Belajar Menjadi Data Scientist? Gunakan 3 Buku Ini Untuk Meningkatkan Kemampuan Data Science Mu
Menjadi Data Scientist memang memerlukan proses belajar yang tidak singkat. Selain prosesnya yang memakan waktu, sumber pengetahuan untuk mempelajarinya juga beragam. Memang benar, hingga saat ini sumber yang paling banyak digunakan adalah sumber digital, yaitu Internet. Internet adalah harta karun informasi tentang berbagai topik. Baik kamu ingin belajar gitar melalui video Youtube atau mempelajari cara mengganti ban saat kamu terjebak di pinggir jalan, internet memungkinkan kita untuk mempelajari keterampilan lebih cepat dan mudah dari sebelumnya.
Termasuk juga proses belajar menjadi Data Scientist. Ada banyak sumber daya di blog pribadi, Youtube, dan situs pelajar tertentu, dan tentunya DQLab! Meski demikian, buku masih merupakan media yang sangat berguna untuk mempelajari keterampilan ini. Sumber daya online terfragmentasi - ditulis dari penulis yang berbeda, mengharapkan berbagai tingkat pengalaman sebelumnya, dan mengandung sedikit perbedaan di antara mereka. Hal ini dapat mempersulit untuk membuat koneksi antara sumber daya ini ketika kamu pertama kali mencoba mempelajari analitik. Itulah mengapa buku adalah sumber tambahan yang bagus untuk digunakan dalam pendidikan kamu.
Pada artikel ini akan diberikan beberapa saran buku bagi kamu untuk mempelajari Data Science. Dengan mengikuti langkah demi langkah, menikmati halaman demi halaman di setiap buku akan membuat kamu untuk meningkatkan kemampuan Data Science mu secara signifikan. Artikel DQLab serupa juga pernah ditulis sebelumnya membahas 3 buku yang dapat mempercepat pembelajaran Python secara spesifik. Artikel tersebut dapat kamu jumpai di sini. Pada artikel ini akan lebih berfokus pada Pembelajaran Data Science secara umum, dan diasumsikan kamu sudah memiliki beberapa pengetahuan mendasar seperti Programming dan Statistik Penasaran apa saja buku tersebut? Yuk, simak penjelasannya!
1. Python For Data Analysis
Python For Data Analysis yang ditulis oleh Wes McKinney adalah buku yang bagus bagi mereka yang tertarik menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman pilihan mereka. Python adalah bahasa yang sangat kuat dan fleksibel untuk pemodelan, analisis, dan prediksi data.
Dengan bantuan paket seperti Pandas, Numpy, dan lainnya membuat python menjadi lingkungan yang bagus untuk mempelajari alat yang diperlukan untuk bekerja sebagai Data Scientist. Selain itu, banyak perusahaan menggunakan python dalam alur kerja mereka dan bahkan dapat digunakan di lingkungan produksi. Buku ini sangat padat tetapi dikemas dengan banyak informasi yang baik dan dapat digunakan sebagai referensi untuk tahun-tahun mendatang.
Baca Juga : Apa itu Data Scientist : Miskonsepsi Seputar Data Science Yang Harus Dihindari
2. Applied Predictive Modelling
Sampul buku Applied Predictive Modelling mungkin tidak terlihat menarik, tetapi kamu pasti pepatah yang mengatakan: "Don"t judge a book by its cover". Buku ini mengasumsikan kamu memiliki dasar statistik kecil dan duduk dengan nyaman di atas level kursus pengantar statistik. Namun, jangan takut dengan sifat statistik buku ini. Applied Predictive Modelling berisi harta karun heuristik dan tip untuk berbagai proyek dunia nyata. Selain mempelajari algoritma dan alat yang berharga, buku ini menjelaskan mengapa keputusan khusus dibuat dan cara membuatnya sendiri. Penulis juga memberikan berbagai contoh dunia nyata menggunakan data yang berantakan (raw data) dan nyata serta menjelaskan keputusan apa yang dibuat dan mengapa. Jika kamu ingin menggali analitik prediktif dalam skenario dunia nyata, inilah buku yang sebaiknya kamu gunakan.
3. Data Smart : Using Data Science To Transform Information Into Insights
Memulai perjalanan menjadi seorang Data Scientist bisa jadi menakutkan dan membebani. Tidak hanya data scientist, tetapi seringkali mereka juga programmer, presenter, dan administrator database. Namun, kamu tidak perlu mendalami Python atau R terlebih dahulu jika tidak mau.
Data-Smart memberikan fondasi yang bagus bagi mereka yang baru mengenal pemrograman dan Data Science tetapi ingin menerapkan Data Science. Jika kamu merasa agak nyaman menggunakan aplikasi spreadsheet seperti Excel (dan ingin tetap seperti itu sekarang), buku ini bagus untuk kamu.
kamu mungkin tidak dapat membuat model kompleks yang siap untuk produksi dalam spreadsheet, tetapi banyak wawasan berharga yang dapat diperoleh dari program ini dan kamu dapat belajar untuk memberikan insights yang serius bagi organisasi kamu.
Baca Juga : Data Analyst VS Data Scientist : Memahami Perbedaan Tanggung Jawab Dan Alat Yang Digunakan Kedua Peran Ini
4. Yuk Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Mulai perjalanan menjadi Data Scienctist sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab.
Penulis : Jihar Gifari
Editor : Annissa Widya Davita