Belajar Profesi Data Scientist bagi Seorang Pemula, Yuk Simak 4 Tipsnya!

Kini, pekerjaan yang bersinggungan dengan data semakin berkembang pesat. Membuat banyak orang mulai tertarik mempelajari Data Science untuk mengetahui cara mengolah data agar mendapatkan wawasan yang bermanfaat, sehingga semakin meningkatnya rasa kompetitif untuk mendapatkan posisi di perusahaan yang mereka inginkan. "Apakah belajar Data Science sulit?" pertanyaan tersebut akan muncul ketika kamu melihat persyaratan kerja sebagai praktisi data. Sulit atau mudahnya tergantung dengan latar belakang dan juga seberapa besar keinginanmu bekerja dengan angka dan data. Ada banyak medium yang bisa kamu gunakan dengan maksimal untuk membantu karir kamu sebagai entry-level Data Scientist. 

Jika kamu ingin masuk ke dalam profesi bidang Data Science tanpa gelar, kini kamu bisa mengikuti kursus online atau secara otodidak sekalipun. Mengambil langkah yang tepat akan mempengaruhi pertumbuhan kamu terutama berkarir dalam bidang Data Science. Pada artikel DQLab kali ini, akan memberikan beberapa tips yang dapat membantu kamu untuk memulai dan menghindari kesalahan yang mungkin dapat merugikan kamu sebagai pemula. Penasaran? Yuk langsung saja simak artikel berikut ini!

1. Mengetahui Apa yang Dilakukan Data Scientist

Ilmu Data Science cukup luas cakupannya, terutama sebagai pemula yang bingung harus memulainya dari mana. Sebelum kamu terjun lebih dalam tentang Data Scientist ada baiknya kamu mempunyai sebuah keinginan atau rasa ingin tahu yang bisa mendorong kamu dalam memotivasi pembelajarannya. Mengingat menjadi seorang Data Scientist yang tidak mudah, maka pastikan kamu memiliki dasar yang dibutuhkan seperti ilmu Matematika, Statistik dan Komputer sains. Jika kamu sudah memiliki ilmu seperti kuantitatif maka akan memudahkan kamu dalam melakukan analisis data. Adapun beberapa rekomendasi konsep yang bisa kamu pelajari:

• Linear algebra

• Analisis Regresi

• Metode Statistik dan probabilitas

• Kalkulus multivariabel

• Pengujian hipotesis

  
  

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Belajar Bahasa Pemrogramannya dan Tools yang Digunakan

Setelah kamu mengetahui seperti apa lingkup kerja yang dilakukan oleh Data Scientist dan memiliki dasar yang kuat dengan konsep ilmu-ilmu didalamnya, maka kamu dapat mulai mempelajari beberapa bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman yang sering digunakan dan populer di kalangan praktisi data yaitu R, Python, SQL, dan SAS

• Bahas Pemrograman R, pada bahasa R menjadi bahasa pemrograman open-source dimana berguna untuk membantu perhitungan matematika dan statistika yang rumit. Hal ini juga memungkinkan membantu dalam melakukan visualisasi data bagi kamu untuk pemula sekalipun.

• Python, merupakan bahasa pemrograman yang memungkinkan kamu untuk memfilter, mengubah data besar dan data yang tidak terstruktur sekalipun. Python memiliki aplikasi untuk pengembangan web, pengembangan software, deep learning, dan juga machine learning. 

• SQL (Structured Query Language), menjadi alat untuk menangani data terstruktur pada database sehingga menjadi lebih terstruktur dan mudah untuk mengolah data. Mempelajari SQL dapat membantu kamu memperdalam pemaham yang kuat tentang data relasional dan juga menguasai ilmu Data Science

• SAS (Statistical Analysis System), merupakan tools yang bisa kamu gunakan dalam melakukan operasi atau pemodelan statistik, business intelligence, dan juga analisis prediktif. Namun, SAS sendiri merupakan alat yang cukup mahal, sehingga tools ini tidak diwajibkan jika kamu sebagai pemula. 

Pada poin-poin diatas tersebut, kamu tidak harus menguasai semua bahasa pemrograman ataupun tools yang digunakan. Fokuslah pada satu bahasa pemrograman dan menekuni pembelajarannya. Jika kamu sudah siap dan percaya diri menggunakannya, maka kamu dapat mempelajari bahasa pemrograman lainnya.

3. Selalu Update tentang Tren Industri Terbaru

Salah satu poin jangan sampai kamu lewatkan ya Sahabat Data DQLab, penting sebagai Data Scientist untuk selalu mengetahui trend yang baru di industri, kemajuan teknologi, perilaku pelanggan, dan aktivitas secara global sekalipun. Dengan berhubungan dengan komunitas yang ada, menginovasi karya baru dengan menonton atau membaca artikel yang relevan, menghadiri seminar yang ada oleh para tech leaders dapat membantu kamu lho. Setelah kamu mengetahui apa yang sedang terjadi, kamu bisa mengimplementasikannya melalui proyek pertamamu, dari proyek tersebut juga bisa mengasah keterampilan dan perlahan membangun portofolio.

4. Mengikuti Kursus Online dan Mulailah Bangun Portofolio 

Ilmu Data Science merupakan multidisiplin ilmu, uniknya untuk belajar Data Science sendiri tidak perlu memiliki latar belakang pendidikan yang spesifik. Dengan medium yang terstruktur dan juga pembelajaran yang disiplin maka kamu bisa menjadi seorang Data Scientist atau profesi praktisi data lainnya hingga menjadi handal sekalipun. Jika kamu suka dengan metode pembelajarannya self-taught, maka mengikuti kursus online Data Science menjadi pilihan yang cocok dan DQLab menjadi salah satu kursus online yang wajib kamu masukkan ke dalam list . Dalam mengikuti kursus di DQLab, pembelajarannya menjadi lebih terstruktur, ada fitur dan module yang tersedia, hingga fitur project untuk membantu kamu dalam terjun langsung mengimplementasikan ilmu yang sudah kamu pelajari dan terdapat job connector lho!

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

5. Bergabung Bersama DQLab, Wujudkan Karir Cemerlang sebagai Data Scientist di Era Digital

Semakin bertambahnya volume data yang besar dan juga peningkatan memanfaatkan teknologi, membutuhkan seorang praktisi yang handal. Data Scientist salah satunya, dengan beberapa tips di atas tersebut yuk jangan ragu untuk memulainya. Kamu bisa mulai belajar Data Science dengan signup di DQLab dan nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science with R" atau "Introduction to Data Science with Python". Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu selangkah lebih maju dan siap menghadapi tantangan di era digital. Selamat mencoba Sahabat Data DQLab! 

Penulis: Agnes Nurlisa