Belajar Data Scientist Otodidak, Bekal Berkarir 2024
Data Scientist sama halnya dengan profesi lain, dimana harus dipelajari step by step terutama bagi kamu yang tidak berasal dari background pendidikan yang berhubungan dengan Data Scientist. Pembelajaran dengan memperkuat hal-hal yang bersifat fundamental akan membuat hal yang lebih rumit bisa diselesaikan dengan mudah.
Data Science ini menjadi ilmu yang dibutuhkan di masa kini, termasuk berbagai perusahaan besar. Seiring dengan kebutuhan yang meningkat, banyak orang yang mencari tahu Data Scientist roadmap pemula. Roadmap Data Science bisa menjadi framework ketika kita belajar untuk mempersiapkan diri berkarir menjadi Data Scientist. Setiap step dalam roadmap memiliki strategi yang berbeda-beda untuk menyelesaikannya tergantung kebutuhan.
Goals pekerjaan yang ingin dicapai oleh seseorang ketika memutuskan untuk belajar Data Science tentu akan berbeda beda. Ada yang tertarik menjadi Data Analyst, Data Scientist, maupun Data Engineer. Tentu hal yang harus dipelajari oleh masing-masing posisi akan mengalami sedikit perbedaan, meskipun hal fundamental yang harus dikuasai tetaplah sama. Namun, bagaimana cara belajar yang tepat? Pada artikel kali ini DQLab akan membocorkan roadmap yang bisa menjadi patokan bagi kamu yang ingin belajar Data Science secara mandiri.
Penasaran? Yuk, langsung saja simak artikel berikut ini!
1. Pahami Konsep Dasar Data Science
Ketika ingin menguasai suatu bidang ilmu, tentunya kita perlu mengetahui ilmu dasar apa saja yang harus kita pelajari. Dalam Data Science, tidak hanya belajar atau membahas mengenai data, akan tetapi membahas ilmu dasar lainnya seperti matematika, statistika, bahasa pemrograman, pengetahuan bisnis, dan masih banyak lainnya. Dengan memahami ilmu dasarnya, maka akan memudahkan proses belajar Data Science seperti menganalisis data untuk memecahkan suatu permasalahan.
Bahasa Pemrograman menjadi salah satu skill yang sangat dibutuhkan terutama untuk menjadi Data Scientist. Terdapat beberapa bahasa pemrograman yang tersedia untuk dipelajari dan juga ada bahasa pemrograman yang populer serta sering digunakan di kalangan praktisi, yaitu Python, R, dan SQL. Namun di beberapa perusahaan ada juga yang menambah dengan bahasa-bahasa lainnya.
Python:
· Python Basics, seperti List, Set, Tuples, Dictionary, Function, dll
· NumPy
· Pandas
· Matplotlib & Seaborn, dll
R:
· R Basics, seperti Vector, List, Data Frame, Matrix, Array, Function, dll
· Package dplyr
· Package ggplot2
· Package Tidyr
· R Shiny
DataBase:
· SQL
· MongoDB
Other:
· Data Structure
· Time Complexity
· Web Scraping
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Latihan dengan Live Code Editor
Beragamnya aplikasi pengolahan data yang dapat digunakan untuk mempelajari Data Science mulai dari yang simple hingga yang kompleks. Nah, bagi pemula yang baru ingin mulai belajar Data Science dari nol tetapi tidak memiliki basic apapun, dan ingin belajar tetapi spek laptop tidak mendukung karena harus menginstall IDE dan text editor yang tergolong cukup membuat kinerja RAM berat dan lemot.
Jangan khawatir, karena DQLab menyediakan fitur Live Code Editor membantu kamu menyelesaikan permasalahan serupa. Jadi, kamu bisa tetap fokus dan belajar Data Science dengan nyaman.
Seperti apa fitur Live Code Editor? Jadi, di DQLab disediakan fitur Live Code Editor, dimana saat kita mempelajari teori, kemudian kita bisa langsung mempraktikkannya di code editor yang mana output dari coding yang diinput akan keluar di bagian console. Fitur ini simple dan anti ribet karena sistemnya akan langsung terkoneksi dengan dataset yang akan digunakan untuk dianalisis. Selain itu, di fitur ini kita bisa tahu jika ada kesalahan dalam pengerjaan coding. Library dan packages juga lengkap tersedia di fitur ini.
3. Bangun Portofolio Data dengan Real Case industry
Setelah mempelajari skill-skillnya, penting untuk langsung praktek memproses data dengan tools yang sudah kamu kuasai. Lebih bagus lagi jika menggunakan data dan berdasarkan real case yang sering terjadi di dunia data. Hal ini akan semakin meningkatkan skill kamu dalam menganalisis data dan membangun model. Bisa kamu mulai dengan project-project sederhana kemudian dikembangkan lagi.
Tidak hanya menyediakan module belajar, DQLab juga melatih talent data dengan project-project menggunakan data dan kasus nyata sehingga skill akan semakin meningkat. Ada juga challenge yang bisa diikuti dan diterapkan di luar environment DQLab yang akan diberikan feedback langsung oleh mentornya. Jadi selagi belajar, kamu dapat memperluas networking di bidang data.
4. Ikut Sesi Data Mentoring dan Bangun Relasi
DQLab memberikan kesempatan kepada member untuk mengikuti sesi Data Mentoring, dimana pada Data Mentoring yang tersedia, mentor DQLab dapat berbagi ilmu dengan membahas seputar project ataupun tips-tips terkait persiapan members untuk berkarir di bidang data.
Selain belajar langsung dengan ahlinya, kamu juga berkesempatan membangun relasi dengan member DQLab lainnya untuk saling berbagi pengalaman dan ilmu. Karena, selain membangun portofolio, membangun relasi juga penting untuk siap berkarir di industri data..
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Bagi calon Data Scientist perlu memahami dengan baik apa saja job description Data Scientist yang harus dilakukan dan cara melakukannya. Berbagai job description tersebut perlu didasari dengan skill yang sesuai. Kalian dapat mengembangkan skill Data Scientist itu melalui pelatihan atau kursus online seperti DQLab.
Yuk bangun portfolio di bidang data science kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.