FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 76 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 3 Jam 56 Menit 43 Detik 

Deretan Materi Pokok Pelatihan Data Scientist 2022

Belajar Data Science di Rumah 01-November-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/81f385115b80471041886630e10220ab_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist menjadi salah satu profesi yang makin banyak dicari oleh perusahan-perusahaan karena kebutuhan untuk dapat menghasilkan suatu keputusan yang berlandaskan akan data. Hal ini dibuktikan dengan banyaknya lowongan pekerjaan sebagai seorang Data Scientist.

 

Beragam respon bermunculan dalam hal pemenuhan permintaan Data Scientist. Salah satunya adalah platform pelatihan data science. Maka tidak mengherankan, hari ini banyak sekali bermunculan pelatihan-pelatihan data science di berbagai media. Baik itu yang diselenggarakan oleh pemerintah, perusahaan maupun organisasi tertentu.


Data Scientist tentu tidak muncul tiba-tiba. Untuk menjadi seorang Data Scientist tentu dimulai dengan membekali diri dengan ilmu-ilmu yang diperlukan. Selain itu, butuh proses dalam memahami ilmu tersebut. Tentu hal ini bukanlah masalah, mengingat banyaknya keuntungan yang sahabat DQ bisa dapatkan jika mendalami materi data science.


Lalu materi apa saja yang perlu sahabat DQ perhatikan sebelum memutuskan mengikuti pelatihan? Simak di artikel ini hingga selesai ya.


1. Statistik

data scientist

Photo by Naser Tamimi on Unsplash


Data science, atau yang jika kita terjemahkan ke dalam bahasa Indonesia adalah ilmu data. Seperti yang sahabat DQ pikirkan, apabila kita membahas ilmu data, pada dasarnya yang kita bahas adalah statistik itu sendiri. Statistik menjadi penting bagi seorang Data Scientist karena akan menjadi dasar ilmiah dalam melakukan pengolahan.


Tentu, kita tidak perlu selesaikan materi statistik dari A hingga Z. Untuk awal, sahabat DQ bisa mempelajari statistik dasar yang mencakup, namun tidak terbatas pada hal berikut:

  • Data, disini termasuk skala data, pengukuran data dan lainnya

  • Teknik sampel, disini termasuk bagaimana cara mengambil sampel, berapa sampul minimum yang harus dipenuhi, dan jenis-jenis teknik sampel

  • Ukuran pemusatan (mean, median, modus)

  • Ukuran penyebaran (standar deviasi, varians, jarak)


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Programming

data scientist

Photo by Arnold Francisca on Unsplash


Di perusahaan manapun seorang data scientist bekerja, kemampuan akan programming sudah menjadi suatu keharusan. Bahkan di beberapa lowongan kerja yang ada, perusahan menetapkan bahasa pemrograman tertentu yang wajib dikuasai. Perlu diingat, data yang diolah bukan hanya 5-10 data saja, bahkan hingga jutaan data. Oleh karena itu, kemampuan programming bisa mendukung agar pekerjaan data scientist dapat berjalan dengan mulus. 


Terdapat beberapa bahasa pemrograman yang dapat digunakan dalam mengolah data. Diantaranya:

  • SQL, bahasa ini dirancang untuk pengambilan informasi tertentu dari database. Meskipun umurnya sudah mendekati 50 tahun, SQL tetap menjadi favorit para data scientist. Bahkan, menurut data SQLizer, SQL menjadi bahasa pemrograman kedua yang paling banyak digunakan oleh developer dengan persentase 50,8%.

  • R (juga dikenal sebagai GNU S) adalah bahasa pemrograman dan perangkat lunak untuk analisis statistika dan grafik. Sejak awal bahasa ini dibuat, memang diperuntukkan untuk mengolah data. Sehingga, ada banyak sekali packages elegan yang bisa digunakan pada R. Sebut saja ggplot2, dplyr, shiny dan masih banyak packages lainnya.

  • Python sendiri adalah bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk banyak hal. Bisa untuk website, aplikasi dan tentunya data science. Python juga sangat mudah dipelajari oleh data scientist pemula karena menggunakan sintaks yang sederhana. 


3. Komunikasi yang Efektif

data scientist

Photo by Annie Spratt on Unsplash


Last but not least, pastikan pelatihan yang sahabat DQ ikuti memuat materi adalah tentang komunikasi. Data scientist boleh mahir mengolah dan menyimpulkan data menjadi informasi. 


Akan tetapi, penyampaian informasi itu juga tak kalah penting. Menyampaikan hasil analisis data ke sesama data scientist atau orang yang memahami data mungkin akan lebih mudah, namun menyampaikan hasil analisis ke departemen penjualan atau HRD mungkin jadi persoalan. Data yang tak dipahami akan diabaikan begitu saja. Oleh karena itu, data scientist harus bisa menyampaikan hasil temuannya.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Materi Pelatihan Data yang Lengkap Tersedia di DQLab!

data scientist

Photo by Markus Winkler on Unsplash


Sahabat DQ tidak perlu jauh-jauh untuk mencari pelatihan yang mencakup 3 materi di atas. Bahkan di DQLab, materi yang tersaji lebih dari apa yang kita bahas. Dengan modul yang interaktif, sahabat DQ tidak perlu repot-repot melakukan penginstalan aplikasi tambahan karena semua bisa langsung dipraktekkan di browser kesayangan.


Ada banyak modul yang tersedia di DQLab, untuk mempelajari statistik bisa melalui modul “Mengenal Distribusi Normal dengan Python”. Adapun untuk mempelajari komunikasi skill dalam data science bisa melalui modul “Data Visualization in Data Science using R”.


Terakhir, untuk mempelajari programming sahabat DQ bisa mengikuti kelas gratis “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”.


Tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up di DQLab.id sekarang!


Penulis: Ashari Ramadhan





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 :