Bingung Mulai Belajar Data Science dari Mana? Ini Jawabannya!

Buat kamu yang baru terjun ke dunia teknologi atau ingin beralih karier ke bidang data, pasti pernah bertanya-tanya, “Mulai belajar data science dari mana?” Pertanyaan ini wajar banget, apalagi karena data science dikenal sebagai bidang yang luas dan kompleks. Mulai dari coding, statistik, sampai pemahaman bisnis, semuanya seolah harus dikuasai sekaligus. Tapi tenang, proses belajar bisa kamu susun secara bertahap dan menyenangkan asal tahu jalurnya.

Tren profesi data-driven makin meningkat. Berdasarkan laporan dari World Economic Forum, profesi seperti Data Analyst dan Data Scientist masuk dalam daftar pekerjaan paling dibutuhkan hingga 2030. Artinya, peluang kerja terbuka lebar, asal kamu siap bekal sejak awal. Nah, dalam artikel ini, kita akan membahas langkah-langkah penting untuk memulai belajar data science, bahkan jika kamu belum punya latar belakang teknis sekalipun.

1. Pahami Dulu Apa Itu Data Science dan Manfaatnya

Sebelum buru-buru belajar coding atau beli kursus mahal, penting untuk memahami apa itu data science. Secara sederhana, data science adalah proses mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data agar bisa digunakan untuk pengambilan keputusan. Ilmu ini menggabungkan berbagai disiplin ilmu seperti statistika, pemrograman, dan domain knowledge (pemahaman tentang bisnis atau industri tertentu).

Misalnya, perusahaan e-commerce menggunakan data science untuk memprediksi barang apa yang laris saat promo, atau rumah sakit memakainya untuk menganalisis penyebaran penyakit. Jadi, kamu akan bekerja di titik temu antara data dan solusi. Setelah memahami “kenapa data science penting”, kamu bisa lebih termotivasi dalam proses belajar karena tahu arah dan tujuan akhirnya.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Mulai dari Dasar: Statistik, Excel, dan Pemahaman Data

Langkah awal belajar data science bukan langsung ke coding, tapi menguatkan dasar terlebih dahulu. Statistik adalah fondasi penting dalam data science. Kamu perlu paham konsep seperti mean, median, standar deviasi, regresi, dan probabilitas. Tanpa kemampuan ini, kamu akan kesulitan memahami pola data atau membuat model prediktif yang masuk akal.

Selain itu, Excel adalah alat sederhana tapi super powerful. Banyak perusahaan masih menggunakan Excel dalam pekerjaan data sehari-hari. Kamu bisa belajar membuat pivot table, menggunakan fungsi logika, hingga melakukan analisis deskriptif. Di tahap ini, fokuslah untuk membangun pemahaman terhadap data: bagaimana membacanya, membersihkannya, dan melihat pola dasar yang muncul dari dataset.

3. Kuasai Tools Data Science: Python, SQL, dan Visualisasi

Setelah punya pondasi yang kuat, barulah kamu mulai belajar tools teknis dalam data science, yang paling umum adalah Python, SQL, dan tools visualisasi.

• Python: Bahasa pemrograman serbaguna yang jadi standar industri. Library seperti Pandas, Numpy, dan Scikit-learn digunakan untuk manipulasi data dan machine learning.

• SQL: Bahasa untuk mengambil data dari database. Wajib dikuasai karena hampir semua data disimpan dalam bentuk relasional.

• Tableau atau Power BI: Digunakan untuk membuat dashboard visual. Tanpa visualisasi yang baik, data akan sulit dimengerti pengguna non-teknis.

Kamu tidak perlu menguasai semuanya sekaligus. Mulai saja dari satu tools seperti Python, lalu lanjutkan ke SQL dan visualisasi. Yang penting adalah praktik secara konsisten agar pemahamanmu berkembang.

4. Praktik Lewat Project dan Bangun Portofolio

Teori dan tools akan lebih melekat jika kamu langsung praktek lewat project nyata. Misalnya, kamu bisa mengambil dataset publik dari Kaggle, Data.gov, atau DQLab, lalu coba lakukan eksplorasi dan analisis sederhana. Buatlah project seperti analisis tren e-commerce, prediksi harga rumah, atau dashboard visual penjualan. Simpan semua hasil project-mu di GitHub sebagai portofolio.

Selain itu, aktif di komunitas juga bisa jadi booster semangat. Kamu bisa ikut challenge data science, gabung webinar, atau diskusi di forum seperti DQLab Community. Jangan takut salah, dari trial & error-lah kamu justru akan tumbuh. Konsistensi dan keberanian mencoba adalah kunci untuk berkembang.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

Setelah membaca artikel ini, kamu sekarang tahu mulai belajar data science dari mana. Mulailah dari memahami konsep data science, kuatkan dasar statistik dan Excel, lanjut ke tools seperti Python dan SQL, lalu praktikkan lewat project nyata. Jangan lupa, bangun portofoliomu dan bergabunglah dengan komunitas untuk terus berkembang.

Kalau kamu ingin mulai langkahmu dengan cara yang lebih terarah dan praktis, DQLab menyediakan beasiswa belajar data science gratis selama 1 bulan! Kamu bisa belajar dengan modul interaktif, bimbingan mentor, dan latihan langsung dengan studi kasus nyata. Daftar sekarang di DQLab dan mulai perjalananmu jadi data expert!

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science