4 Kiat Sukses Ikut Pelatihan Data Scientist

Pelatihan data scientist merupakan salah satu solusi bagi pemula data yang ingin upgrade skill menuju industri digital. Memasuki dunia data apalagi bagi kamu yang ingin berkarir di ranah data scientist tidaklah mudah kalau tidak dibarengi dengan hard skill (kemampuan teknis) maupun soft skill (keterampilan pendukung yang menunjang hard skill) itu sendiri. Sekarang ini, pelatihan data scientist banyak dibuka baik secara online, offline maupun hybrid. Orang-orang yang ingin belajar seputar ilmu data dari nol bahkan tanpa pengalaman sekalipun bisa kamu dapatkan hanya ada di pelatihan ini loh. Sahabat DQLab nggak mau coba nih? Mumpung profesi data scientist lagi hot-hotnya banget.

Pada tahun 2019, postingan pekerjaan dengan lowongan data scientist melalui job portal Indeed meningkat sebesar 256 persen. Sejalan juga dengan laporan dari Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat memprediksi bidang data science mengalami pertumbuhan yang lebih besar hingga tahun 2029. Lanjut pada media sosial profesional khusus lowongan kerja, Linkedin juga melaporkan pekerjaan Data Scientist sebagai “Jobs on the Rise” dua tahun berturut-turut mengalami peningkatan jumlah yaitu pada tahun 2021 dan 2022. Umumnya posisi data scientist digaji dengan range rata-rata mendekati $200.000. Terlebih di beberapa negara, profesi data scientist kian diminati.

Sekarang ini, data scientist kian dibutuhkan di berbagai posisi penting perusahaan. Mulai dari perusahaan besar, multinasional, bahkan startup pun membutuhkan posisi ini. Nah, masihkah kamu bertanya-tanya dan ragu buat ikutan pelatihan data scientist? Biar lancar pelatihan dan kelasnya, lntip kiat suksesnya yuk melalui postingan artikel berikut ini agar kamu jadi makin siap untuk belajar Data Science.

1. Tahu Dulu Apa yang Ingin Kamu Pelajari

Ketika kamu ingin mengikuti pelatihan hal pertama yang perlu dipahami adalah sudah ada gambaran terkait kamu ini ingin mencari apa dan mau belajar apa. Ibaratnya kepo-kepo gitulah ya tentang “di pelatihan data scientist kita mau belajar apa sih?”. Berarti kalau kamu ikut pelatihan data scientist maka kamu perlu tahu dulu gambaran sekilas materi yang diajarkan. 

Biasanya ini sudah diberi tahu diawal (sebelum kelas dimulai) ataupun pada flyer publikasi ketika dibuka pendaftaran kelasnya. Kira-kira durasi pelatihannya berapa lama. Dari durasi tersebut, ada berapa kali pertemuan. Pertemuan pertama belajar apa, menginjak pertemuan kedua kita mempelajari tentang apa dan sampai pelatihan berakhir. 

Disini, kamu perlu tahu juga Cakupan materi yang akan dibahas dalam pelatihan. Lebih-lebih kalau materinya relate dengan dunia industri. Berikut adalah proses dari data science berlangsung:

• Menyusun pertanyaan

• Mengumpulkan data untuk mendapatkan jawaban sesuai dengan pertanyaan yang diajukan

• Membersihkan data (Cleaning Data)

• Eksplorasi, analisis dan visualisasi data

• Membangun model machine learning serta melakukan evaluasi terhadap model tersebut

• Komunikasikan hasilnya secara menyeluruh

Setelah tahu alur kerjanya, kamu pahami juga skillset yang dibutuhkan dalam mempelajari data science jika ingin meniti karir menjadi seorang data scientist. Misalnya kemampuan matematika, statistik, programming, coding dan lain-lain. Apabila semuanya sudah dikuasai dengan baik maka permasalahan dalam industri bisa diselesaikan dengan data science.

Baca Juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Pelajari Bahasa Pemrograman Python

Ada berbagai macam tools dan bahasa pemrograman yang bisa kamu manfaatkan jika ingin serius mengikuti pelatihan data scientist. Tapi tidaklah semua bahasa pemrograman ini diajarkan dalam pelatihan. Kadang ada satu bahasa pemrograman yang dijadikan satu kelas sendiri. Contoh pelatihan bahasa pemrograman R, data analysis with excel, bahasa pemrograman Python untuk data scientist, basic SQL Programming Language dan lain-lain. Berdasarkan survei yang dilakukan oleh TIOBE Programming Index 2022, Python menempati urutan pertama dalam bahasa pemrograman terfavorit. Banyak alasan yang dilontarkan kenapa bahasa pemrograman Python menjadi yang terfavorit. 

Bahasa pemrograman Python adalah bahasa yang fokus pada keterbacaan kode sehingga memudahkan dalam pengembangan programnya. Kode yang digunakan dalam Python cenderung pendek dan menggunakan bahasa inggris yang mudah dipahami. Jadi, selama sahabat DQLab mempunyai kemampuan bahasa inggris yang baik, kamu bisa mempelajari bahasa pemrograman Python dengan mudah. 

Sintaks yang digunakan juga tergolong sederhana sehingga hubungan antar elemen sistem jelas jadi pemula sekalipun dapat dengan mempelajarinya dengan nyaman. Selain itu, Python juga menyediakan fitur-fitur interaktif yang memudahkan pengembang dalam membangun sebuah program seperti pengujian, debugging, penyelesaian tab, dan lain sebagainya.

3. Pahami Konsep Data Analysis dan Data Manipulation

Masuk ke materi dasar dari pelatihan data scientist yaitu data analysis dan data manipulation. Dua materi ini biasanya digunakan sebagai dasar sebelum akhirnya mereka belajar materi yang lebih dalam lagi. Data Manipulation adalah sebuah proses pengkategorian atau pengornasisasian data adar lebih mudah dibaca dan dipahami. 

Semua jenis data dapat diurutkan berdasarkan abjad untuk memudahkan pemahaman. Misalnya, Informasi karyawan yang tidak terorganisir mungkin menyulitkan untuk menemukan orang tertentu di perusahaan. Semua informasi karyawan dapat diurutkan berdasarkan abjad, sehingga memudahkan untuk mengakses informasi karyawan individu.

Proses data manipulation ini biasanya dilakukan dengan bantuan tool khusus rekayasa data. Salah satu jenis tool yang sering digunakan adalah DML atau Data Manipulation Language.

Data Manipulation Language sendiri merupakan bahasa pemrograman yang mampu menambah, menghapus, dan mengubah basis data, yaitu mengubah informasi menjadi sesuatu yang dapat kita baca. Kita dapat membersihkan dan memetakan data berkat DML agar dapat dicerna untuk ekspresi.

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

4. Bangun Portofolio

Di akhir pelatihan nantinya kamu akan mendapatkan tugas terakhir yaitu menjalankan final project. Dari tugas final project, kamu bisa menunjukkan hasil dari apa yang kamu dapatkan selama mengikuti pelatihan. Disini kamu bisa show off bahwa setidaknya kamu sudah mengantongi bekal untuk mengerjakan project data science. 

Alih-alih hanya bercerita, akan lebih menarik saat Anda bisa menunjukkan karya nyatamu di bidang data science. Melalui portofolio, Anda dapat membentuk persona untuk meningkatkan value di dalam diri sendiri. Membangun portofolio dapat dilakukan dengan cara mulai dari aktif di GitHub hingga membangun situs web sederhana yang mungkin dapat menarik rekruter untuk melihat profil kamu, lho! Hal ini juga dapat mendukung kamu untuk meningkatkan keterampilan dengan pendekatan learning by making a portfolio.

Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang. Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.

Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!

Penulis: Reyvan Maulid