BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 2 Jam 0 Menit 20 Detik

Belajar Data Science Otodidak, Tips dan Trik Menjadi Data Scientist Handal

Belajar Data Science di Rumah 21-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/79aa4af3146c1fdf861bdf9c331d3b78_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist menjadi salah satu profesi yang saat ini paling banyak diminati di tengah Revolusi Industri 4.0 yang terkait erat dengan Big data dan IoT (Internet of Things). Seiring dengan berkembangnya teknologi dan dunia digital, data dihasilkan dengan jumlah yang sangat besar setiap harinya. Tingginya tingkat data yang dihasilkan di setiap waktu, membuat perusahaan yang dapat mengelola datanya dengan lebih baik, akan lebih cepat untuk berkembang. Karenanya, kebutuhan terhadap profesional yang handal di bidang data meningkat. Pekerjaan seperti Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, BI Analyst, dan lain sebagainya semakin banyak dibutuhkan di pasar tenaga kerja.

Data Science sebagai multidisiplin ilmu yang mempertemukan statistik, programming, dan domain knowledge tertentu, membuat siapa saja yang ingin berkecimpung di dalamnya harus mau untuk belajar Data Science secara otodidak dan mandiri. Pada kenyataannya, tidak sedikit yang masih bingung harus memulai belajar dari mana dan apa saja langkah-langkah memulai belajar Data Science otodidak. Pada artikel ini, DQLab akan berbagi mengenai tips dan trik yang akan mengantarkan kamu untuk berhasil mempelajari Data Science secara otodidak. Yuk simak penjelasannya!

 

1. Komponen Dasar Data Scientist

Dalam menjalankan perannya di lapangan, seorang Data Scientist membutuhkan setidaknya tiga komponen dasar yang saling terhubung satu sama lain. Komponen tersebut diantaranya ketersediaan data yang berlimpah, ketersediaan Data Scientist, dan ketersediaan hasil riset, insight, maupun rekomendasi. Hasil riset dan insight merupakan produk akhir yang dihasilkan sebagai value dari komponen data dan Data Scientist itu sendiri.

Data yang sudah dikumpulkan oleh akan Data Scientist, digunakan dalam membangun model Machine Learning. Dapat dianalogikan seperti sebuah rumah yang membutuhkan pondasi. Pondasi ini berasal dari komponen-komponen dasar yang telah disebutkan di atas. Jika pondasinya kuat maka rumah dapat dibangun dengan mudah dan dapat dibangun beberapa tingkat. Begitu juga dengan Machine Learning, jika komponen dasar yang tersedia valid dan bernilai, maka model yang dibangung oleh Machine Learning akan bekerja dengan baik.

 

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

 

2. Memanfaatkan Kursus Online

Jika ingin memulai merintis karir menjadi Data Scientist, kamu tidak diwajibkan untuk mengikuti sekolah formal dalam jangka waktu tertentu. Saat ini ada banyak sekali kursus online yang bisa kamu ikuti dengan beragam harga dan juga pilihan program belajar. Kursus online ini tentunya merupakan metode belajar yang efektif dan efisien karena bisa kamu lakukan dimanapun dan kapanpun. Ada beberapa kursus gratis yang bisa kamu ikuti. Untuk kamu yang lebih menyukai kursus dalam bahasa Indonesia, kamu bisa mengikuti kursus salah satunya adalah kursus Data Science yang disediakan oleh DQLab.

Selain itu, kamu dapat bergabung dengan komunitas yang aktif dan saling berbagi ilmu sehingga dapat meningkatkan semangat belajar. Kamu dapat bergabung dengan komunitas DQLab dimana kamu bisa menemukan bantuan ataupun sekedar berdiskusi dengan teman di komunitas serta termotivasi belajar lebih semangat.

 

3. Uji Kemampuan yang Mendukung

Untuk menjadi seorang Data Scientist yang profesional, kamu harus memiliki sejumlah keahlian pendukung. Pertama, menguasai ilmu Matematika setidaknya dalam bidang studi statistik. Seorang Data Scientist harus dapat membaca data dan ilmu yang sangat diperlukan adalah ilmu statistika. Dalam membaca data, dan mengambil beberapa kesimpulan kegunaan bidang studi ini sangat penting. Kedua, memahami pemrograman dan database mulai dari computer science, software engineering dan systems development. Dan ketiga, adalah ilmu bisnis. Kemampuan ini sebagian besar didapatkan saat dilapangan, bisa dibilang teorinya hanya 10% sisanya akan didapat setelah terjun kelapangan. Dengan banyaknya kemampuan bisnis, maka data yang tersedia pun akan lebih mudah terbaca.

Dari segi kemauan, kamu juga harus memiliki rasa ingin tahu tentang data dan seluk-beluknya, keahlian problem solving yang efektif dan efisien, kemampuan strategi, serta sikap proaktif dan inovatif dalam menghadapi situasi tertentu.

 

4. Pahami Perbedaan Role Pekerjaan di Bidang Data

Berbagai jenis profesi di bidang data seperti Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Business Analyst, Developer, atau Developer Operations merupakan profesi yang berbeda namun saling berkaitan satu sama lain terutama dalam hal data. Beberapa orang mengira Data Scientist dan Data Analyst itu sama. Padahal jika dilihat dari deskripsi pekerjaan dan dilapangan itu berbeda.

Jika Data Analyst, pekerjaannya hanya menganalisis data yang tersedia. Lain hal dengan Data Scientist yang menganalisis data hingga melakukan pembuktian kesimpulan. Dan ada banyak tahapan yang dilakukan oleh Data Scientist, hal ini bertujuan untuk menghasilkan kesimpulan yang dapat dipertanggung jawabkan.

Sementara peran dan tanggung jawab Developer adalah melakukan kolaborasi dengan Business Analyst dan Data Analyst, menganalisis apa yang mereka inginkan dalam bentuk coding.


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

  

5. Mulai Langkahmu dengan Belajar Data Science Bersama DQLab!

Setelah memahami semua poin di atas, langkah berikutnya adalah memulai belajar Data Science. Jika kamu tidak memiliki background di bidang IT, kamu tidak perlu khawatir karena kamu tetap bisa belajar Data Science otodidak dari rumah. Nikmati pengalaman belajar Data Science yang menarik bersama DQLab dan buat akunmu di DQLab.id/signup. Dapatkan keuntungan FREE "module Introduction to Data Science with R" dan "Introduction to Data Science with Python" untuk menguji kemampuan Data Science kamu.

 

Penulis: Salsabila Miftah R

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login