasan buatan untuk memecahkan masalah kompleks.
  4. Familiaritas dengan platform big data seperti Hadoop dan Spark untuk bekerja dengan dataset skala besar.
  5. Kemampuan komunikasi yang baik untuk menerjemahkan data kompleks menjadi wawasan yang dapat diterapkan dan untuk bekerja sama dengan tim lintas fungsional.

Data Engineer:

  1. Kemampuan desain database yang kuat dan keahlian dalam SQL untuk merancang, membangun, dan memelihara database dan jalur data.
  2. Pengetahuan tentang teknologi big data seperti Hadoop, Spark, dan database NoSQL untuk mengelola dan memproses jumlah data yang besar.
  3. Pengalaman dengan platform cloud seperti AWS, Azure, atau Google Cloud Platform untuk merancang dan mendeploy jalur data dan infrastruktur.
  4. Kemampuan pemrograman dalam bahasa seperti Python, Java, atau Scala untuk membangun jalur data dan mengotomatisasi pemrosesan data.
  5. Pemahaman tentang regulasi keamanan dan privasi data seperti GDPR, CCPA, dan HIPAA untuk memastikan privasi dan keamanan data.

Data Analyst:

  1. Kemampuan analisis dan pemecahan masalah yang kuat untuk mengekstrak wawasan dari data dan mengidentifikasi tren dan pola.
  2. Keahlian dalam Excel, SQL, dan perangkat lunak statistik seperti R atau Python untuk memanipulasi dan menganalisis data.
  3. Kemampuan komunikasi yang baik untuk menyajikan temuan data kepada pemangku kepentingan non-teknis dan bekerja sama dengan tim lintas fungsional.
  4. Familiaritas dengan perangkat visualisasi data seperti Tableau atau Power BI untuk membuat visualisasi data yang menarik.
  5. Bisnis pemahaman untuk memahami kebutuhan dan tujuan bisnis serta memberikan rekomendasi berbasis data untuk mendorong keputusan bisnis.
Sewa Hosting
BACA  Menjadi Seorang Machine Learning Engineer

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *