Data Science Roadmap untuk Pemula dengan Data Analyst Career Track

Data Science menjadi salah satu bidang yang paling diminati di era digital karena perannya yang krusial dalam mengolah dan menganalisis data untuk pengambilan keputusan. Banyak perusahaan di berbagai industri bergantung pada data untuk memahami tren pasar, mengoptimalkan strategi bisnis, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Bagi pemula yang ingin memulai karier di bidang ini, penting untuk memahami konsep dasar serta keterampilan yang diperlukan. Dengan jalur pembelajaran yang terstruktur, siapa pun dapat mengembangkan kemampuan analisis data dan machine learning secara bertahap. Artikel ini akan membahas apa itu Data Science, bagaimana cara kerjanya, serta roadmap dan tips untuk membangun karier di bidang ini.

1. Apa itu Data Science?

Data Science adalah bidang ilmu yang memanfaatkan data untuk memperoleh insight yang berguna dalam pengambilan keputusan. Dengan menggabungkan statistik, pemrograman, dan machine learning, data scientist mampu menganalisis serta memprediksi tren berdasarkan pola data yang ada.

Berbagai industri, seperti keuangan, e-commerce, dan kesehatan, menggunakan data science untuk mengoptimalkan strategi bisnis mereka. Peran ini mencakup pengumpulan, pembersihan, analisis, hingga interpretasi data guna menghasilkan rekomendasi yang berbasis bukti. Untuk itu, menguasai konsep data science menjadi langkah penting bagi siapa saja yang ingin berkarier di bidang ini.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Bagaimana Data Science Bekerja dalam Analisis Data

Dalam analisis data, Data Science bekerja dengan beberapa tahap utama, mulai dari pengumpulan data, pengolahan, hingga penarikan kesimpulan. Data yang dikumpulkan bisa berasal dari berbagai sumber, seperti database internal perusahaan, API, atau data eksternal lainnya.

Setelah data diperoleh, tahap selanjutnya adalah data cleaning untuk memastikan data dalam kondisi bersih dan dapat digunakan. Kemudian, dilakukan analisis menggunakan teknik statistik atau machine learning untuk menemukan pola yang berguna. Hasil akhirnya dapat berupa visualisasi data atau model prediktif yang membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan berbasis data.

3. Roadmap Karier Data Science

Memulai karier di bidang Data Science memerlukan pemahaman yang terstruktur mengenai keterampilan dan langkah-langkah yang harus dikuasai. Roadmap karier Data Science membantu pemula dalam menentukan jalur pembelajaran yang tepat, mulai dari pemrograman hingga analisis data yang lebih kompleks.

a. Memahami Bahasa Pemrograman Fundamental

Salah satu langkah awal dalam roadmap Data Science adalah menguasai bahasa pemrograman seperti Python atau R. Kedua bahasa ini sering digunakan dalam analisis data karena memiliki banyak library yang mendukung pengolahan dan pemodelan data. Python, misalnya, memiliki NumPy, Pandas, Matplotlib, dan Scikit-Learn yang membantu dalam manipulasi data dan machine learning.

Selain itu, memahami dasar-dasar SQL juga penting untuk mengambil dan mengolah data dari database. Dengan menguasai pemrograman, seorang data analyst atau data scientist dapat lebih mudah mengolah data dan membuat analisis yang mendalam.

b. Memahami Database

Database adalah sumber utama data yang digunakan dalam analisis, sehingga pemahaman tentang SQL (Structured Query Language) menjadi keterampilan yang wajib dikuasai. SQL digunakan untuk mengambil, menyaring, dan mengelola data yang tersimpan dalam database perusahaan.

Selain SQL, pemahaman tentang database management system (DBMS) seperti MySQL, PostgreSQL, atau MongoDB juga diperlukan untuk bekerja dengan berbagai jenis data. Kemampuan ini akan membantu dalam mengakses data yang relevan secara efisien dan memastikan analisis berjalan dengan lebih optimal. Memiliki pemahaman yang kuat tentang database akan membuat proses analisis lebih cepat dan terstruktur.

c. Pengelolaan Data dan Visualisasi

Setelah data diperoleh dan dibersihkan, langkah selanjutnya adalah pengelolaan data dan visualisasi agar lebih mudah dipahami. Pengelolaan data mencakup data wrangling, yaitu proses membersihkan dan mengubah data mentah agar siap digunakan untuk analisis lebih lanjut.

Kemudian, data yang sudah rapi dapat divisualisasikan menggunakan Matplotlib, Seaborn, atau Tableau untuk menyajikan wawasan yang lebih jelas. Visualisasi data sangat penting karena membantu dalam mengomunikasikan hasil analisis dengan lebih efektif kepada pemangku kepentingan. Dengan keterampilan ini, seorang data analyst dapat membuat laporan yang lebih informatif dan mudah dipahami.

d. Predictive Modeling dan Data Quality

Dalam tahap yang lebih lanjut, seorang Data Scientist perlu memahami predictive modeling, yaitu teknik untuk membuat model yang dapat memprediksi hasil berdasarkan pola data historis. Model ini sering menggunakan algoritma machine learning, seperti regresi linier, decision tree, atau neural networks untuk menghasilkan prediksi yang akurat.

Selain itu, penting juga untuk menjaga data quality, karena data yang tidak akurat atau tidak lengkap dapat menghasilkan wawasan yang menyesatkan. Dengan pemahaman yang baik tentang predictive modeling dan data quality, seseorang dapat menghasilkan analisis yang lebih mendalam dan dapat diandalkan.

Roadmap belajar Data Science kini tak cukup hanya menguasai Python, SQL, dan visualisasi. Berdasarkan survei terbaru dari LinkedIn dan JobStreet, industri di Indonesia juga mulai menuntut keahlian lanjutan seperti Spark atau Airflow untuk data pipeline, TensorFlow atau PyTorch untuk deep learning, serta kemampuan dalam cloud platform seperti AWS dan GCP.

Bahkan, soft skill seperti business acumen dan etika AI juga disebutkan dalam lebih dari 60% deskripsi lowongan. Karena itu, penting untuk merancang roadmap pembelajaran yang tidak hanya fokus pada aspek teknis dasar, tetapi juga mencakup ekosistem data science secara menyeluruh.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Tips Raih Karir Impian dalam Data Science

Memulai karier di bidang Data Science membutuhkan komitmen belajar yang kuat dan pendekatan yang tepat. Salah satu cara terbaik adalah dengan mengikuti kursus atau bootcamp yang memberikan pengalaman langsung dalam mengolah data dan mengerjakan studi kasus nyata.

Selain itu, membangun portofolio proyek data akan sangat membantu dalam menunjukkan keterampilan kepada calon pemberi kerja. Bergabung dengan komunitas data dan berpartisipasi dalam kompetisi data seperti Kaggle juga bisa menjadi cara yang efektif untuk mengasah keterampilan. Dengan terus belajar dan berlatih, siapa pun bisa membangun karier sukses di bidang Data Science.

Berdasarkan analisis lebih dari 100 lowongan pekerjaan Data Scientist di Indonesia tahun 2025, ditemukan bahwa banyak pelamar belum membekali diri dengan skill lanjutan seperti machine learning production, big data processing, hingga cloud-based deployment.

Untuk menjembatani gap ini, kamu bisa mulai dengan mengikuti bootcamp yang menyelaraskan kurikulum dengan kebutuhan industri, seperti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab. Di sana, kamu tidak hanya belajar Python dan SQL, tapi juga praktik langsung menyusun model, membersihkan data, hingga memahami alur produksi model yang sesuai standar kerja profesional.

Kalian juga bisa mulai belajar gratis 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. Apa yang harus dikuasai untuk memulai karier di Data Science?

Pemula perlu memahami bahasa pemrograman seperti Python atau R, SQL untuk database, serta dasar-dasar statistik dan machine learning. Selain itu, keterampilan dalam visualisasi data dan pengolahan data juga sangat penting.

2. Apa perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist?

Data Analyst fokus pada pengolahan, analisis, dan visualisasi data untuk mendapatkan wawasan bisnis. Data Scientist melangkah lebih jauh dengan membangun model prediktif dan menerapkan machine learning untuk membuat keputusan berbasis data.

3. Apakah perlu latar belakang IT atau matematika untuk menjadi Data Scientist?

Tidak wajib, tetapi memiliki pemahaman dasar tentang logika pemrograman, statistik, dan analisis data akan sangat membantu. Banyak profesional dari berbagai latar belakang beralih ke Data Science dengan belajar secara mandiri atau mengikuti bootcamp.

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science