Cara Seru Belajar Data Science Otodidak Versi DQLab
Siapa disini yang bingung mengisi waktu luang selama pandemi? Pasti setiap dari kalian merasa kebingungan untuk mengisi waktu luang enaknya diisi dengan hal apa yaa. Salah satu cara yang bisa kalian lakukan adalah mengisi waktu dengan mempelajari skill baru utamanya data science. Akan tetapi, banyak dari kita yang tentunya masih asing dengan istilah data science ini. Data science merupakan bidang ilmu baru yang muncul di tengah era transformasi digital saat ini. Sejalan dengan berkembangnya ilmu data science, bermunculan pekerjaan-pekerjaan baru seperti data scientist, data analyst maupun data engineer. Tidak dipungkiri, jika melejitnya ilmu ini dibuktikan dengan posisi pekerjaan yang banyak diminati oleh beberapa perusahaan. Berdasarkan laporan dari Linkedin, salah satu media sosial khusus pencari kerja melaporkan pekerjaan Data Scientist meraih posisi 14 teratas dengan total pencarian kata kunci lowongan pekerjaan hingga lebih dari 15.000 pencarian pada tahun 2020. Banyak di antaranya membayar dalam kisaran gaji $90k hingga lebih dari $100k. Selang satu tahun kemudian, posisi pekerjaan data scientist meningkat drastis di urutan kedua versi Glassdoor, situs pencarian kerja ternama asal Amerika Serikat. Dengan realita maupun fakta yang terjadi, tentunya hal ini mengundang banyak orang untuk memiliki kesempatan yang sama berkarir menjadi insan praktisi data.
Lalu, apakah kita bisa untuk menjadi seorang praktisi data? Terus, bagaimana cara yang tepat untuk memulai itu semua? Jawabannya adalah sangat bisa. Jika kamu adalah seorang yang memiliki latar belakang pendidikan yang bukan berasal dari bidang IT atau STEM, justru tidak perlu menjadi masalah dan jangan khawatir sahabat data. Bisa dibilang ilmu data science ini dapat dipelajari oleh semua kalangan dan semua memiliki kesempatan yang sama untuk belajar bersama-sama. Para ahli percaya bahwa mempelajari keterampilan data science akan membantu kandidat pelamar untuk mendapatkan nilai tambah sehingga dengan adanya keterampilan ini dapat menjadi keunggulan dalam persaingan rekrutmen dunia kerja. Bahkan, tidak menutup kemungkinan ketika kalian sudah bekerja saat ini baik dalam bidang pemasaran atau keuangan, mempelajari ilmu data dapat membuka pintu karier baru untuk Anda sehingga bisa levelling up your career untuk menjadi seorang praktisi data. Kira-kira apa yang perlu kita persiapkan untuk menjadi seorang praktisi data. Kamu bisa memulainya dengan cara yang seru untuk belajar data science secara otodidak. Jadi, gimana sih caranya? Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai cara seru mempelajari data science secara otodidak versi DQLab. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data maupun data enthusiast utamanya kalian yang memiliki background non IT atau STEM. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1.Mulai Kenalan dengan Data Science
Tidak ada "cara yang benar" untuk mengejar karir atau pendidikan dalam ilmu data. Proses itu sendiri akan mengajari Anda di mana letak kekuatan dan minat Anda. Beberapa saran praktisi data yang dapat diterapkan dari David Joyner, Ph.D. Direktur Eksekutif, Pendidikan Online College of Computing, Georgia Tech: "Saya pikir cara terbaik untuk belajar adalah mengambil kelas ilmu komputer, mempelajari apa yang mungkin dan kemudian memutuskan, 'Menggunakan apa yang telah saya pelajari di sini, apa yang bisa saya membangun yang akan sangat berguna secara pribadi bagi saya?' Meskipun itu hanya proyek pribadi. Jadi, memang kuncinya adalah ya mulai aja dulu. Urusan hasil itu nanti"
Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!
2.Pertimbangkan dan Kuasai Jenis Bahasa Pemrograman
Seorang praktisi data dituntut untuk memahami dan menguasai paling tidak beberapa jenis bahasa pemrograman seperti R dan Python. Penggunaan bahasa pemrograman ini terkadang disesuaikan dengan situasi dan kebutuhan analisis. Ada yang menggunakan hanya satu bahasa pemrograman, ada juga yang bisa menggunakan lebih dari satu jenis bahasa pemrograman. Tetapi sahabat data perlu tahu dulu nih kapan kita menggunakan R dan Python. R biasanya digunakan untuk analisis data yang dikerjakan pada server pribadi. R dapat difungsikan untuk pekerjaan eksplorasi hampir semua jenis data karena banyaknya jenis packages, test, dan tools yang dengan mudah bisa diadaptasi. Penggunaan rumus-rumus rumit dalam R juga mudah diatur.
Berbeda dengan R, Python digunakan jika pekerjaan data analisis harus disambungkan dengan aplikasi web atau jika kode statistiknya harus terhubung dengan database tertentu. Developer juga dapat menggunakan Python untuk pekerjaan yang lebih fleksibel, misalnya menciptakan kode baru atau menulis skrip untuk aplikasi tertentu. Tidak seperti R, Python tidak mempunyai IDE (Integrated development environments) yang jelas, karena ada beberapa environment yang dapat digunakan salah satunya Jupyter Notebook.
3.Pelajari Dasar dan Tahapan Data Science
Untuk menjadi seorang Data Scientist terdapat beberapa dasar-dasar kemampuan yang harus kamu kuasai. Dasar-dasar kemampuan ini menjadi prasyarat bagi kamu yang ingin berhasil untuk mempelajari Data Science. Dalam membuat model-model Machine Learning, kita dapat menemukan codingan nya hanya dengan mencari di Google. Dengan pemahaman tentang Linear Algebra yang baik, kamu akan memahami apa yang terjadi di balik codingan itu, bahkan kamu dapat melakukannya sendiri. Selain itu, dengan Linear Algebra kamu juga dapat mengembangkan intuisi yang lebih baik untuk Machine Learning dan Deep Learning. Sehingga, kamu akan dapat memilih hyperparameter yang tepat dan mengembangkan model yang lebih baik.
Kedua, Calculus. Bila kamu mencari "prerequisites for data science" di internet, maka kamu akan menemukan kalkulus termasuk di dalamnya. Kalkulus adalah bidang penting dalam matematika dan memainkan peran integral dalam banyak algoritma Machine Learning. Terakhir, mempelajari konsep probabilitas. Probabilitas adalah bidang matematika yang mengukur ketidakpastian. Probabilitas tidak dapat dipungkiri merupakan pilar penting dalam Machine learning, dan banyak yang merekomendasikannya sebagai subjek prasyarat untuk dipelajari sebelum memulai. Selain itu, kemampuan math & statistics juga harus kamu kuasai, sebab seluruh algoritma machine learning didasari oleh materi matematika dan statistik. Terakhir, kamu juga harus menguasai domain expertise. Misalnya, bila bekerja sebagai Data Scientist di industri keuangan, maka kamu harus tau ilmu tersebut agar bisa membuat model yang sesuai dengan kebutuhan industri.
4.Banyak Membaca Berbagai Referensi Data Science
Sebagai pemula yang ingin belajar dalam bidang data, kalian juga bisa memanfaatkan sumber belajar untuk menunjang pembelajaran. Sumber-sumber yang bisa kalian dapatkan yakni video, buku maupun kursus-kursus online salah satunya DQLab. Mengikuti kursus online melalui website yang menyediakan konten video serta latihan berupa coding, seperti datacamp.com, coursera.org, dan udemy.com. Kemudian, membaca buku data science yang direkomendasikan bagi pemula seperti An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. Untuk saat ini, buku tersebut tersedia dalam versi pdf secara gratis. Selain itu, kalian juga bisa menonton video di Youtube yang memuat konten edukasi seperti Khan Academy, 3Blue1Brown dan StatQuest with Josh Stamer. Kalian juga bisa mengasah kemampuan data analysis dengan mengakses dataset-dataset salah satunya Kaggle.
Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!
5.Nikmati Cara Seru Belajar Data Science Otodidak Bersama DQLab!
Tidak memiliki background di bidang IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa untuk mendapatkan kesempatan untuk menguasai ilmu data science secara otodidak di rumah aja. Menurut Eric Van Dusen, seorang dosen University of Berkeley mengatakan bahwa keterampilan data science merupakan skill yang harus dimiliki oleh pekerja khususnya di abad ke-21. Dengan mempelajari Data Science, kamu akan terlatih dan terbiasa untuk menghasilkan informasi dari olahan data mentah dan insight yang valuable. Apalagi sekarang ini, profesi data scientist menjadi salah satu profesi yang termasuk kedalam "Sexiest job of the 21st century" versi Harvard Business Review.
Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara otodidak, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab atau bisa juga klik button dibawah. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan cobain free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!
Penulis: Reyvan Maulid