4 Tips Efektif Belajar Data Scientist Mandiri
Dalam era digital ini, kesempatan untuk belajar menjadi seorang data scientist secara mandiri semakin mudah diakses. Dengan kemunculan berbagai sumber daya online yang melimpah, siapa pun dengan motivasi yang cukup dapat memulai perjalanan mereka dalam data science. Namun, belajar secara otodidak juga memerlukan pendekatan yang terarah dan disiplin. Perkembangan teknologi informasi telah menghadirkan transformasi luar biasa dalam berbagai aspek kehidupan kita. Salah satu perubahan paling mencolok adalah bagaimana kita mengakses pengetahuan dan informasi.
Dengan akses internet yang meluas, ada hampir tak terbatasnya sumber daya belajar yang dapat diakses dari mana saja dan kapan saja. Dari kursus online, tutorial video, forum diskusi, hingga platform belajar interaktif, opsi untuk mengembangkan keterampilan baru atau memperdalam pengetahuan kita semakin beragam. Di antara subjek-subjek yang mendapat perhatian besar, data science telah menjadi pusat perhatian yang signifikan.
Dalam artikel ini, kita akan membahas empat tips efektif belajar data scientist secara otodidak yang bisa kamu terapkan jika tidak ada waktu untuk belajar dengan lembaga formal maupun informal.
1. Tetapkan Tujuan dan Rencana Belajar yang Jelas
Sebelum memulai, penting untuk menetapkan tujuan belajar yang jelas. Apakah kita ingin memahami dasar-dasar data science, menguasai bahasa pemrograman seperti Python atau R, atau mungkin fokus pada spesialisasi tertentu seperti machine learning atau analisis big data.
Setelah menetapkan tujuan, buatlah rencana belajar yang terstruktur. Tentukan sumber daya apa yang akan kita gunakan, berapa lama waktu yang akan dialokasikan setiap hari atau minggu, dan bagaimana kita akan mengukur kemajuan belajar.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
2. Manfaatkan Sumber Daya Online yang Tersedia
Internet merupakan sumber daya tak terbatas bagi para pembelajar data scientist mandiri. Manfaatkan platform pembelajaran online seperti Coursera, DQLab, edX, atau Udacity yang menawarkan kursus-kursus berkualitas dalam berbagai aspek data science. Selain itu, jangan lupakan sumber daya gratis seperti tutorial YouTube, blog, dan forum seperti Stack Overflow, di mana kita dapat belajar dari pengalaman dan pengetahuan para praktisi data scientist lainnya.
3. Praktikkan Pembelajaran dengan Proyek-Proyek Praktis
Pembelajaran praktis melalui proyek-proyek adalah kunci untuk memperkuat pemahaman kita dalam data science. Setelah kita mempelajari konsep baru, carilah proyek-proyek kecil atau nyata di mana kita dapat mengaplikasikan pengetahuan yang telah kita pelajari. Hal ini tidak hanya membantu kita memperdalam pemahaman materi yang telah dipelajari, tetapi juga memberikan portofolio yang berharga untuk dipamerkan kepada para recruiter di masa depan.
4. Jalin Komunitas dan Berkolaborasi dengan Sesama Pembelajar
Bergabung dengan komunitas online atau grup belajar lokal adalah cara yang bagus untuk mendapatkan dukungan, membagikan pengetahuan, dan berkolaborasi dengan sesama pembelajar. Diskusikan tantangan dan ide yang kita miliki dengan orang lain, dan jangan ragu untuk meminta bantuan jika mengalami kesulitan dalam memahami suatu konsep. Jaringan ini tidak hanya akan membantu proses belajar menjadi lebih cepat, tetapi juga memperluas jaringan kita dalam industri data science.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Belajar menjadi seorang data scientist secara otodidak membutuhkan dedikasi, ketekunan, dan pendekatan yang terarah. Dengan menetapkan tujuan yang jelas, memanfaatkan sumber daya online yang tersedia, berlatih dengan proyek praktis, dan menjalin komunitas dengan sesama pembelajar, kita dapat meraih kesuksesan dalam perjalanan sebagai seorang data scientist mandiri.
Yuk persiapkan diri kamu untuk menjadi data scientist 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 Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K