Data merupakan elemen penting bagi industri manapun untuk mengambil keputusan. Terlebih, di era serba digital alias serba teknologi seperti sekarang. Meski begitu, diperlukan proses analisis semacam mengumpulkan, merapikan, sampai menganalisa untuk menjadikan data sebagai suatu informasi yang berguna.


Tentunya, proses tersebut tidaklah mudah karena banyak dan terus berkembangnya jumlah data yang harus dikumpulkan dan dianalisis. Itulah alasan berkembangnya pekerjaan di bidang data science yang semakin diperlukan, terutama oleh perusahaan start-up. Bahkan, jangan kaget bila pemerintahan pun perlu data science demi mengatur kebijakan yang akurat.


Belajar data science pun menjadi salah satu investasi bernilai cukup tinggi untuk menghadapi tren di era digital ini. Kita bakal menjadi mampu menganalisis data di mana pun, punya kemampuan problem solving yang baik, sampai keterampilan di bidang ilmu lainnya dengan kompetensi data science yang dimiliki.


Contohnya, salah satu profesi yang bergerak di bidang data dituntut untuk selalu beradaptasi dengan tren yang terus-terusan berubah adalah data scientist. Dengan mempelajarinya, kita diharapkan mampu mengikuti arus perubahan yang ada.


jika berminat fokus mengejar karir di bidang ini, seperti menjadi data analyst, data scientist, sampai data engineer, sebenarnya terdapat beberapa hal yang mesti dipersiapkan demi menjadi seorang ahli data yang andal. Hal tersebut, salah satunya pemrograman yang menjadi hal utama dalam mengelola data.


Selain itu, kita juga wajib bisa menggunakan software tertentu, seperti Microsoft Excel, SPSS, dan sebagainya untuk melakukan analisis data. Bukan cuma memakai software-nya, Grameds juga mesti paham bahasa pemrograman semacam bahasa R dan Phyton yang pasti akan menjadi nilai plus jika Grameds hendak berkarir di bidang ini.


Dikarenakan data science sangat erat berhubungan dengan data (seperti yang disebutkan di atas), pemahaman terkait statistik dan matematika juga haruslah dikuasai dengan baik. Pasalnya, hasil dari data yang berhasil diolah tentunya akan dipresentasikan kepada pihak lain, yang mana tak semuanya mengerti istilah-istilah dalam data science.


Sebab itulah, kemampuan tersebut akan sangat berguna dalam hal ini, termasuk melakukan komunikasi dan visualisasi yang baik agar presentasi kita dapat lebih mudah dipahami dan oleh orang awam.