Alasan Beginner Perlu Ikuti Bootcamp Data Science
Meningkatnya popularitas profesi data scientist sebanding dengan semakin banyaknya industri yang mulai mengadopsi teknologi data science. Insight dari data yang diolah menggunakan data science cukup powerful untuk membantu perusahaan mendapatkan bahan yang dapat dipertanggungjawabkan untuk decision making. Saat ini produksi data terus meningkat dengan variasi dan volume yang tinggi. Data jenis ini disebut dengan big data. Untuk mengolah big data, perlu keahlian khusus karena tidak bisa diolah dengan tools konvensional. Saat ini belum banyak sumber daya manusia yang memahami bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk mengolah big data.
Besarnya peluang karir yang menjanjikan yang tidak sebanding dengan SDM menyebabkan banyak orang mulai tertarik banting stir dan mulai menekuni data science. Seorang data scientist harus bisa menarik dan mengumpulkan data, membersihkan data, mengolah, hingga menyajikan hasilnya. Salah satu cara yang banyak ditempuh untuk menguasai data science adalah dengan mengikuti bootcamp.
Di bootcamp ini kita akan belajar basic data science, bahasa pemrograman seperti python, dan database tools seperti SQL. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas alasan mengapa kita harus mengikuti bootcamp data science. Yuk simak dan catat setiap poinnya!
1. Belajar Berbagai Bahasa Pemrograman dan Tools Analisis
Bagi seorang data scientist, bahasa pemrograman dan tools analisis adalah ‘senjata perang’ mutlak yang harus dikuasai. Pada bootcamp data science kita akan setidaknya belajar satu bahasa pemrograman yang multifungsi, general, dan bisa digunakan untuk berbagai kebutuhan. Bahasa pemrograman seperti Python, SQL, dan Java menjadi bahasa pemrograman paling umum yang diperlukan dalam data science. Bahasa pemrograman ini akan membantu data scientist untuk mengatur kumpulan data yang tidak terstruktur. Selain bahasa pemrograman, di beberapa bootcamp kita akan belajar tools analisis data lainnya seperti SAS, Hadoop, Spark, R, dan dashboard tools.
Baca juga : Yuk Cari Tahu Perbedaan Python R dan SQL
2. Belajar Data Tidak Terstruktur
Sebagian besar big data adalah data yang tidak terstruktur yang membutuhkan proses cleaning dan preprocessing yang lebih kompleks daripada data terstruktur. Praktisi data akan banyak bergulat dengan data tidak terstruktur dari berbagai sumber. Beberapa bootcamp menyediakan silabus mengenai scraping web, social media, atau sumber data tidak terstruktur lainnya. Dari sini kita akan terbiasa menghadapi pola data tidak terstruktur yang cukup rumit. Semakin sering kita berlatih, maka intuisi dan proses cleaning akan semakin cepat.
3. Mengasah Ketajaman Bisnis
Cara terbaik untuk menyalurkan skill teknis yang tepat adalah dengan memiliki ketajaman bisnis. Tanpa pemahaman dan intuisi bisnis yang kuat, seorang data scientist tidak akan bisa membedakan masalah dan tantangan potensial yang perlu dipecahkan agar bisnis terus tumbuh. Dalam bootcamp data science, kita akan belajar menggunakan data yang mencerminkan data real di berbagai dunia industri. Dengan demikian, kita bisa meraba bagaimana kondisi data di industri yang sesungguhnya serta mempertajam skill penggalian insight yang berguna untuk bisnis.
4. Belajar Komunikasi
Skill non teknis yang wajib dimiliki oleh data scientist adalah komunikasi yang baik. Data scientist tidak hanya mencari pola dan berkutat dengan data, tetapi juga harus mengkomunikasikan apa yang ia dapatkan kepada tim lain atau stakeholder. Oleh karena itu, skills komunikasi yang baik sangat diperlukan oleh seorang calon data scientist agar bisa menyampaikan informasi secara lugas, singkat, namun mudah dipahami.
Pada bootcamp, selain belajar textbook, kita akan belajar cara berkomunikasi dengan orang lain dan menyampaikan ide, gagasan, maupun mempresentasikan hasil pekerjaan kita. Kegiatan ini secara tidak langsung akan mengasah skill komunikasi kita menjadi lebih baik.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
Ingin mempelajari semua materi di atas sekaligus? Yuk join live class data analyst dari DQLab! Kita akan dibimbing oleh praktisi data profesional yang sudah malang melintang di dunia data science. Project yang telah kita kerjakan juga bisa digunakan untuk membangun portfolio data, loh! Klik button di bawah ini atau kunjungi DQLab.id untuk informasi lebih lanjut. Selamat belajar!
Penulis: Galuh Nurvinda K