4 Hal Kenapa Kamu Perlu Ikut Pelatihan Data Scientist

Di era digital yang semakin berkembang pesat, data scientist telah menjadi salah satu posisi yang paling dicari di berbagai sektor industri. Permintaan yang tinggi ini juga berdampak pada semakin banyaknya individu yang memutuskan untuk mempelajari ilmu data science.

Tapi, tentu untuk menjadi ahli dan profesional di bidang ini diperlukan persiapan yang serius. Misalnya dengan mengikuti pelatihan.

Lalu, bagaimana cara mengetahui kalau pelatihan data scientist yang Sahabat DQ pilih telah tepat? Nah, artikel kali ini akan memberikan kalian tuntunan 4 pertanyaan wajib yang harus dijawab sebelum memilih platform pelatihan.

Sehingga ke depannya kalian dapat membuat keputusan yang cerdas dalam memilih pelatihan yang sesuai dengan tujuan dan kebutuhan. Berikut detail pertanyaan-pertanyaan tersebut.

1. Apakah Kurikulumnya Lengkap?

Hal pertama yang perlu dipertimbangkan adalah kelengkapan kurikulum yang ditawarkan oleh program pelatihan data scientist. Kurikulum yang komprehensif mencakup beragam topik yang relevan seperti pemrograman, statistik, machine learning, dan pengolahan data.

Program pelatihan yang berfokus pada konsep-konsep fundamental ini akan memberikan dasar yang lebih kuat bagi para peserta pelatihan untuk memahami aspek penting dalam data science.

Selain itu, kurikulum yang lengkap juga harus mencakup proyek-proyek praktis yang memungkinkan peserta pelatihan untuk mengaplikasikan pengetahuan dalam permasalahan dunia nyata. Mengapa diperlukan? Supaya memberikan kalian pengalaman dalam mengembangkan keterampilan praktis yang dapat digunakan di lapangan kerja nanti.

Jadi, memastikan bahwa program pelatihan yang dipilih memiliki kurikulum yang komprehensif adalah langkah yang sangat penting agar kalian siap untuk menghadapi tantangan yang ada sebagai seorang data scientist.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Bagaimana Metode Pembelajaran yang Digunakan?

Penting juga untuk mempertimbangkan metode pembelajaran yang digunakan oleh program pelatihan data scientist. Metode pembelajaran ini berdampak besar pada efektivitas dan kenyamanan peserta dalam memahami materi yang diajarkan.

Dengan kombinasi kurikulum yang lengkap dan metode pembelajaran yang sesuai, maka proses belajar jadi lebih menyenangkan dan pemahaman kalian juga lebih maksimal.

Metode pembelajaran bisa mencakup berbagai pendekatan, seperti kelas online, kursus daring, pembelajaran tatap muka, atau bahkan kombinasi dari semuanya. Penting untuk memilih program yang sesuai dengan gaya belajar kalian. Misalnya, jika lebih suka belajar secara mandiri, kursus daring atau sumber belajar online akan lebih cocok.

Tapi, jika kalian memerlukan bimbingan langsung dari instruktur, maka pembelajaran tatap muka atau kelas online yang diselenggarakan secara langsung lebih memaksimalkan proses belajar. Selain itu, metode pembelajaran yang efektif juga berarti mencakup interaksi dengan instruktur dan rekan sesama peserta. Diskusi, proyek kelompok, atau sesi tanya jawab dapat meningkatkan pemahaman kalian.

3. Siapa Instruktur atau Mentor Pembimbing?

Pertimbangkan mengenai siapa instruktur atau mentor pembimbing yang akan terlibat dalam program pelatihan data scientist. Pemilihan ini dapat memberi dampak signifikan pada pengalaman belajar kalian.

Penting untuk memastikan bahwa instruktur atau mentor memiliki kualifikasi dan pengalaman yang memadai dalam bidang data science. Mereka seharusnya memiliki pemahaman mendalam tentang konsep-konsep statistik, pemrograman, machine learning, dan pemrosesan data.

Selain kualifikasi, reputasi dan kredibilitas instruktur atau mentor juga perlu menjadi pertimbangan utama. Kalian dapat mencari feedback dari peserta pelatihan sebelumnya atau mencari tahu apakah instruktur atau mentor tersebut memiliki kontribusi yang signifikan dalam komunitas data science.

Instruktur yang memiliki rekam jejak yang baik cenderung lebih dapat memberikan manfaat yang maksimal bagi peserta pelatihan. Pahami juga kemampuan instruktur atau mentor dalam menjelaskan konsep-konsep yang kompleks.

Apakah penyampaiannya dilakukan dengan cara yang mudah dimengerti oleh peserta pelatihan untuk memaksimalkan pemahaman kalian. Dengan memilih instruktur atau mentor yang tepat, kalian dapat lebih siap dan percaya diri menghadapi tantangan yang ada selama proses pembelajaran.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Adakah Dukungan Tambahan yang Diberikan?

Dukungan tambahan ini bisa mencakup akses ke sumber belajar lainnya seperti buku, video tutorial, atau bahan bacaan online. Hal ini membantu peserta pelatihan untuk lebih paham konsep-konsep yang diberikan selama pelatihan.

Selain itu, adanya komunitas atau forum online yang dapat diakses dengan mudah juga memungkinkan mereka untuk berbagi pengalaman, bertanya, dan berkolaborasi. Komunitas juga berguna untuk memperluas jaringan dan dapat membantu kalian mengatasi kesulitan yang muncul selama proses pembelajaran.

Wah ternyata sangat penting untuk mempertanyakan aspek-aspek di atas sebelum memutuskan belajar dari platform tertentu. Apakah SahabatDQ masih bingung memilih tempat pelatihan atau kursus yang tepat? Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi.

Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.

Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!

Penulis: Dita Feby

Editor: Annisa Widya