DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 2 Days 16 Jam : 28 Menit : 24 Detik

Bagaimana Mulai Belajar Data Science dari Nol?

Belajar Data Science di Rumah 15-Februari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1b0f77a6ab743ef825078f8ac7b73335_x_Thumbnail800.jpg

Kamu tertarik dengan data science dan ingin menguasainya tahun ini? Tapi kamu masih pemula dan bingung harus mulai belajar data science dari mana? Sudah coba belajar otodidak dari internet tapi malah jadi overdosis informasi? Jika, jawabannya iya maka artikel ini pas buat kamu. Tapi, sebelum artikel ini membahas lebih lanjut tentang bagaimana mulai belajar data science. Kita perlu memahami terlebih dahulu apa itu data science, data science merupakan perpaduan antara beberapa bidang keilmuan yang memiliki tujuan untuk menemukan pola tersembunyi dari suatu data mentah. Jadi, jika kamu ingin berkarir sebagai seorang data scientist, data science inilah bidang ilmu yang harus kamu kuasai. Lantas, untuk menjadi data scientist apa latar belakang pendidikan yang sesuai?


Beberapa latar belakang pendidikan yang dapat membantu kamu dalam mempelajari data science antara lain, ilmu komputer, statistik, fisika, matematika, dan ekonomi. Tapi, tidak usah berkecil hati jika program studi kamu tidak disebutkan. Karena sebenarnya data science tidak se-saklek itu, kok. Tidak menutup kemungkinan untuk semua program studi bisa berkarir di bidang data science selama kamu memiliki skill-skill yang mumpuni. 


Artikel ini akan membahas bagaimana mulai belajar data science dari nol terutama bagi kamu yang tidak memiliki latar belakang pendidikan yang relevan atau kamu yang ingin beralih karir sebagai seorang data scientist. Jadi, jangan beranjak dan simak terus artikel ini, ya !


1. Belajar Programming

Alasan mengapa belajar programming berada di urutan pertama yang wajib kamu pelajari saat mulai belajar data science adalah karena programming hal yang paling penting untuk kamu pelajari. Dengan belajar programming sama saja kamu memiliki toolkit untuk melakukan apapun. Rekomendasi bahasa pemrograman untuk data science adalah Python. Karena python lebih multifungsi dan memiliki banyak library untuk machine learning ataupun visualisasi data.


Kamu bisa mulai belajar programming dengan dasar-dasar ilmu komputer antara lain:

  • Struktur Data dan Algoritma

  • Perulangan dan percabangan

  • OOP (Object Oriented Programming)

Jika kamu sudah mempelajari 3 hal mendasar tersebut, selanjutnya kamu harus memahami 2 library atau package pada python yang digunakan untuk data science seperti, numpy dan pandas. Atau library untuk memvisualisasikan data seperti matplotlib atau seaborn. Dengan konsisten mempelajarinya, kamu bisa dengan mudah menguasainya. Tapi, perlu dicatat belajar lah secukupnya dan jangan terburu-buru, sebab alih-alih ingin cepat bisa coding malah tidak ada sama sekali materi yang bisa kamu serap. Ingat pepatah jawa Alon-alon asal kelakon.


Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab


2. Pahami Konsep Dasar Data Science

Mulai belajar dari konsep merupakan cara langkah yang sangat tepat dan cerdas. Ibarat ingin membangun sebuah rumah maka dibutuhkan pondasi yang kokoh, sama halnya dengan mempelajari ilmu lain selain data science. 


Adapun proses data science yang wajib kamu pahami sebagai berikut:

  • Business Understanding : dimulai dari menentukan masalah, tujuan, dan solusi dari perspektif bisnis

  • Analytic Approach: melakukan pendekatan dari masalah tadi, dengan teknik descriptive, predictive, atau perspective.

  • Data requirements: mendefinisikan data yang dibutuhkan

  • Data Collection: mengumpulkan data yang relevan dengan masalah, pengetahuan mengenai tools-tools data science diperlukan selain python tapi juga ada SQL dan Hadoop untuk proses pengambilan data.

  • Data Understanding: dengan proses visualisasi data dapat membantu untuk memahami kualitas data.

  • Data Preparation: kemampuan eksplorasi data sangat diperlukan seperti melakukan cleaning, transforming, selection dan normalize

  • Modelling: memilih dan membuat model yang paling optimal dengan algoritma machine learning, bisa klasifikasi, regresi, clustering, atau rekomendasi.

  • Evaluation: menilai tingkat keoptimalan dari proses modelling dengan matrix atau confusion matrix.

  • Deployment: merupakan tahapan implementasi dari rangkaian proses diatas


3. Memahami Machine Learning

Setelah kamu mempelajari konsep dasar data science langkah selanjutnya adalah kamu harus memahami machine learning. Machine learning sendiri merupakan sub bidang kecerdasan buatan yang berkaitan dengan pemodelan algoritma agar sistem dapat belajar sendiri berdasarkan data mentah. Seperti yang sudah disinggung sebelumnya, pada tahap modelling kita harus memilih algoritma machine learning yang paling optimal. 


Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!


4. Yuk, TEMUKAN SUMBER DATA UNTUK BANGUN PORTFOLIO GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!


Gunakan Kode Voucher “DQTRIAL”, dan simak informasi dibawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher “DQTRIAL” dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!