Cara Efektif Belajar Data Scientist Secara Otodidak
Menjadi seorang data scientist adalah tujuan karir yang ambisius dan menantang, yang semakin diminati seiring dengan meningkatnya permintaan di berbagai industri. Peran ini menawarkan kesempatan untuk bekerja dengan data dalam skala besar, mengembangkan model analitik, dan memberikan wawasan yang dapat mempengaruhi strategi bisnis dan keputusan penting.
Namun, jalur menuju karier ini seringkali memerlukan keterampilan khusus dan pengetahuan mendalam, yang membuat banyak orang mencari cara yang efektif untuk memulai atau mengembangkan keahlian mereka di bidang ini.
Salah satu pendekatan yang semakin populer adalah belajar secara otodidak. Metode ini menawarkan fleksibilitas yang tinggi, sehingga dapat membantu individu untuk mengatur waktu belajar mereka sendiri dan memilih materi yang sesuai dengan kebutuhan dan minat mereka.
Selain itu, belajar skill data scientist secara otodidak sering kali lebih ekonomis dibandingkan dengan program akademis formal. Alasan ini menjadikan belajar otodidak menjadi pilihan yang menarik bagi banyak calon data scientist yang ingin meminimalkan biaya sambil memperoleh keterampilan praktis yang diperlukan untuk sukses di dunia kerja.
Ada banyak cara untuk belajar secara mandiri, nah pada artikel ini, kita akan membahas empat cara efektif untuk belajar menjadi data scientist secara otodidak versi DQLab.
1. Manfaatkan Sumber Daya Online
Di era digital ini, tersedia berbagai sumber daya online yang dapat membantu kita belajar data science secara mandiri. Platform belajar online seperti DQLab menawarkan kursus-kursus yang dirancang oleh universitas terkemuka dan profesional di industri tersebut.
Selain itu, ada juga banyak tutorial dan video di YouTube yang dapat membantu kita memahami konsep-konsep dasar dan lanjutan.
Saat belajar mandiri, pastikan materi kamu mencakup topik-topik seperti pemrograman Python atau R, statistik, machine learning, dan visualisasi data. Kita juga bisa memanfaatkan platform seperti Kaggle yang menawarkan pelatihan hands-on dan challenge untuk meningkatkan skill analitis kita.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Praktik dengan Proyek Nyata
Mempraktikkan keterampilan kita dengan mengerjakan proyek nyata adalah salah satu cara terbaik untuk belajar secara otodidak. Proyek ini akan membantu kita untuk menerapkan teori ke dalam situasi dunia nyata, mengatasi masalah, dan memperoleh pengalaman praktis yang sangat berharga.
Mulailah dengan proyek kecil seperti analisis dataset yang tersedia di Kaggle atau Google Dataset Search. Cobalah untuk membuat visualisasi data atau model prediktif sederhana. Setelah itu, kita juga bisa mengikuti kompetisi di platform seperti Kaggle atau DrivenData untuk mengerjakan tantangan nyata dan bersaing dengan data scientist lainnya.
3. Baca Buku dan Publikasi Terbaru
Buku dan publikasi terbaru adalah sumber informasi yang penting untuk mendalami teori dan teknik data science. Banyak buku yang ditulis oleh ahli industri memberikan wawasan mendalam tentang konsep-konsep utama serta metode terbaru dalam data science.
Pilihlah buku-buku yang direkomendasikan untuk data scientist, seperti "Python for Data Analysis" oleh Wes McKinney, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" oleh Aurélien Géron, atau "The Data Science Handbook" oleh Carl Shan. selain itu, kita juga bisa membaca jurnal akademik dan artikel industri terbaru untuk tetap updated dengan tren dan perkembangan baru di bidang data science.
4. Jaringan dan Bergabung dengan Komunitas
Bergabung dengan komunitas data science dan jaringan dengan profesional di bidang ini dapat memberikan dukungan tambahan dan membuka peluang baru. Komunitas ini sering kali menawarkan forum diskusi, kelompok studi, dan acara yang dapat membantu kita belajar dari pengalaman orang lain.
Kita bisa bergabung dengan forum online seperti Reddit r/datascience atau LinkedIn groups yang fokus pada data science. Di Dalamnya, kita bisa mendiskusikan tantangan, berbagi pengetahuan, dan belajar dari pengalaman orang lain. Selain itu, untuk menambah networking, kita bisa mengikuti acara dan webinar yang diadakan oleh komunitas data science lokal atau internasional untuk belajar tentang topik terbaru dan terhubung dengan profesional industri.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Belajar data science secara otodidak memerlukan dedikasi, disiplin, dan pemanfaatan sumber daya yang tepat. Dengan memanfaatkan kursus online, mengerjakan proyek nyata, membaca buku dan publikasi terbaru, serta bergabung dengan komunitas, kita dapat memperoleh keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk sukses di bidang ini.
Melalui pendekatan ini, kita dapat mengembangkan keterampilan data science dengan cara yang fleksibel dan efektif, mempersiapkan diri untuk tantangan karier yang akan datang.
Yuk belajar data science secara mandiri dengan modul online dari DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K