Bagi Pemula, Intip 4 Kiat Belajar Data Science secara Otodidak

Data Science di era digital menjadi salah satu topik yang hangat diperbicarakan, namun mungkin beberapa dari kamu masih belum paham memahami ilmu Data Science dengan baik. Sederhananya, Data Science adalah ilmu interdisipliner yang dimana data akan digunakan dan menjadi salah satu jawaban atas permasalahan yang ada. Dalam prosesnya meliputi mengumpulkan data dari berbagai sumber, pengolahan, analisis, visualisasi data hingga melaporkan secara verbal dan nonverbal menggunakan tools seperti diagram, scatter plot, dan tools visual lainnya. 

Banyak dari data enthusiast yang sudah memulai mempersiapkan revolusi industri 4.0 dengan mempelajari Data Science hingga teknik pengaplikasiannya dalam real case industry. Jangan khawatir, artikel DQLab kali ini akan membahas kiat-kiat yang bisa kamu terapkan saat belajar Data Science terutama bagi kamu pemula dengan menggunakan metode self-taught atau secara otodidak sekalipun. Yuk, langsung saja simak pembahasan berikut!

1. Pilih Bahasa Pemrograman

Memulai belajar Data Science tidak akan pernah terlepas dari belajar coding. Data Scientist akan membangun sebuah algoritma terutama dalam melakukan sebuah prediksi data di masa depan. Dari banyaknya pemrograman yang populer dan relevan digunakan untuk belajar Data Science secara otodidak yaitu diantaranya adalah:

• Python, pemrograman Python dikenal dengan bahasa pemrograman yang beginner-friendly, bersifat open-source dan menawarkan banyaknya library dan komunitas yang ada. Python bertujuan untuk membantu melakukan berbagai tugas ilmu data mulai dari analisis statistik hingga melakukan visualisasi data.

• Bahasa R, hampir sama populernya dengan Python bahasa R atau pemrograman R digunakan untuk menangani skala data yang lebih besar dan mengkomunikasikan hasil tersebut melalui visualisasi yang kuat. Penggunaan R biasanya bisa membantu melakukan tugas analisis data, inferensi statistik, dan algoritma Machine Learning.

• Java Script, adalah bahasa pemrograman dengan tingkat tinggi dan merupakan salah satu teknologi inti dari World Wide Web. Awalnya Java Script digunakan untuk mengembangkan browser web kemudian sekarang digunakan untuk penerapan situs web server dan aplikasi non-web.

Dengan pemilihan bahasa pemrograman tidak harus dikuasai secara keseluruhan, sahabat data DQLab dapat menguasai satu atau beberapa diantaranya saja secara bertahap.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Fundamental Data Science

Tidak hanya bahasa pemrograman, memiliki ilmu pengetahuan juga dapat membantu analisis dengan baik dan tepat. Matematika, Statistik, dan Ilmu Komputer menjadi tiga aspek yang sangat penting dalam menganalisis data dengan baik. Memiliki skill matematika dan statistik membantu melakukan tugas seperti:

• Teknik pengambilan sampel dengan tepat, terutama pada kondisi dimana eksperimental dan evaluasi pada kumpulan data yang dimiliki

• Mendistribusikan data dengan melakukan analisis data menjadi bentuk data yang akurat dan bisa digunakan

Bidang matematika juga memiliki beberapa konsep penting yang digunakan oleh Data Scientist yaitu:

• Aljabar linier, konsep ini akan mengajarkan dasar-dasar algoritma ilmu data. Dengan memiliki skill aljabar linear dapat memudahkan untuk memahami kalkulus dan statistik pada tingkat yang lebih dalam.

• Kalkulus, pada konsep kamu mempelajari teori yang mendasari algoritma Machine Learning

• Probabilitas, memiliki peran penting yaitu membantu menganalisis data yang dipengaruhi oleh peluang dan perubahan pada sebagian besar kumpulan data. Dengan menggunakan konsep probabilitas juga memungkinkan untuk decision making lebih terarah dan tepat.

• Analisis regresi, salah satu ilmu yang memberikan pemahaman dinamis hubungan antara titik data. Selain itu juga, membuka peluang untuk kamu dalam teknik visualisasi data menceritakan output data secara kuat dan konkret.

3. Selidiki Topik dan Tools lebih Lanjut

Dengan kamu memilih bahasa pemrograman, memiliki ilmu dasar matematika dan statistika saatnya kamu menggunakan tools yang sering digunakan untuk memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Menyelidiki topik juga bisa didapatkan melalui suatu project atau case yang dapat kamu ikuti, seperti mengikuti internship atau bergabung dengan suatu komunitas yang sedang mengerjakan suatu project besar. Memasuki era digital sudah banyak perusahaan menerapkan data-driven dalam kegiatannya, dengan demikian dibutuhkannya sumber tenaga yang handal dalam menggunakan keterampilan pengetahuan dan tools dalam bidangnya. Hal ini juga menjadi salah satu kesempatan bagi kamu pemula sekalipun untuk memulai berkarir bidang Data Science dan menjadi Data Scientist.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

4. Menggunakan Medium yang Terstruktur dalam Pembelajarannya bersama DQLab!

Sebelum belajar ada baiknya kamu menentukan medium yang cocok dan sesuai dengan pembahasan yang ingin kamu pelajari, karena mengingat ilmu Data Science sangatlah luas perlu kamu mencari medium yang terstruktur dan juga aplikatif di real case industry. Di DQLab, kamu bisa mulai pembelajarannya secara otodidak lho dan tentunya akan lebih terarah karena module serta project yang tersedia sudah disesuaikan kebutuhan industri!

Tunggu apalagi? Nikmati akses GRATIS belajar Data Science yaitu module œIntroduction to Data Sience with Python atau Introduction to Data Science with R dengan cara sign up di DQLab.id  atau klik tombol dibawah "Memulai Belajar Gratis" dengan metode pembelajaran yang fleksibel, fun dan aplikatif dalam real case industry.

Selamat mencoba sahabat data DQLab!

Tags