10 Mitos Ilmu Data Umum yang Harus Anda Pelajari Sekarang

Terlepas dari desas-desus baru-baru ini seputar ilmu data, orang masih menghindar dari bidang ini. Bagi banyak teknisi, ilmu data itu rumit, tidak jelas, dan melibatkan terlalu banyak hal yang tidak diketahui dibandingkan dengan karier teknologi lainnya. Sementara itu, beberapa orang yang terjun ke lapangan terus-menerus mendengar beberapa mitos dan gagasan ilmu data yang mengecilkan hati.

Namun, tahukah Anda bahwa sebagian besar dongeng ini adalah kesalahpahaman umum? Ini bukan jalur termudah dalam teknologi, tetapi ilmu data tidak menakutkan seperti yang cenderung diasumsikan orang. Jadi dalam artikel ini, kami akan menyanggah 10 mitos sains data paling populer.

Mitos #1: Ilmu Data Hanya untuk Para Jenius Matematika

Meskipun ilmu data memang memiliki unsur matematika, tidak ada aturan yang mengatakan bahwa Anda harus menjadi guru matematika. Selain statistik dan probabilitas standar, bidang ini terdiri dari banyak aspek lain, bukan hanya aspek matematika.

Anda tidak perlu mempelajari kembali teori dan rumus abstrak secara mendalam di bidang yang melibatkan matematika. Meskipun demikian, ini tidak sepenuhnya mengesampingkan kebutuhan akan matematika dalam ilmu data.

Seperti kebanyakan jalur karir analitik, ilmu data membutuhkan pengetahuan dasar tentang bidang matematika tertentu. Bidang-bidang ini termasuk statistik (seperti yang disebutkan di atas), aljabar, dan kalkulus. Jadi, meskipun matematika bukanlah penekanan utama ilmu data, Anda mungkin ingin mempertimbangkan kembali jalur karier ini jika Anda lebih suka menghindari angka sama sekali.

Mitos #2: Tidak Ada yang Membutuhkan Ilmuwan Data

Tidak seperti profesi teknologi yang lebih mapan seperti pengembangan perangkat lunak dan desain UI/UX, ilmu data masih mendapatkan popularitas. Namun, kebutuhan akan ilmuwan data terus meningkat.

Misalnya, Biro Statistik Tenaga Kerja AS memperkirakan pertumbuhan 36% dalam permintaan ilmuwan data antara tahun 2021 dan 2031. Perkiraan ini tidak mengherankan, karena banyak industri, termasuk layanan sipil, keuangan, dan perawatan kesehatan, mulai melihat perlunya ilmuwan data karena meningkatnya jumlah data.

Data besar menghadirkan kesulitan dalam merilis informasi yang akurat untuk banyak perusahaan dan organisasi tanpa ilmuwan data. Jadi, meskipun keahlian Anda mungkin tidak sepopuler bidang teknologi lainnya, itu tidak kalah pentingnya.

Mitos #3: AI Akan Mengurangi Permintaan Data Science

Hari ini, AI tampaknya memiliki solusi untuk setiap kebutuhan. Kami mendengar tentang AI digunakan dalam kedokteran, militer, mobil self-driving, pemrograman, penulisan esai, dan bahkan pekerjaan rumah. Setiap profesional sekarang khawatir tentang robot yang suatu hari nanti akan bekerja menggantikan mereka.

Tetapi apakah ketakutan ini benar untuk ilmu data? Tidak, itu salah satu dari banyak mitos ilmu data. AI dapat mengurangi permintaan untuk beberapa pekerjaan mendasar, tetapi masih membutuhkan keterampilan pengambilan keputusan dan pemikiran kritis ilmuwan data.

Alih-alih menggantikan ilmu data, AI sangat membantu, memungkinkan mereka menghasilkan informasi, mengumpulkan, dan menangani data yang jauh lebih besar. Selain itu, sebagian besar AI dan algoritme pembelajaran mesin bergantung pada data, menciptakan kebutuhan akan ilmuwan data.

Mitos #4: Ilmu Data Mencakup Pemodelan Prediktif Saja

Ilmu data dapat melibatkan pembuatan model yang memprediksi masa depan berdasarkan kejadian di masa lalu, tetapi apakah itu hanya berputar di sekitar pemodelan prediktif? Tentu tidak!

Data pelatihan untuk tujuan prediktif terlihat seperti bagian ilmu data yang mewah dan menyenangkan. Meski begitu, tugas di belakang layar seperti pembersihan dan transformasi data sama pentingnya, jika tidak lebih penting.

Setelah mengumpulkan kumpulan data yang besar, ilmuwan data harus memfilter data yang diperlukan dari kumpulan tersebut untuk mempertahankan kualitas data. Tidak ada pemodelan prediktif, tetapi ini adalah bagian tugas yang tidak dapat dinegosiasikan dari bidang ini.

Mitos #5: Setiap Ilmuwan Data Adalah Lulusan Ilmu Komputer

Inilah salah satu mitos ilmu data paling populer. Untungnya, keindahan industri teknologi adalah kelancarannya beralih ke karir di bidang teknologi. Karenanya, apa pun jurusan kuliah Anda, Anda bisa menjadi ilmuwan data yang hebat dengan persenjataan, kursus, dan mentor yang tepat. Baik Anda lulusan ilmu komputer atau filsafat, ilmu data ada dalam genggaman Anda.

Namun, ada sesuatu yang harus Anda ketahui. Meskipun jalur karir ini terbuka untuk siapa saja yang memiliki minat dan dorongan, program studi Anda akan menentukan kemudahan dan kecepatan belajar Anda. Misalnya, lulusan ilmu komputer atau matematika lebih cenderung memahami konsep ilmu data lebih cepat daripada seseorang dari bidang yang tidak terkait.

Mitos #6: Ilmuwan Data Hanya Menulis Kode

Ilmuwan data berpengalaman mana pun akan memberi tahu Anda bahwa gagasan ini sepenuhnya salah. Meskipun sebagian besar ilmuwan data menulis beberapa kode di sepanjang jalan, bergantung pada sifat pekerjaannya, pengkodean hanyalah puncak gunung es dalam ilmu data.

Menulis kode hanya menyelesaikan sebagian dari pekerjaan. Tapi, kode digunakan untuk membangun program, dan ilmuwan data algoritma digunakan dalam pemodelan prediksi, analisis, atau prototipe. Pengkodean hanya memfasilitasi proses kerja, jadi menyebutnya sebagai pekerjaan utama adalah mitos ilmu data yang menyesatkan.

PowerBI dari Microsoft adalah ilmu data bintang dan alat analitik dengan fitur canggih dan kemampuan analitik. Namun, bertentangan dengan pendapat umum, belajar menggunakan Power BI hanyalah bagian dari apa yang Anda butuhkan untuk berhasil dalam ilmu data; ini melibatkan lebih dari sekadar alat tunggal ini.

Misalnya, meskipun menulis kode bukanlah fokus utama ilmu data, Anda perlu mempelajari beberapa bahasa pemrograman, biasanya Python dan R. Anda juga akan membutuhkan pengetahuan tentang paket seperti Excel dan bekerja sama dengan database, mengekstraksi dan menyusun data darinya. Jangan ragu untuk mendapatkannya kursus untuk membantu Anda menguasai Power BI, tapi ingat; itu bukan akhir dari jalan.

Mitos #8: Ilmu Data Hanya Diperlukan untuk Perusahaan Besar

Selanjutnya, kami memiliki pernyataan berbahaya dan tidak benar lainnya yang, sayangnya, diyakini kebanyakan orang. Saat mempelajari ilmu data, kesan umumnya adalah Anda hanya bisa mendapatkan pekerjaan dari perusahaan besar di industri apa pun. Dengan kata lain, gagal dipekerjakan oleh perusahaan seperti Amazon atau Meta sama dengan tidak tersedianya pekerjaan untuk ilmuwan data mana pun.

Namun, ilmuwan data yang berkualitas memiliki banyak peluang kerja, terutama saat ini. Bisnis apa pun yang bekerja langsung dengan data konsumen, baik perusahaan rintisan atau perusahaan bernilai jutaan dolar, memerlukan ilmuwan data untuk kinerja maksimal.

Yang mengatakan, bersihkan resume Anda dan lihat apa yang dapat dicapai oleh keterampilan ilmu data Anda untuk perusahaan di sekitar Anda.

Mitos #9: Data yang Lebih Besar Sama dengan Hasil dan Prediksi yang Lebih Akurat

Meskipun pernyataan ini biasanya valid, itu masih setengah benar. Kumpulan data besar mengurangi margin kesalahan Anda dibandingkan dengan kumpulan data yang lebih kecil, tetapi akurasi tidak hanya bergantung pada ukuran data.

Pertama, kualitas data Anda penting. Kumpulan data besar hanya membantu jika data yang dikumpulkan cocok untuk memecahkan masalah. Selain itu, dengan alat AI, jumlah yang lebih tinggi bermanfaat hingga level tertentu. Setelah itu, lebih banyak data merugikan.

Mitos #10: Tidak Mungkin Mempelajari Ilmu Data Sendiri

Ini adalah salah satu mitos ilmu data terbesar di luar sana. Mirip dengan jalur teknologi lainnya, ilmu data belajar mandiri sangat mungkin dilakukan, terutama dengan banyaknya sumber daya yang tersedia bagi kita saat ini. Platform seperti Coursera, Udemy, LinkedIn Learning, dan lainnya situs tutorial yang banyak akal memiliki kursus (gratis dan berbayar) yang dapat mempercepat pertumbuhan ilmu data Anda.

Tentu saja, tidak masalah pada level apa Anda saat ini, pemula, menengah, atau pro; ada kursus atau sertifikasi untuk Anda. Jadi, meskipun ilmu data mungkin sedikit rumit, ini tidak membuat ilmu data belajar mandiri menjadi tidak masuk akal atau tidak mungkin.

Ada Lebih Banyak Ilmu Data Daripada Yang Terlihat

Terlepas dari minat di bidang ini, mitos ilmu data di atas dan banyak lagi membuat beberapa penggemar teknologi menghindari peran tersebut. Sekarang, Anda memiliki informasi yang benar, jadi tunggu apa lagi? Jelajahi berbagai kursus mendetail di platform e-learning dan mulailah perjalanan ilmu data Anda hari ini.