FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 3 Jam 12 Menit 9 Detik 

Data Science Roadmap untuk Beginner Tanpa Background IT

Belajar Data Science di Rumah 07-Juli-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8c24990861fc57a0cb437f83a246d427_x_Thumbnail800.jpg

Data science adalah salah satu bidang yang sedang naik daun belakangan ini. Hal ini bertepatan dengan sedang tingginya produksi data yang berbeda dengan data biasanya karena data ini memiliki volume yang besar, percepatan pertumbuhan yang tinggi, dan sangat beragam. 


Jenis data ini dikenal dengan big data. Penggunaan big data yang semakin tinggi menyebabkan kebutuhan sumber daya manusia yang memiliki skill meng-handle big data dan memerlukan tools khusus. Sayangnya sumber daya manusia yang mumpuni belum banyak sedangkan kebutuhannya terus meningkat dari waktu ke waktu. Karena peluang karir yang sangat tinggi, tak heran jika banyak orang yang mulai banting stir dan serius mempelajari data science.


Untuk pemula, roadmap data science merupakan salah satu acuan yang bisa membantu kita untuk mempelajari data science dengan langkah yang tepat. Ada berbagai jenis roadmap dengan tahapan-tahapan yang berbeda. Kita pun bisa menentukan roadmap kita sendiri yang sesuai dengan kebutuhan kita. 


Namun bagi seorang pemula yang benar-benar awam dengan data, DQLab memiliki roadmap yang bisa kamu jadikan "pegangan" dalam belajar data science. Penasaran bagaimana roadmap dari DQLab? Yuk kita simak bersama!


1. Pelajari Matematika dan Statistika Dasar

Data science adalah ilmu yang banyak berkaitan dengan data. Oleh karena itu, kita harus memahami terlebih dahulu teori untuk mengolah data tersebut. Well ketika mendengar kata data, ilmu pelajaran apa yang relate dengan kata tersebut? Nah, pasti tidak jauh-jauh dari ilmu statistika dan matematika, kan? Jadi, untuk kamu yang benar-benar awam dengan data, kamu harus memahami terlebih dahulu basic mengolah data agar lebih mudah mempelajari langkah selanjutnya. 


Hal yang perlu kita pelajari di matematika dan statistika adalah teori probabilitas dan berbagai metode pengolahan data. Saat ini sudah banyak sumber belajar yang bisa kamu akses secara gratis dan dapat dipelajari dari mana saja.

data science


Baca juga: Algoritma Data Science & Contohnya Dalam Kehidupan Sehari-hari


2. Pelajari Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman merupakan "senjata" bagi seorang data scientist karena hampir semua pekerjaan akan membutuhkan bahasa pemrograman. Saat ini ada banyak bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk tugas data science, namun dua tools yang paling banyak digunakan adalah R dan Python. 


Kedua bahasa pemrograman ini sama-sama open source sehingga bisa digunakan baik untuk tujuan komersial maupun non komersial. Mana yang lebih tepat untukmu? Well hanya kamu yang bisa menjawabnya karena untuk mengetahui tools yang paling tepat, kita perlu mengeksplorasi semua fiturnya.

data science


3. Machine Learning

Tugas seorang data scientist tidak terlepas dari algoritma machine learning. Secara umum, ada dua jenis algoritma machine learning yang banyak digunakan oleh data scientist, yaitu algoritma supervised learning dan algoritma unsupervised learning. Supervised learning adalah algoritma yang memerlukan data historis yang cukup banyak untuk proses trial dan testing sehingga model yang terbentuk akan lebih baik. 


Contoh algoritma supervised learning adalah forecasting. Algoritma unsupervised learning adalah algoritma yang tidak memerlukan data historis untuk membangun model. Contohnya adalah clustering.


4. Perbanyak Praktik

Data science adalah ilmu yang tidak bisa dikuasai hanya dengan text based atau hanya dengan membaca buku. Perlu banyak latihan dan praktik menggunakan data sehingga intuisi atau feeling kita lebih terasah untuk menyelesaikan error yang terjadi saat proses pengolahan data. Selain itu, dengan banyak praktik kita akan lebih mudah dan mahir untuk menulis script coding bahasa pemrograman sehingga membuat kita lebih terbiasa menggunakan berbagai library atau fungsi bahasa pemrograman.

data science


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


Ingin perbanyak praktik langsung menggunakan data namun masih bingung dari mana mencari sumber datanya? Yuk praktik dengan live code editor DQLab! Modul DQLab dilengkapi dengan data yang mencerminkan data real di dunia industri sehingga kita bisa mempraktekkannya secara langsung tanpa tools tambahan.


Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE modul "Introduction to Data Science" sebagai pengenalan sebelum praktik menggunakan data asli. Selamat mencoba!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :