Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

4 Tips Simpel Ikut Pelatihan Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 09-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2e45d9221e49807b61d50ce0e127581f_x_Thumbnail800.jpeg

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. 



Saat ini, data scientist kian dibutuhkan di berbagai jenis industri dan perusahaan. Mulai dari perusahaan besar, multinasional, bahkan startup membutuhkan posisi ini. Nah, masihkah kamu bertanya-tanya dan ragu buat ikutan pelatihan data scientist? Agar pelatihan dan kelas yang kamu ikuti lancar, intip tips sukses mengikuti pelatihannya melalui postingan artikel berikut ini, yuk!


1. Mengetahui Apa yang Perlu Dipelajari

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

Data Scientist

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. Belajar 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. 


Python


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. Memahami 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. 


Python


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 Data

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. 


Python


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


DQLab sendiri 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!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login