4 Aspek Penting dalam Belajar Data Scientist Otodidak

Data Scientist merupakan profesi yang disebut sebut sebagai profesi “terseksi” di abad ini. Pada dasarnya, siapa saja bisa menempati posisi Data Scientist, selama mereka memenuhi kualifikasi yang telah ditentukan sebelumnya. Bagi yang tidak berasal dari background pendidikan STEM, mereka bisa mempelajari lagi ilmu Data Science, baik dengan mengambil kursus maupun belajar secara otodidak. 

Belajar otodidak adalah proses pembelajaran yang dilakukan secara mandiri tanpa bimbingan formal dari guru, tutor, atau instruktur. Orang yang belajar secara otodidak harus bisa mengambil inisiatif sendiri untuk mencari dan mempelajari materi yang diperlukan.

Perkembangan teknologi khususnya internet dapat mempermudah kita untuk menggunakan berbagai sumber daya yang tersedia, seperti buku, artikel, video, dan kursus online. Belajar otodidak menekankan kemandirian, motivasi, dan kemampuan untuk mengelola waktu serta sumber daya secara efektif.

Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa aspek yang harus dikuasai secara otodidak untuk menjadi Data Scientist. Yuk, simak pembahasannya!

1. Keterampilan Teknis

Skill teknis adalah salah satu skill yang harus dikuasai dalam pembelajaran otodidak. Pastikan dalam proses belajar otodidak telah ada materi dari beberapa skill teknis berikut:

• Bahasa Pemrograman. Skill untuk menggunakan bahasa pemrograman menjadi salah satu skill utama yang harus dikuasai. Untuk mempermudah proses belajar otodidak, kita bisa fokus untuk menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, atau Scala untuk analisis data dan pengembangan model.

• Analisis Statistik. Dalam pekerjaan Data Scientist, analisis statistika menjadi sangat dibutuhkan. Pastikan dalam pembelajaran otodidak, kita telah memasukkan metode statistik dan penerapannya dalam list materi yang harus dikuasai.

• Machine Learning. Salah satu perbedaan Data Scientist dengan posisi lain adalah Data Scientist harus menguasai Machine Learning dan Big Data. Pastikan di materi pembelajaran mu telah terdapat pembahasan mengenai framework dan library Machine Learning seperti TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, dan PyTorch. Selain itu, tools big data seperti Hadoop, Spark, dan gudang data seperti Redshift atau BigQuery juga harus dikuasai.

• Manajemen Database. Data Scientist juga harus mahir dalam SQL untuk query data dan manajemen basis data.

  
  

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Keterampilan Analitis

Data Scientist juga dituntut untuk memiliki skill analitis yang baik, dimana meliputi problem solving, interpretasi data, serta perhatian terhadap detail. Dalam pekerjaan seorang Data Scientist, mereka akan menggunakan problem solving untuk memecahkan masalah bisnis yang serba kompleks dengan memanfaatkan pemikiran analitis dan solusi kreatif. Untuk bisa melakukan problem solving dengan baik, mereka juga harus teliti terhadap detail seperti akurasi dan konsistensi data.

Data Scientist juga harus memberikan interpretasi data untuk menyampaikan hasil temuannya. Dalam proses interpretasi ini, mereka harus bisa menginterpretasikan dan mengekstraksi wawasan yang berarti dari analisis data. Jadi pastikan aspek ini juga telah ada dalam list materi yang akan dipelajari saat belajar Data Science secara otodidak.

3. Keterampilan Non-Teknis

Skill non teknis juga dibutuhkan oleh Data Scientist untuk menunjang pekerjaannya. Skill ini juga harus dikuasai oleh orang-orang yang belajar secara otodidak. Beberapa contoh skill tersebut adalah:

• Komunikasi. Data Scientist membutuhkan skill komunikasi yang baik secara tertulis maupun verbal untuk menjelaskan informasi teknis kepada audiens non-teknis.

• Kolaborasi. Data Scientist juga kerap kali akan melakukan kolaborasi dengan tim lainnya, sehingga kemampuan untuk berkolaborasi dan mengambil peran secara maksimal dalam tim lintas fungsi akan sangat dibutuhkan.

• Adaptabilitas. Data Scientist tentu harus terus beradaptasi dengan perkembangan yang terjadi, baik beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang terus berubah dan beradaptasi dengan mempelajari teknologi dan metodologi baru.

  
  

4. Pengalaman

Data Scientist akan lebih mudah diterima oleh user atau klien jika sudah memiliki pengalaman. Bahkan banyak perusahaan atau klien yang lebih mementingkan pengalaman dibandingkan background pendidikan. Pengalaman ini bisa terbagi menjadi dua jenis, yaitu pengalaman profesional, misalnya 2-5 tahun pengalaman di bidang ilmu data, analitik, atau bidang terkait; serta pengalaman mengerjakan project data yang relevan dengan studi kasus di dunia nyata, khususnya dalam lingkup bisnis. Jika kamu tidak memiliki pengalaman secara profesional, maka kamu bisa menguatkan pengalaman dalam pengerjaan project data.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science. 

DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri