Dari Nol Hingga Mahir, Step Karir Data Scientist Otodidak

Dalam beberapa tahun terakhir, data science telah menjadi salah satu bidang paling diminati di dunia kerja. Banyak perusahaan kini mengandalkan data untuk mengambil keputusan strategis, sehingga kebutuhan akan data scientist terus meningkat. Namun, tidak semua profesional di bidang ini berasal dari latar belakang akademik yang berkaitan langsung dengan data. Banyak yang berhasil secara otodidak dengan belajar dari berbagai sumber online, kursus, dan pengalaman praktis.

Artikel ini akan membahas langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk berkarir sebagai data scientist secara otodidak. Dengan strategi yang tepat dan konsistensi dalam belajar, siapa pun bisa menguasai keterampilan yang dibutuhkan untuk berkarir di bidang 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.

Baca juga: Rahasia Sukses Jadi Data Scientist dengan Otodidak

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.

Untuk memperdalam pengetahuan kalian dalam data science, kalian juga bisa mengikuti kursus online dan bootcamp. Kursus online dan bootcamp menawarkan kurikulum terstruktur yang dirancang untuk membantu kalian memahami konsep-konsep data science dengan lebih baik.

Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.

FAQ:

1. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist otodidak?

Waktu yang dibutuhkan bervariasi tergantung pada latar belakang, kecepatan belajar, dan seberapa konsisten seseorang berlatih. Umumnya, dengan pembelajaran yang terstruktur dan praktik yang cukup, seseorang bisa menguasai dasar-dasar dalam 6–12 bulan.

2. Apa itu data wrangling dan mengapa penting dalam Data Science?

Data wrangling adalah proses membersihkan, mengolah, dan mengorganisir data agar siap digunakan untuk analisis. Data dalam dunia nyata sering kali tidak rapi, sehingga keterampilan ini sangat penting untuk memastikan hasil analisis yang akurat.