Data Science Roadmap Pemula, Fresh Graduate Wajib Tahu!
Tanpa kita sadari, teknologi saat ini semakin maju dan menyentuh hampir di segala aktivitas manusia. Melihat dari segi positifnya, kemajuan teknologi ini sangat membantu manusia dalam melakukan kegiatan sehari-hari. Contohnya seperti kegiatan berbelanja bisa dilakukan tanpa harus keluar rumah yaitu dengan belanja secara online melalui aplikasi favorit. Namun aktivitas ini terekam dan menjadi data yang terus menumpuk setiap harinya.
Oleh karena itu perusahaan perlu menyiapkan arsitektur dan manajemen data yang baik agar data dapat disimpan dengan rapi dan mudah diakses ketika dibutuhkan. Analisis data adalah hal yang biasa dilakukan di perusahaan yang bertujuan untuk memperoleh informasi yang berguna bagi bisnis kedepannya.
Data science merupakan disiplin ilmu yang diterapkan oleh banyak perusahaan untuk memudahkan analisis untuk data dengan jumlah yang sangat besar. Tidak hanya perusahaan yang bergerak di bidang IT, perusahaan di bidang lainnya juga sudah mulai menerapkan data science untuk membantu proses mengolah data yang ada dengan lebih cepat. Tugas ini tentu tidak dikerjakan oleh sembarang orang melainkan yang ahli di bidang data.
Salah satu contohnya adalah Data Analyst. Profesi ini dapat dicapai oleh siapa saja baik dengan background IT maupun tidak. Jika kamu pemula dan fresh graduate yang ingin menjadi Data Analyst, kamu wajib tahu data science roadmap yang akan kita bahas di artikel kali ini. Penasaran? Yuk, simak sampai akhir!
1. Pahami Dasar-Dasar Data Science
Langkah awal untuk pemula dalam belajar data science adalah memahami dasar-dasar data science. Apa itu data science? Data science adalah ilmu yang dikembangkan untuk mempermudah proses olah data menggunakan metode dan tools tertentu agar lebih efektif. Dalam data science ada berbagai jenis data yaitu data kuantitatif, data kualitatif, data ordinal, data interval, data rasio, dan lainnya.
Pemahaman akan jenis data ini penting agar tidak keliru menerapkan metode pengolahan data sehingga akan memperoleh hasil analisis yang maksimal. Metode yang digunakan dalam data science untuk mengolah data juga cukup banyak contohnya k-Means, regression, decision tree, apriori, naive bayes classification, dan masih banyak lainnya.
Jika sudah memahami jenis data dan beberapa metode yang digunakan dalam data science, kamu bisa melanjutkan ke tahap penerapannya menggunakan tools data science.
Baca juga: Program Pelatihan Data Science Gratis Python dan R untuk Fresh Graduate
2. Tools untuk Data Science
Dalam data science, proses mengolah data menggunakan tools yang mampu menangani data dalam jumlah besar atau biasa disebut dengan big data. Tools data science sendiri ada berbagai macam dari yang gratis dan berbayar dengan fungsinya masing-masing. Misalnya untuk mengolah database, analisis statistik, dan lainnya yang mencakup proses data science.
Disini kita bahas sedikit beberapa tools yang populer digunakan dalam data science yaitu sebagai berikut:
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengakses dan mengelola data dalam database relasional.
Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang fokus pada keterbacaan kode. Bahasa pemrograman ini bersifat open source dan bisa digunakan siapa saja secara gratis untuk membangun program.
R adalah bahasa pemrograman bersifat open source yang digunakan untuk melakukan analisis statistika dan grafik. Terdapat banyak library yang memudahkan analisis menggunakan teknik statistik dan juga bermacam pilihan untuk menyajikan data hasil analisis.
3. Kemampuan Analisis dan Visualisasi Data
Selain memiliki kemampuan teknis, seorang praktisi data harus punya kemampuan analisis yang baik. Analisis data adalah tugas praktisi data yang utama. Proses ini bertujuan untuk memperoleh informasi yang berguna dari balik data.
Penerapan data science saat ini banyak digunakan di berbagai bidang industri. Jadi informasi dari hasil analisis tersebut dapat menjadi pedoman untuk strategi bisnis selanjutnya. Kemampuan analisis data juga harus sejalan dengan kemampuan visualisasi data.
Hasil analisis yang divisualisasikan akan memudahkan stakeholder dalam memahami informasi yang disampaikan praktisi data. Biasanya dibuat dalam bentuk grafik atau plot yang di custom sesuai kebutuhan. Tentu dalam memvisualisasikan data tidak bisa sembarangan melainkan harus sesuai dengan data dan tujuan analisis agar mampu menggambarkan data secara keseluruhan.
4. Tingkatkan Skill Secara Bertahap dengan Data Analyst Career Track
Pembelajaran data science dari dasar sekarang ini sangat mudah ditemukan baik dari buku, internet, atau kursus online. DQLab adalah lembaga kursus data science online yang menyediakan module-module belajar data science dari dasar. Kuasai skill-skill penting praktisi data dengan akses Data Analyst Career Track. Disini kamu akan belajar penggunaan Python dan SQL menggunakan kasus nyata yang terjadi di dunia data.
Sehingga kamu punya gambaran kondisi data yang akan dihadapi praktisi data setiap harinya. Beberapa diantaranya yaitu mengolah database dengan SQL, mendeteksi anomali data, membuat predictive modelling, memahami konsep EDA, membuat visualisasi data, dan lain sebagainya. Di setiap penyelesaian module kamu akan mendapatkan sertifikat completion.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
Portfolio data merupakan hal penting yang harus kamu siapkan jika ingin menjadi praktisi data. Portfolio data berisi project-project yang pernah kamu kerjakan sebelumnya baik project mandiri maupun tim. Buatlah secara menarik dan mudah dipahami. Ini akan menjadi poin tambahan ketika mendaftar pekerjaan sebagai praktisi data. Oleh karena itu kamu harus terus upskill dan update portfolio datamu.
Bingung memulai project dari mana? Yuk, daftar di DQLab.id! Module, project, dan challange yang ada di DQLab dapat kamu tuangkan menjadi portfolio data yang menarik hati recruiter. Bisa dalam bentuk file atau upload di sosial media professional yang kamu punya. So, good luck sahabat DQ!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya