Belajar Data Scientist Otodidak untuk Switch Career

Belajar data scientist otodidak bagi seorang yang berada di posisi switch career tentunya menjadi tantangan. Ini karena mereka harus mengatasi berbagai hambatan seperti perbedaan latar belakang, pengetahuan teknis yang perlu dikuasai, serta adaptasi dengan metodologi dan alat baru.

Proses ini sering melibatkan pemahaman mendalam tentang statistik, pemrograman, dan teknik analisis data yang mungkin belum familiar sebelumnya. Selain itu, mereka juga harus mampu mengembangkan keterampilan praktis melalui proyek nyata dan memanfaatkan berbagai sumber daya online untuk mendukung pembelajaran mereka. 

Persiapan dasar belajar data scientist secara otodidak yang matang tentunya membutuhkan pemahaman yang kuat tentang beberapa konsep penting, termasuk statistik dasar, pemrograman, pengelolaan data, dan machine learning. Langkah pertama biasanya dimulai dengan menguasai bahasa pemrograman seperti Python atau R, yang digunakan secara luas di bidang ini.

Lalu, apa saja persiapan yang harus dilakukan agar tujuan kamu bisa tercapai? Persiapkan ini yuk sahabat DQLab, kalau kamu ingin menjadi seorang data scientist andal idaman perusahaan!

1. Belajar Bahasa Pemrograman Python

Python merupakan bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan oleh data scientist. Pasalnya, sintaks yang sederhana dan banyaknya library yang mendukung analisis data dan machine learning. Sebagai switch career, fokuskan pada:

• Dasar-dasar Python: Struktur data (list, dictionary, set), alur percabangan (if-else, loop), dan Object Orientation Programming

• Library Python yang relevan meliputi Pandas (manipulasi dan analisis data), Numpy (operasi numerik dan array multidimensi), Scikit-learn (pemodelan algoritma machine learning), dan Matplotlib & Seaborn (untuk visualisasi data).

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Pemahaman Konsep Statistik dan Matematika

Data science sangat bergantung pada pemahaman yang kuat mengenai statistik, probabilitas, dan matematika, terutama aljabar linear dan kalkulus. Walaupun kamu mungkin tidak perlu menjadi seorang ahli matematika, dasar-dasar ini diperlukan untuk memahami konsep machine learning, pengolahan data, dan membuat prediksi.

Langkah awal adalah mempelajari:

• Statistik Deskriptif: Mean, median, modus, variansi, standar deviasi, korelasi.

• Probabilitas: Distribusi probabilitas (normal, binomial), teorema Bayes.

• Aljabar Linear: Vektor, matriks, operasi matriks.

• Kalkulus: Turunan dan integral dasar, terutama yang berkaitan dengan optimasi fungsi dalam machine learning.

3. Belajar Dasar-Dasar Machine Learning

Machine learning adalah bagian esensial dari proses pembelajaran data science yang membantu komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Pelajari konsep dasarnya, seperti:

• Supervised Learning: Regresi, klasifikasi.

• Unsupervised Learning: Clustering (K-Means, DBSCAN), PCA.

• Evaluasi Model: Cross-validation, metrics seperti accuracy, precision, recall, F1-score.

4. Menguasai SQL untuk Pengelolaan Database

Kemampuan berinteraksi dengan database adalah kunci dalam data science, karena data scientist sering kali bekerja dengan kumpulan data besar yang tersimpan dalam database relasional. Menguasai SQL (Structured Query Language) memungkinkan kamu dapat mengambil, menyaring, dan memanipulasi data dengan cepat. Fokuskan pada query dasar hingga advanced:

• SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING, dan subquery.

• Manipulasi tabel dan pemahaman tentang normalisasi data.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Eksplorasi Data dan Pembuatan Insight

Diluar dari penguasaan secara teknis, seorang switch career yang ingin belajar data scientist secara otodidak juga bisa melakukan eksplorasi data dan pembuatan insight. Data-data tersebut dapat diambil dari berbagai sumber terbuka seperti dataset publik, data internal perusahaan (jika ada akses), atau bahkan data dari kegiatan sehari-hari yang diolah secara kreatif.

Dalam proses eksplorasi data, langkah pertama yang dilakukan adalah memahami karakteristik data melalui exploratory data analysis (EDA), seperti menganalisis distribusi variabel, mencari korelasi antar fitur, serta mengidentifikasi pola-pola menarik yang mungkin ada.

Selain itu, penting untuk memahami konteks bisnis atau masalah yang ingin dipecahkan melalui data. Ini akan membantu mengarahkan eksplorasi dan pembuatan insight agar lebih relevan dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.

Insight yang dihasilkan dari eksplorasi data tidak hanya berupa angka atau grafik, tetapi juga narasi yang bisa menjelaskan hubungan antara data dan tujuan yang ingin dicapai. Ini penting bagi data scientist yang datang dari latar belakang berbeda, karena kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis secara efektif adalah kunci dalam membangun karier di bidang ini.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 

Penulis: Reyvan Maulid