4 Langkah Pelatihan Data Scientist Secara Otodidak
Data Scientist adalah profesi yang tidak bisa disepelekan keberadaannya dalam sebuah perusahaan atau organisasi. Mereka bisa dikatakan sebagai ujung tombak untuk menentukan keberlangsungan perusahaan. Data Scientist akan membantu para stakeholder dalam menentukan arah langkah kebijakan yang akan diambil berdasarkan hasil analisis data dengan berbagai metode yang dilakukan untuk menghasilkan insight data. Biasanya, insight data ini tidak akan bisa ditemukan dengan mudah jika data mentah tidak diolah dan diproses terlebih dahulu.
Menjadi seorang Data Scientist bisa dikatakan sebagai pekerjaan yang cukup menjanjikan di abad ini. Hampir semua perusahaan membutuhkan Data Scientist untuk mengolah data yang mereka miliki. Semua orang bisa menjadi Data Scientist asalkan bisa memenuhi kualifikasi yang telah ditentukan. Untuk bisa memiliki skill tersebut, kita bisa mendapatkannya dengan mengikuti kursus atau bootcamp, serta melakukan pembelajaran secara otodidak.
Namun, pembelajaran yang dilakukan secara otodidak tentunya membutuhkan effort yang lebih banyak, misalnya menentukan tahapan dalam pelatihan Data Scientist yang akan kita bahas dalam artikel ini. Yuk, simak pembahasannya!
1. Penetapan Tujuan dan Pembelajaran Mandiri
Tahapan paling awal dari proses pelatihan Data Scientist secara otodidak adalah kita harus menetapkan tujuan pembelajaran yang jelas. Dalam Data Science ada banyak sekali bidang yang berkaitan dengan posisi Data Scientist, sehingga kita harus menentukan hal mana yang ingin dikuasai lebih dahulu.
Apakah Machine Learning, analisis statistik, atau pengolahan big data. Setelah itu, barulah kita bisa menyusun rencana pembelajaran mandiri yang mencakup materi pembelajaran, sumber daya online, dan project-project kecil untuk mendapatkan pemahaman dalam hal praktis.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Praktik dan Proyek-Proyek Praktis
Pelatihan otodidak yang efektif harus melibatkan praktek langsung dan penerapan konsep dalam project-project nyata. Hal ini bertujuan untuk menyiapkan kita untuk terjun langsung mengenal pekerjaan Data Scientist di dunia kerja. Kita bisa mulai dengan project data yang berskala kecil, kemudian kita bisa meningkatkan kompleksitasnya seiring waktu.
Contohnya, kita bisa memulai dengan analisis dataset sederhana, kemudian melangkah ke pembuatan model machine learning untuk memprediksi suatu peristiwa. Project-project data ini tidak hanya memperdalam pemahaman kita, namun juga bisa dimanfaatkan untuk menciptakan portofolio yang dapat diperlihatkan kepada calon recruiter dan user di masa depan.
3. Komunitas dan Jaringan
Tahapan selanjutnya yang bisa dilakukan dalam proses pelatihan Data Scientist secara otodidak adalah berpartisipasi dalam komunitas online dan membangun jaringan dengan sesama pembelajar Data Science.
Selain itu, kita juga bisa mencoba untuk bergabung dengan forum-forum seperti Stack Overflow, Kaggle, atau Reddit agar bisa membantu kita dalam memecahkan masalah teknis, bertukar ide, atau bahkan mendapatkan wawasan baru.
Kita juga bisa mencoba untuk mengikuti konferensi atau seminar yang diadakan secara daring, dan aktif di media sosial seperti LinkedIn untuk terhubung dengan profesional dan perusahaan di bidang data science.
4. Evaluasi dan Peningkatan Diri
Selama perjalanan pelatihan otodidak, penting untuk terus melakukan evaluasi diri. Tahapan ini bisa menjadi tahapan akhir sekaligus tahapan pelengkap. Kita bisa mulai dari meninjau project data yang telah dikerjakan, kemudian identifikasi kelemahan, kemudian kita bisa mencari cara untuk meningkatkan keterampilan yang kita miliki.
Selain itu, kita juga bisa mengambil bagian dalam berbagai challenge atau kompetisi yang ada di platform seperti Kaggle untuk menguji kemampuan kita secara kompetitif dan untuk mendapatkan feedback dari komunitas Data Scientist yang lebih luas.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Pelatihan Data Scientist secara otodidak membutuhkan ketekunan, disiplin, dan motivasi. Meskipun proses pelatihan secara otodidak ini membutuhkan waktu, effort, dan dedikasi yang lebih besar, hasilnya bisa sangat memuaskan dan membuka pintu ke berbagai peluang di dunia kerja yang semakin menghargai keahlian dalam analisis data.
Jika kamu bukanlah orang yang bisa belajar secara otodidak, kamu bisa mengikuti kelas Data Science yang materi nya telah disusun sedemikian rupa sehingga cocok untuk pemula sekalipun. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri