Belajar Data Science Bagi Pemula, Yuk Intip Panduan Versi DQlab!

Ilmu Data Science kini menjadi salah satu ilmu yang banyak peminatnya, salah satu faktornya adalah profesi atau praktisi data kini semakin meningkat dan banyak perusahaan mencari praktisi yang terampil dalam bidangnya untuk membantu mengoptimalkan bisnis dan juga memberikan wawasan untuk mengambil keputusan. Namun, siapa sangka salah satu cabang ilmu ini juga bisa kamu pelajari secara otodidak lho! Ya, kamu tidak perlu lagi memikirkan latar belakang pendidikanmu atau kamu harus memiliki gelar karena bergunanya sebuah data dilihat dari bagaimana cara kamu mengolah, menganalisis dan juga mempresentasikan data tersebut menjadi data yang bermanfaat. Dengan demikian, hal ini membuat banyak orang yang memulai pembelajarannya secara otodidak.

Seiringnya kemajuan teknologi permintaan terkait praktisi data yang tinggi dan semakin bertambahnya volume data yang harus segera diolah, kini saatnya kamu mulai belajar ilmu Data Science. Bagi kamu pemula sekalipun jangan khawatir, karena pada artikel DQLab kali ini sangatlah cocok untuk kamu. Di artikel ini akan berikanmu panduan dalam belajar Data Science dengan mudah dan tentunya menyenangkan. Penasaran? Yuk, langsung aja kita simak artikel ini bersama!.

1. Mencari Medium untuk Pembelajarannya

Ketika kamu ingin mempelajari suatu ilmu terutama Data Science, mungkin kamu lebih suka untuk menerapkan metode self-taught. Metode ini sangatlah sering digunakan karena cara pembelajarannya bisa kamu lakukan kapan saja dan dimana saja. Namun, adapun kesulitan bagi banyak orang karena metode ini perlu disiplin yang ekstrem dan membutuhkan medium pembelajaran yang teratur agar pembelajaran bisa sukses. Dengan perkembangan teknologi dan penggunaan internet, kini kamu dapat belajar Data Science dengan mudah. Medium pembelajarannya bisa melalui YouTube, Blog, buku terkait Ilmu Data Science dan mengikuti kursus online Data Science. Dengan mengikuti kursus online Data Science, kamu juga bisa ikut komunitas sebagai sumber pembelajaran lainnya sesuai dengan gaya belajar kamu.

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

2. Mempelajari Basic Skill ilmu Data Science

Jika kamu sudah menemukan pembelajaran yang tepat dan sesuai dengan gaya pembelajaranmu, maka kamu harus mulai dengan dasar fundamental yang diperlukan untuk memperlancar ilmu Data Science. Adapun beberapa rekomendasi untuk fundamental yang perlu dikuasai, diantaranya:

• Ilmu Statistik

  Dalam ilmu mempelajari bagaimana cara mengumpulkan, mengolah, menganalisis, hingga menyajikan data-data yang terkumpul menjadi sebuah kesimpulan data yang besar. Ilmu ini merupakan bagian terpenting karena pada penelitian perlunya menafsirkan data yang lebih mendalam dan cermat. Data tersebut nantinya akan digunakan untuk tujuan pengambilan keputusan.

• Ilmu Matematika

  Dibalik banyaknya model dan konstruksi pada dataset, memiliki keterampilan ilmu Matematika akan mempermudah dalam bekerja. Topik-topik didalam ilmu diantarnya adalah kalkulus, integral, linear algebra. Penting untuk diketahui bagi Sahabat Data DQLab mempelajari ilmu Matematika karena data yang ingin kalian analisis dan olah bisa semakin dalam wawasannya

• Ilmu Komputer

  Ilmu ini didefinisikan sebagai studi tentang mendesain, arsitek komputer dan pengaplikasiannya dalam sains dan teknologi. Dalam mengolah data, akan membutuhkan teknologi seperti Machine Learning, Artificial Intelligence, bahasa pemrograman untuk membantu dalam pengembangan aplikasi yang dibuat.

3. Mempelajari Bahasa Pemrogramannya

Sebelum lebih jauh dalam pembelajaran, memahami bahasa pemrograman sangatlah penting. Bahasa pemrograman dapat membantu kamu dalam mempelajari data dalam skala besar. Bahasa pemrograman yang sering digunakan dan populer dikalangan para praktisi data yaitu adalah R dan Python. Kedua pemrograman tersebut sangat cocok untuk kamu bagi pemula sekalipun, sudah banyak kursus dan praktisi data yang merekomendasikan keduanya untuk menjadi langkah awal pembelajaran bahasa pemrograman. Kamu cukup mempelajari salah satu diantara keduanya, sehingga kamu bisa lebih fokus dan mendalam ketika kamu. Jika kamu sudah percaya diri dan ingin mempelajari lebih dari satu bahasa pemrograman, mulailah karena semakin banyak yang kamu pelajari akan semakin besar peluang yang nantinya akan kamu dapatkan terutama bagi kamu yang ingin menjadi praktisi data!

4. Kembangkan Keterampilan Ilmu Data Science

Dari beberapa panduan diatas, kini mulailah membangun portofolio melalui proyek yang menarik. Sebagai pemula, kamu dapat memulainya dari data yang sederhana. Dengan kamu selalu berlatih dan sering mengikuti proyek yang ada, maka keterampilanmu akan juga semakin terasah dengan baik. Jangan salah Sahabat Data DQLab, mengikuti internship juga bisa membantu kamu dalam mengembangkan keterampilan sekaligus memperindah isi CV kamu, lho! Selain mengikuti internship, kamu bisa mengikuti bootcamp yang ada di beberapa program kursus online Data Science miliki. Dengan begitu, kamu akan diberikan proyek ilmu Data Science langsung sehingga kamu akan lulus mendapatkan portofolio dan sertifikat.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Ingin Membangun Portofolio dan Meningkatkan Skill Data Science? DQLab Solusinya!

Salah satu langkah yang paling terpenting adalah tetap semangat dan pantang menyerah untuk belajar, jangan mengambil jalan pintas dan mendedikasikan diri dengan penuh dalam pembelajarannya. Dengan demikian, pastinya kamu akan bisa menguasai ilmu data Science bahkan bisa menjadi praktisi data yang handal sekalipun!

Jika kamu sedang mencari medium yang cocok dan tepat sesuai dengan gaya belajarmu. Mulailah coba bergabung bersama DQLab. Program yang ada juga tidak kalah seru dan tentunya sangat implikatif pembelajarannya, karena module yang dibuat disesuaikan dengan kebutuhan industri nyata sebenarnya! Tunggu apalagi? Yuk, signup sekarang di DQLab dan nikmati akses GRATIS module œIntroduction to Data Science with R atau œIntroduction to Data Science with Pyton. Selamat mencoba Sahabat Data DQLab!

Penulis: Agnes Nurlisa