Cara Membuat Career Roadmap Data Science Berdasarkan Gaya Belajar

Menentukan jalur karier dalam dunia data science tidak selalu mudah karena bidang ini memiliki banyak sekali subperan yang menuntut kemampuan berbeda-beda. Mulai dari Data Analyst, Machine Learning Engineer, hingga Data Engineer, masing-masing peran membutuhkan kombinasi skill teknis dan soft skill yang unik. Karena itu, salah satu pendekatan yang semakin relevan adalah menyesuaikan pilihan karier dengan gaya belajar seseorang yaitu model VARK. VARK (Visual, Auditory, Reading/Writing, dan Kinesthetic) membantu kita memahami bagaimana kita paling efektif menyerap pengetahuan baru.

Ketika seseorang sudah mengetahui gaya belajarnya, ia jadi lebih mudah menyusun strategi pembelajaran yang cocok dan tidak memaksakan metode yang justru menghambat proses belajar. Pendekatan ini juga membuat pembuatan career roadmap lebih realistis karena kemampuan, motivasi, dan cara kerja otak dipertimbangkan sejak awal. Dalam konteks data science yang serba cepat, kemampuan belajar merupakan modal penting untuk bertahan. Berikut adalah cara membuat career roadmap berdasarkan gaya belajar yang cocok buat kamu untuk ingin berkarier menjadi seorang data science. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Kenali gaya belajar kamu

Langkah pertama dalam membuat roadmap karier adalah mengenali gaya belajar yang dominan dalam diri kamu. Model VARK (Visual, Auditory, Reading/Writing, dan Kinesthetic) menjelaskan bahwa setiap individu cenderung lebih nyaman dalam satu atau dua cara belajar, seperti visual yang mengandalkan grafik dan diagram atau tipe belajar auditory yang lebih memahami konsep lewat diskusi dan penjelasan verbal. Reading/Writing learner biasanya mudah menyerap informasi melalui teks panjang, artikel, atau dokumentasi. Sementara itu, kinesthetic learner lebih cepat paham ketika langsung praktik, memegang data, dan melakukan trial-and-error.

Kombinasi gaya belajar pun sangat umum dalam data science karena profesi ini menggabungkan analisis, komunikasi, riset, dan implementasi teknis. Misalnya, seseorang bisa menjadi visual + kinesthetic learner, sehingga mereka akan sangat cocok belajar lewat video kemudian langsung melakukan eksperimen. Dengan mengenali pola ini sejak awal, kamu bisa menghindari frustrasi dan menentukan metode belajar paling efisien.

Baca Juga: Teknik Membersihkan dan Menyederhanakan Visualisasi yang Rumit Menjadi Lebih Mudah Dipahami

2. Cocokkan gaya belajar dengan jalur karier data science

Setiap gaya belajar memiliki kecenderungan berbeda dalam memilih role data science yang cocok. Seseorang yang memiliki tipe belajar visual biasanya memiliki insting kuat dalam membaca pola visual sehingga peran seperti Data Analyst, BI Analyst, atau Visualization Specialist cenderung sesuai untuk mereka. Sebaliknya, orang yang punya kekuatan di gaya belajar auditory cocok untuk peran seperti Business Analyst, Data Consultant, dan Product Data Analyst karena unggul dalam penjelasan lisan dan komunikasi. Sementara itu, orang yang memiliki kecenderungan gaya belajar ke reading/writing akan lebih natural dalam riset atau membuat dokumentasi teknis sehingga cocok untuk peran seperti Research Data Scientist atau NLP Specialist.

3. Buat roadmap awal berdasarkan gaya belajar

Setelah mengetahui gaya belajar dan role yang cocok, kamu bisa mulai menyusun roadmap pembelajaran 3-6 bulan pertama. Untuk tipe visual, materi berbasis video, diagram alur, dan dashboard akan menjadi fondasi yang kuat. Kemudian, tipe belajar auditory disarankan memperbanyak sesi diskusi, podcast, dan kelas yang banyak penjelasan verbalnya. Sementara, seseorang yang punya keunikan dengan gaya belajar reading/writing dapat menyusun modul belajar mandiri lewat buku, artikel, dan dokumentasi teknis.

Pembelajar kinesthetic langsung bereksperimen dan mengerjakan proyek nyata sejak bulan pertama agar mereka tetap termotivasi. Roadmap mereka bisa berupa eksperimen kecil hingga besar, deployment model, atau pipeline engineering. Tidak ada gaya belajar yang lebih baik atau lebih buruk. Yang ada hanyalah metode yang paling cocok untuk masing-masing orang. Melalui penyesuaian roadmap ini, kamu akan lebih mudah bertahan dalam perjalanan belajar data science yang panjang dan menantang.

4. Sesuaikan roadmap dengan personality kerja

Selain gaya belajar, personality atau karakter kepribadian dalam bekerja juga memengaruhi kecocokan dengan role tertentu. Introvert yang lebih nyaman bekerja dalam mode deep-work mungkin cocok di posisi Machine Learning Engineer atau Research Data Scientist. Sebaliknya, extrovert yang suka interaksi dan diskusi akan lebih cocok dalam posisi Business Analyst atau Product Data Analyst. Personality seperti detail-oriented juga sangat cocok untuk peran Data Quality Analyst atau BI Developer.

Sementara itu, individu yang cepat bosan dan senang eksplorasi dapat berkembang dalam area NLP Research, Computer Vision, atau eksperimen model berbasis deep learning. Menggabungkan gaya belajar dengan personality akan menghasilkan peta karier yang jauh lebih presisi. Contohnya, seseorang dengan gaya belajar visual + introvert mungkin cocok sebagai Visualization Researcher, sementara auditory + extrovert cocok untuk peran konsultansi data. Kombinasi ini membantu memastikan jalur yang dipilih benar-benar selaras secara natural.

Baca Juga: Panduan Sukses Pindah Karier dari Bidang Non-Tech ke Dunia Teknologi

5. Buat timeline 6 bulan

Timeline enam bulan adalah struktur minimal agar roadmap lebih terukur. Biasanya, bulan pertama digunakan untuk memperkuat fondasi Python dan SQL, sedangkan bulan kedua berfokus pada statistik dan analisis eksploratif. Pada bulan ketiga, pembelajaran mulai disesuaikan dengan gaya belajar dominan. Misalnya, visual learner fokus pada data visualization atau auditory learner pada data storytelling. Selanjutnya, bulan keempat diarahkan kepada skill khusus role yang dituju seperti MLOps atau dashboarding.

Bulan kelima adalah masa penting untuk membangun portfolio karena perusahaan akan menilai bukti nyata kemampuan kamu. Sementara bulan keenam difokuskan pada persiapan interview, penguatan konsep, dan merapikan CV serta LinkedIn. Agenda yang terstruktur ini membuat kamu tetap berada pada jalur yang jelas tanpa harus tersesat di banyaknya materi data science. Dengan timeline yang realistis dan konsisten, progresmu akan semakin terlihat dari bulan ke bulan.

6. Validasi Roadmap Lewat Mini-Project Personality

Mini-project adalah cara terbaik untuk menguji apakah role dan roadmap yang kamu pilih benar-benar cocok dengan gaya belajar dan personalitymu. Misalnya, visual learner bisa mengerjakan proyek dashboard penjualan, auditory learner membuat presentasi insight, reading/writing learner membuat ringkasan paper NLP, dan kinesthetic learner mencoba deploy model prediksi. Mini-project seperti ini memberi gambaran nyata bagaimana rasanya mengerjakan tugas yang sejalan dengan karakter kerjamu.

Jika proyek tersebut terasa ringan, menyenangkan, dan membuatmu ingin mengeksplorasi lebih jauh, itu pertanda jalurmu sudah tepat. Sebaliknya, jika kamu merasa tertekan atau kehilangan minat, mungkin perlu evaluasi ulang role atau metode belajarnya. Validasi ini merupakan tahap penting agar roadmap kamu tidak hanya terlihat bagus di kertas, tetapi juga cocok secara praktik. Dengan uji mini-project, kamu bisa membuat keputusan karier yang lebih matang dan minim penyesalan.

Menyusun career roadmap data science berdasarkan gaya belajar merupakan pendekatan yang sangat strategis. Dengan memahami bagaimana otakmu bekerja, kamu bisa belajar lebih efisien dan memilih role yang benar-benar selaras dengan kecenderungan alamiahmu. Pendekatan ini juga membuat proses belajar terasa lebih ringan karena kamu tidak memaksakan metode yang tidak kamu sukai. Metode VARK menjadi pijakan awal yang kuat untuk memahami perbedaan preferensi belajar setiap orang.

Pada akhirnya, perjalanan di dunia data science adalah maraton, bukan sprint, sehingga penting untuk memilih jalur yang tidak hanya mengasah kemampuan teknis tetapi juga memberi kenyamanan dan motivasi jangka panjang. Melalui roadmap yang telah disesuaikan dengan gaya belajar, personality, dan tujuan karier, kamu bisa melangkah dengan lebih percaya diri. Setiap keputusan menjadi lebih jelas, setiap rencana menjadi lebih masuk akal, dan setiap proses belajar menjadi lebih bermakna. Inilah kunci membangun karier data science yang berkelanjutan dan sesuai dengan dirimu sendiri.

FAQ

1. Apakah menentukan jalur karier data science berdasarkan gaya belajar benar-benar berpengaruh?

Ya, berpengaruh. Gaya belajar membantu kamu memahami bagaimana otak menyerap informasi secara paling efektif, sehingga proses belajar menjadi lebih efisien. Dengan menyesuaikan metode belajar menggunakan model VARK (Visual, Auditory, Reading/Writing, Kinesthetic), kamu bisa memilih role yang selaras dengan kemampuan natural dan cara kerja kamu sehari-hari. Hal ini membuat perkembangan skill lebih cepat dan mengurangi risiko salah memilih jalur karier.

2. Bagaimana jika saya memiliki dua gaya belajar sekaligus?

Itu sangat normal, bahkan umum terjadi dalam dunia data science. Banyak orang merupakan kombinasi, seperti visual + kinesthetic atau reading/writing + auditory. Dalam kondisi ini, kamu bisa menggabungkan dua metode belajar sekaligus dan memilih role yang mendukung kedua gaya tersebut. Justru kombinasi ini bisa memperkuat keunggulan kamu, misalnya cocok untuk posisi BI Analyst (visual) sekaligus MLOps Engineer (kinesthetic) tergantung preferensi lainnya seperti personality kerja.

3. Apakah gaya belajar saja cukup untuk menentukan role data science yang tepat?

Tidak. Gaya belajar adalah pondasi awal, tetapi tetap perlu digabungkan dengan faktor lain seperti personality kerja (introvert–extrovert, detail-oriented, eksploratif), minat khusus (NLP, BI, CV, MLOps), serta kesiapan skill teknis. Itulah mengapa roadmap yang baik harus memadukan gaya belajar, karakter kerja, dan tujuan karier. Dengan pendekatan yang seimbang, keputusan yang diambil akan jauh lebih akurat dan berkelanjutan.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

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