Panduan Sederhana Belajar Menjadi Data Scientist untuk Pemula

Berbicara tentang data science, ternyata algoritmanya sudah ada sejak dulu sebelum akhirnya profesi di bidang data science seperti data scientist menjadi profesi terseksi di abad 21, menurut majalah Harvard Review Business. Lalu, mengapa baru sekarang para praktisi data dicari oleh banyak perusahaan? Jawabannya adalah ketersediaan tools. Dahulu tools yang tersedia untuk menunjang performa data science belum sebanyak dan sebaik yang ada seperti sekarang. Karena dalam proses pengolahan data, selain tenaga ahli perusahaan juga membutuhkan infrastruktur yang mumpuni.

Menjadi seorang data scientist adalah kesempatan bagi semua orang, termasuk dengan beragam latar belakang pendidikan yang dimiliki. Hanya saja, bagi kamu yang tidak memiliki background pendidikan di bidang sains, matematika, statistika, teknik, dan IT perlu mempelajari data science lebih dalam untuk bisa beradaptasi di industri data. Di era modern yang serba digital saat ini, kamu bisa dengan mudah untuk bisa mendapatkan pengetahuan tentang data science dari sejumlah platform di dunia maya. Kamu bisa mulai pelajari data science secara otodidak dengan perhatikan 3 panduan di bawah ini!

1. Memahami Kemampuan Dasar Data Scientist

Mempelajari dan mencari tahu segala pengetahuan tentang data science di dunia maya merupakan salah satu cara mudah untuk bisa mendapatkan wawasan baru. Mediumnya pun beragam, mulai dari ebook, jurnal/karya tulis ilmiah, bahkan video tutorial baik dari nasional maupun internasional yang bisa kamu akses secara gratis. Untuk bisa menjadi seorang data scientist, ada 3 kemampuan dasar yang perlu kamu kuasai yakni statistika, matematika, dan machine learning. Ketiganya merupakan fondasi yang perlu diperkuat.

Statistika dan matematika dalam data science berfungsi untuk mengetahui pola-pola data beserta algoritmanya. Sedangkan machine learning yang merupakan irisan dari ilmu statistika, matematika dan ilmu komputer ini berguna untuk melakukan pembelajaran terhadap mesin atau komputer. Tak ketinggalan, machine learning juga berperan dalam menerapkan algoritma machine learning mana yang paling optimal dari segi akurasinya. 

Baca juga Yuk Kenali Perbedaan Data Scientist dan Data Engineer

2. Mempersiapkan Tools dan Mempelajari Bahasa Pemrograman

Seperti yang sudah dikatakan sebelumnya, jika infrastruktur dalam perusahaan juga merupakan aspek penting dalam pengolahan data. Oleh sebab itu, mempelajari tools sejak dini juga termasuk salah satu upaya mempersiapkan diri sebagai data scientist. Ada beragam tools yang bisa kamu dapatkan dan gunakan sesuai kebutuhan. Untuk memulai karir sebagai data scientist, ada beberapa rekomendasi tools yang bisa kamu gunakan seperti Visual Studio Code, Spyder, Jupyter Notebook, dan Pycharm. 

Selain itu kamu juga perlu mempelajari bahasa pemrograman seperti Python dan R. Python menjadi rekomendasi untuk kamu pelajari terlebih dahulu. Selain lebih mudah digunakan oleh pemula, Python juga memiliki komunitas yang bagus dan solid dalam mendukungmu mempelajarinya.Sejumlah referensi belajar pun bisa kamu temui di internet, mulai dari video tutorial dan dokumentasinya pun lengkap untuk belajar otodidak.

 3. Mengimplementasikan Ilmunya dengan Bangun Portofolio

Konsisten dalam mengerjakan proyek mingguan merupakan salah satu cara untuk bisa terus menerapkan ilmu-ilmu yang telah kamu pelajari. Mengerjakan sejumlah proyek itu sama artinya kamu sedang mempersiapkan portofolio datamu yang nantinya berguna saat kamu mencari pekerjaan. Proyek data tidak harus selalu kompleks, kamu bisa memulainya dari yang sederhana.

Kamu bisa mulai membangun portofolio dengan mengerjakan proyek yang kamu sukai, seperti analisa dari data yang tersedia secara umum atau algoritma terbaru dari jurnal atau paper. Buat karya dari proyek tersebut, kemudian share karya tersebut dalam bentuk source code program yang bisa kamu bagikan di github. 

Baca juga Siapkan Diri sebagai Praktisi Data, Pahami Python Bersama DQLab secara GRATIS!

4. Memperdalam Data Science dengan Belajar Bersama di DQLab

Mempelajari data science secara otodidak memang tidak ada salahnya, tetapi akan lebih bagus jika ada pengarahan dalam proses pembelajaran. Belajar secara kursus online di DQLab bisa jadi solusinya. Melalui kursus online, kamu tidak lagi bingung untuk mulai belajar dari mana. Sebab di sini, kamu akan diarahkan dan diberi sejumlah materi pembelajaran yang bisa kamu akses dimana dan kapan pun kamu mau. Di DQLab, nantinya kamu akan mendapatkan sejumlah modul data science yang bisa kamu kerjakan sendiri dengan bantuan arahan fitur Live Code Editor. Jadi, kamu tidak perlu takut salah dalam menyelesaikan modul-modul tersebut. Yuk, mulai sekarang! 

*by Annisa Widya Davita – DQLab

Kuliah di Jakarta untuk jurusan program studi Informatika| Sistem Informasi | Teknik Komputer | Teknik Elektro | Teknik Fisika | Akuntansi | Manajemen| Komunikasi Strategis | Jurnalistik | Desain Komunikasi Visual | Film dan Animasi | Arsitektur | D3 Perhotelan , di Universitas Multimedia Nusantara. www.umn.ac.id