4 Cara Memilih Bootcamp Data Scientist bagi Pemula
Dalam era di mana data menjadi aset paling berharga, menjadi seorang data scientist adalah pilihan karier yang menarik. Kemampuan untuk mengurai dan menganalisis data telah menjadi kompetensi yang sangat dicari di berbagai industri, mulai dari teknologi hingga kesehatan, keuangan, dan banyak lagi. Bagi pemula yang ingin memasuki dunia ini, bootcamp data scientist bisa menjadi jembatan yang sempurna antara keahlian dan pasar kerja yang membutuhkan.
Namun, dengan banyaknya pilihan yang tersedia, memilih bootcamp data scientist yang tepat bisa menjadi tugas yang menantang. Dengan munculnya berbagai program dan institusi yang menawarkan pelatihan dalam data science, calon data scientist harus mempertimbangkan beberapa faktor kunci sebelum memutuskan jalur mana yang akan diambil. Salah satu faktor terpenting adalah memahami tujuan pribadi dan profesional mereka.
Dalam artikel ini, kita akan membahas empat poin penting sebelum memilih bootcamp data scientist bagi pemula. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Tentukan Tujuan dan Kebutuhan Pribadi
Sebelum memilih bootcamp, penting untuk memahami apa yang ingin kita capai dari pelatihan tersebut. Apakah kita ingin mempelajari dasar-dasar data science, mengasah keterampilan pemrograman, atau mungkin fokus pada spesialisasi tertentu seperti machine learning atau analisis big data? Identifikasi kebutuhan dan tujuan pribadi akan membantu menyempitkan pilihan bootcamp yang sesuai dengan kebutuhan kita.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Periksa Kurikulum dan Metode Pengajaran
Setiap bootcamp akan memiliki kurikulum yang berbeda, dengan fokus yang mungkin juga berbeda. Teliti kurikulum bootcamp yang ingin kita ‘bidik’, periksa materi apa yang akan diajarkan, dan apakah sesuai dengan tujuan belajar. Selain itu, perhatikan juga metode pengajaran yang digunakan.
Apakah bootcamp tersebut menawarkan pembelajaran praktis melalui proyek-proyek atau lebih berfokus pada teori. Kita juga perlu memastikan metode pengajaran tersebut sesuai dengan gaya belajar kita.
3. Tinjau Reputasi dan Pengalaman Alumni
Reputasi bootcamp adalah faktor penting dalam memilih boootcamp yang tepat. Cari tahu apakah bootcamp memiliki ulasan yang baik dari alumni sebelumnya. Jika kita memiliki jejaring yang luas, kita bisa menanyakan kepada alumni tentang pengalaman mereka selama bootcamp dan sejauh mana pelatihan tersebut membantu mereka dalam karier mereka. Bootcamp yang memiliki track record alumni yang sukses dan mendapat pengakuan dari industri seringkali menjadi pilihan yang lebih baik.
4. Evaluasi Biaya dan Waktu
Biaya dan waktu adalah pertimbangan penting dalam memilih bootcamp. Kita harus membandingkan biaya antara berbagai bootcamp, dan pastikan kamu mempertimbangkan value apa yang akan kamu dapatkan dari bootcamp tersebut. Selain itu, pertimbangkan juga waktu yang harus kita habiskan untuk menyelesaikan bootcamp tersebut.
Apakah kita dapat mengikuti jadwal penuh waktu atau lebih memilih program paruh waktu yang fleksibel. Evaluasi kembali prioritas dan ketersediaan waktu sebelum membuat keputusan akan sangat membantu kita agar lebih konsisten dalam belajar.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Memilih bootcamp data scientist yang tepat bagi pemula adalah langkah penting dalam memulai perjalanan karier di dunia data science. Dengan memperhatikan tujuan pribadi, kurikulum, reputasi, biaya, dan waktu komitmen, kita dapat membuat keputusan yang terinformasi dan memilih bootcamp yang paling sesuai dengan kebutuhan kita.
Ayo persiapkan diri kamu agar bisa bersaing di industri data bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K