Industri IT India minangka salah sawijining kontributor paling penting kanggo ekonomi global, ngasilake milyaran dolar saben taun. Lan nalika ing taun 2022, jagad iki ngalami kemerosotan lan ekonomi angel sing disebabake dening macem-macem faktor, industri IT India ora mung bisa urip nanging berkembang. Industri IT nyumbang 7,4% saka PDB India ing FY22, lan samesthine bakal nyumbang 10% kanggo PDB India ing taun 2025. Pramila aman kanggo ujar manawa bakal ana panjaluk gedhe kanggo profesional IT ing India. Nanging apa dalan karir sing kudu dipilih? Aku yakin sampeyan wis krungu kaping pirang-pirang manawa ilmu data lan pangembangan piranti lunak minangka katrampilan ing mangsa ngarep. Sanajan kahanan ekonomi, jumlah investasi ing ilmu data lan pangembangan piranti lunak tetep padha. Kajaba iku, loro profil proyek iki duwe sawetara set katrampilan umum, mulane mutusake manawa sampeyan bakal mbukak lawang minangka ilmuwan data utawa pangembang piranti lunak dadi angel. Ayo ngrembug loro posisi kasebut kanthi rinci.
Elinga, miturut Pancen, kutha-kutha India sing mbayar paling dhuwur kanggo loro proyek kasebut yaiku Hyderabad, Chennai, Bengaluru, Mumbai, Pune, Gurgaon, Noida, lan New Delhi.
Sapa Ilmuwan Data lan Pangembang Piranti Lunak? Peran lan Tanggung Jawabe
Ilmuwan data wis dadi dituntut banget sajrone sawetara taun kepungkur amarga teknologi data gedhe gabung dadi luwih akeh organisasi. Ilmuwan data minangka profesional sing nggunakake metode ilmiah kanggo ngumpulake, nganalisa lan napsirake output saka data. Dheweke uga tanggung jawab kanggo nggawe rencana sing bisa ditindakake gumantung saka asil data. Mulane, dheweke kudu nggawe algoritma lan model data kanggo ramalan asil. Ilmuwan data uga kudu kolaborasi rapet karo pimpinan bisnis kanggo mbantu tujuan perusahaan lan ngenali strategi sing didorong data kanggo nggayuh tujuan kasebut. Tugas lan Tanggung Jawab Umum Ilmuwan Data kalebu:- Ngenali sumber data sing cocog kanggo kabutuhan bisnis lan ngekstrak data sing bisa digunakake.
- Nggunakake alat data kayata Python, R, SAS, utawa SQL.
- Nggunakake alat ML kanggo milih fitur sing dibutuhake; nggawe lan ngoptimalake classifiers.
- Nglumpukake data terstruktur lan ora terstruktur lan nindakake preprocessing.
- Sumber data sing ilang.
- Ningkatake proses pangumpulan data.
- Ngatur data menyang format sing bisa digunakake.
- Nggawe model prediktif.
- Ngembangake algoritma ML.
- Ningkatake proses pangumpulan data.
- Ngolah, ngresiki, lan validasi data.
- Nganalisis data kanggo nemokake pola lan solusi.
- Nyetel infrastruktur data.
- Ngembangake, ngetrapake, lan njaga database.
- Evaluasi kualitas data.
- Ngasilake informasi lan wawasan saka set data lan ngenali tren lan pola.
- Nggawe visualisasi data.
- Nyiyapake laporan sing jelas kanggo tim eksekutif lan proyek.
- Ngasilake kode sing resik lan efisien adhedhasar kabutuhan klien.
- Verifikasi, nguji, lan masang program lan sistem piranti lunak.
- Ndandani lan nambah piranti lunak sing wis ana.
- Nggarap pangembang liyane kanggo ngrancang algoritma lan diagram alur.
- Nggabungake komponen piranti lunak lan program pihak katelu.
- Ngatasi masalah, debugging lan nganyarke piranti lunak.
- Nyaranake lan nglakokake dandan.
- Nggawe dokumentasi teknis.
- Komunikasi karo klien lan ngerti kabutuhan.
- Makarya ing tim.
Katrampilan kanggo Ilmuwan Data lan Pangembang Piranti Lunak
Spesialis kasebut mbutuhake rong jinis katrampilan penting - teknis lan non-teknis (uga disebut katrampilan keras lan alus). Sawetara katrampilan ilmuwan data teknis sing paling penting yaiku:- Kawruh sing apik babagan analisis statistik lan komputasi.
- Keahlian ing Machine Learning.
- Kawruh babagan Deep Learning, Probabilitas, lan Statistik.
- Pangolahan volume data gedhe.
- Visualisasi Data.
- Data Wrangling.
- Matématika.
- Kawruh pemrograman sing padhet.
- Statistik.
- Big Data.
- Dasar intelijen buatan bakal dadi bonus.
- Kawruh sing kuat babagan paling ora siji basa pemrograman lan kerangka kerja.
- Matématika lan analisis data.
- Pemecahan masalah.
- Struktur data lan algoritma.
- Kontrol sumber.
- DevOps.
- Kemampuan kanggo nggarap database beda.
- Git.
- Lingkungan pangembangan terpadu.
- Metode pangembangan Agile lan scrum.
- Siklus urip pangembangan piranti lunak.
- Keahlian ing alat kanggo debugging lan tes piranti lunak.
- Open-mindedness lan adaptasi.
- Pikiran kritis.
- Katrampilan analitis lan strategis sing apik.
- sabar.
- Kreativitas.
- kapercayan.
- Motivasi intrinsik.
- Kerja tim lan kolaborasi.
GO TO FULL VERSION