Dari Nol Hingga Mahir, Step Karir Data Scientist Otodidak

Data science telah menjadi salah satu bidang yang paling diminati dalam beberapa tahun terakhir. Dengan perkembangan teknologi dan semakin pentingnya analisis data dalam pengambilan keputusan bisnis, permintaan untuk data scientist semakin tinggi.

Apalagi, menjadi seorang data scientist tidak selalu memerlukan latar belakang pendidikan formal di bidang tersebut. Banyak orang yang berhasil merintis karier sebagai data scientist melalui pembelajaran otodidak. Bagaimana tahapannya? Simak selengkapnya pada pembahasan di bawah ini!

1. Memahami Dasar-Dasar Data Science

Langkah pertama adalah memahami dasar-dasar data science. Sebelum terjun lebih jauh ke dalam topik teknis seperti machine learning atau pemrograman, penting untuk memiliki pemahaman yang kuat tentang apa itu data science dan peran apa yang dimainkan oleh seorang data scientist.

Data science pada intinya adalah bidang yang berfokus pada pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data dengan tujuan untuk menghasilkan insight yang berharga. Peran seorang data scientist adalah untuk menggunakan data dalam memecahkan masalah nyata, baik itu untuk meningkatkan efisiensi bisnis, memprediksi tren masa depan, atau mengoptimalkan proses tertentu.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Pelajari Bahasa Pemrograman

Setelah memahami dasar-dasar data science, langkah berikutnya adalah mempelajari bahasa pemrograman yang umum digunakan dalam analisis data. Python dan R adalah dua bahasa yang paling populer di kalangan data scientist. Python sangat direkomendasikan bagi pemula karena memiliki sintaks yang sederhana, berbagai pustaka (libraries) untuk data science seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn, serta komunitas yang aktif.

R juga merupakan bahasa yang kuat, terutama untuk analisis statistik. Jika kalian tertarik dengan visualisasi data yang mendalam dan analisis statistik, maka R adalah pilihan yang tepat. Namun, Python lebih fleksibel dan serbaguna, terutama untuk machine learning. Pemahaman dasar tentang pemrograman sangat diperlukan untuk bekerja dengan data secara efektif, mulai dari membaca dan mengolah dataset hingga membangun model machine learning.

3. Kuasai Statistik dan Matematika

Sebagai data scientist, kalian akan sering bekerja dengan data yang memerlukan analisis matematis dan statistik. Oleh karena itu, menguasai konsep dasar statistik dan matematika adalah langkah penting. Statistik digunakan untuk memahami distribusi data, membuat kesimpulan berdasarkan sampel data, serta mengukur ketidakpastian dan variabilitas dalam hasil analisis.

Beberapa konsep statistik yang perlu dikuasai antara lain distribusi probabilitas, regresi, uji hipotesis, dan analisis varians (ANOVA). Selain itu, pemahaman tentang aljabar linear dan kalkulus juga sangat penting, terutama dalam machine learning, di mana model seperti regresi linear, jaringan saraf tiruan, dan metode optimasi menggunakan konsep-konsep matematika tersebut.

4. Latih Kemampuan dalam Data Wrangling

Data wrangling adalah proses membersihkan, mengubah, dan mempersiapkan data mentah menjadi format yang siap untuk dianalisis. Ini adalah salah satu keterampilan paling krusial bagi seorang data scientist, karena data yang diambil dari sumber asli sering kali tidak rapi, tidak lengkap, atau memiliki inkonsistensi.

Mengolah data mentah menjadi dataset yang bisa dianalisis memerlukan pemahaman yang mendalam tentang struktur data, teknik manipulasi data, dan alat-alat yang digunakan untuk melakukan proses ini. Dalam praktiknya, kalian akan sering menggunakan pustaka seperti Pandas (Python) atau dplyr (R) untuk mengolah data.

Data wrangling melibatkan berbagai tugas, mulai dari menangani nilai yang hilang (missing values), mengatasi outlier, hingga menggabungkan beberapa dataset yang berbeda. Semakin banyak kalian berlatih dalam menangani data nyata, semakin baik kalian dalam mengidentifikasi dan mengatasi masalah yang sering muncul dalam pengolahan data.

5. Pelajari Machine Learning

Setelah menguasai pemrograman, statistik, dan data wrangling, saatnya untuk melangkah ke machine learning, salah satu bidang paling menarik dalam data science. Machine learning adalah teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Untuk memulai, kalian dapat mempelajari algoritma dasar seperti regresi linear, regresi logistik, decision tree, k-nearest neighbors, dan support vector machine. Algoritma ini memberikan dasar yang kuat dalam pemahaman machine learning. Setelah itu, kalian bisa belajar model yang lebih kompleks seperti ensemble methods (contohnya Random Forest dan Gradient Boosting) serta neural networks yang digunakan dalam deep learning.

Selain memahami cara kerja algoritma, penting juga untuk mempelajari cara mengevaluasi model menggunakan metrik seperti akurasi, precision, recall, F1 score, dan ROC-AUC. Pustaka seperti Scikit-learn (Python) menyediakan berbagai tool untuk membangun dan mengevaluasi model machine learning dengan mudah.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

6. Praktik dengan Proyek Nyata

Setelah mempelajari teori dan keterampilan teknis, tahap terakhir untuk menjadi data scientist adalah praktik langsung dengan proyek nyata. Latihan terbaik adalah dengan bekerja langsung pada data dunia nyata, karena ini akan membantu kalian memahami kompleksitas yang muncul dalam kehidupan nyata, yang mungkin tidak selalu tercermin dalam tutorial atau buku teks.

Kalian bisa mulai dengan mengerjakan dataset publik yang tersedia di platform seperti Kaggle atau UCI Machine Learning Repository. Proyek-proyek seperti prediksi harga rumah, klasifikasi gambar, atau analisis sentimen media sosial dapat menjadi latihan yang baik untuk mengasah keterampilan kalian.

Selain itu, menyelesaikan proyek nyata juga dapat membantu kalian membangun portofolio yang menarik bagi calon pemberi kerja. Ketika kalian merasa lebih percaya diri, kalian bisa mencoba tantangan machine learning yang lebih kompleks atau bekerja pada data dari industri tertentu yang kalian minati.

Untuk menjadi data scientist otodidak, diperlukan komitmen dan dedikasi yang tinggi. Pembelajaran dari nol hingga mahir tidak bisa dilakukan dalam semalam, tetapi dengan disiplin dan strategi pembelajaran yang tepat. 

Bagi kalian yang bingung mencari sumber belajar otodidak yang terbaik, DQLab adalah salah satu platform belajar yang tepat. DQLab memiliki fasilitas Live Class Bootcamp Data Scientist untuk kalian yang ingin belajar secara intensif bersama praktisi handal di bidangnya. Program ini memberikan beragam manfaat di antaranya:

• Belajar dari dasar dengan materi terstruktur dan dikemas dengan metode storytelling.

• Asah teori dan skill secara langsung dengan studi kasus nyata di industri.

• Sesi bimbingan dengan mentor untuk membangun portfolio data.

• Materi dan rekaman sesi bisa diakses selamanya.

• Dapatkan e-certificate setelah menyelesaikan program.

  
  

Yuk, tunggu apalagi segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Data Scientist, untuk nikmati proses pembelajaran intensif dengan para ahli di bidangnya! Persiapkan diri kalian untuk menjadi seorang Data Scientist yang mahir bersama DQLab.