Belajar Data Scientist Otodidak? Hindari 5 Kesalahan Umum Ini!
Belajar menjadi seorang Data Scientist secara otodidak kini semakin populer, terutama dengan banyaknya sumber belajar online yang mudah diakses. Mulai dari tutorial, e-book, hingga video pembelajaran, semuanya ada di ujung jari. Tapi, ternyata banyak pemula yang sering terjebak dalam beberapa kesalahan umum saat belajar secara mandiri.
Kalau kamu baru memulai perjalanan menjadi Data Scientist secara otodidak, artikel ini cocok buat kamu! Di sini, kita akan bahas beberapa kesalahan yang sering dilakukan oleh pemula dan bagaimana cara menghindarinya agar belajarmu jadi lebih efektif dan menyenangkan.
1. Terlalu Cepat Mempelajari Hal yang Kompleks
Salah satu kesalahan umum adalah terlalu cepat terjun ke topik yang kompleks, seperti machine learning atau deep learning, tanpa dasar yang kuat. Banyak yang ingin langsung "menghajar" algoritma canggih, padahal dasar seperti matematika, statistika, dan pemrograman Python sangat penting untuk dipahami terlebih dahulu.
Solusi? Mulailah dari dasar. Pelajari Python, dasar-dasar analisis data, dan pemahaman tentang data itu sendiri. Progres belajar yang bertahap akan mempermudah kamu saat mempelajari hal-hal yang lebih kompleks nantinya.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Mengabaikan Proyek Nyata
Pemula sering kali terlalu fokus pada teori dan tutorial, tapi lupa untuk langsung terjun ke proyek nyata. Padahal, proyek nyata adalah cara terbaik untuk memahami bagaimana data science bekerja dalam dunia sesungguhnya.
Cobalah untuk mengerjakan proyek kecil-kecilan dengan dataset yang tersedia secara gratis di internet. Ini nggak cuma bikin kamu lebih paham konsep, tapi juga memperkaya portofolio yang nantinya berguna saat melamar pekerjaan.
3. Tidak Konsisten dalam Belajar
Belajar otodidak memang membutuhkan disiplin tinggi. Sering kali, pemula kehilangan konsistensi dalam belajar karena terlalu banyak materi atau kesulitan mengatur waktu.
Kunci sukses dalam belajar data science otodidak adalah membuat jadwal belajar yang rutin, misalnya 1-2 jam per hari. Dengan konsistensi, ilmu yang kamu pelajari akan semakin mantap dan nggak cepat dilupakan.
4. Terlalu Bergantung pada Satu Sumber Belajar
Mengandalkan satu sumber belajar saja bisa membatasi pemahamanmu. Setiap sumber punya kelebihan dan kekurangan, jadi penting untuk mengeksplorasi berbagai platform dan metode belajar.
Coba variasikan materi dari video, buku, kursus online, hingga komunitas belajar seperti forum atau grup. Ini akan memperkaya sudut pandang dan membantumu memahami data science dari berbagai sisi.
5. Mengabaikan Keterampilan Komunikasi Data
Kesalahan umum lainnya adalah mengabaikan pentingnya komunikasi data. Data Scientist nggak cuma harus bisa menganalisis data, tapi juga harus bisa menjelaskan temuan mereka dengan cara yang mudah dimengerti oleh orang non-teknis.
Maka dari itu, biasakan untuk membuat laporan atau visualisasi dari setiap proyek yang kamu kerjakan. Latih kemampuan komunikasi ini dengan cara membagikan proyekmu di platform seperti GitHub atau LinkedIn, agar kamu juga bisa mendapat feedback.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Belajar menjadi Data Scientist secara otodidak memang bisa jadi tantangan, tapi dengan menghindari kesalahan-kesalahan di atas, perjalanan belajarmu bisa jadi lebih efektif. Jangan terburu-buru, mulailah dari dasar, dan jangan lupa untuk selalu praktek di proyek nyata! Jika kamu butuh bimbingan yang lebih terstruktur, DQLab menyediakan kursus Data Science yang cocok untuk pemula.
DQLab sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!
Yuk, gabung bersama kami di DQLab dan mulai perjalanan kariermu sebagai Data Scientist sekarang juga!