Gak Bisa Ngoding? Kamu Tetap Bisa Belajar Data Science!

Belajar data science untuk pemula non-programmer dari nol kini bukan lagi hal yang menakutkan. Dulu, banyak orang mengira bahwa data science hanya bisa dipelajari oleh mereka yang punya latar belakang teknik, IT, atau mahir coding. Padahal, sekarang siapa saja bisa memulai, termasuk kamu yang nggak punya pengalaman ngoding sama sekali. Dunia data science sudah semakin inklusif, dengan metode belajar yang lebih ramah untuk pemula non-teknis.

Perkembangan teknologi dan pendidikan digital telah membuka jalan bagi siapapun untuk memahami dan menerapkan ilmu data. Banyak platform seperti DQLab yang menyediakan materi belajar secara bertahap, mulai dari pengenalan konsep dasar, penggunaan tools visual tanpa coding, hingga secara perlahan belajar bahasa pemrograman seperti Python. Buat kamu yang penasaran tapi masih ragu, artikel ini akan bantu menjawab kegelisahanmu soal gimana caranya mulai belajar data science dari nol, meskipun kamu bukan programmer.

1. Kenali Apa Itu Data Science dan Kenapa Penting

Sebelum terjun lebih dalam, kamu perlu tahu dulu apa sebenarnya data science itu dan kenapa bidang ini sangat diminati saat ini. Data science adalah ilmu yang digunakan untuk mengekstrak wawasan dan informasi berharga dari data, baik dalam bentuk angka, teks, maupun visual. Tujuannya? Membantu pengambilan keputusan yang lebih baik di berbagai bidang—mulai dari bisnis, kesehatan, pemasaran, hingga pemerintahan.

Menariknya, peran seorang data scientist atau data analyst kini semakin dibutuhkan oleh berbagai perusahaan, tidak hanya di sektor teknologi, tapi juga industri kreatif, media, pendidikan, bahkan UMKM.

Belajar data science untuk pemula non-programmer berarti kamu akan mulai dari konsep dasar seperti apa itu data, bagaimana data dikumpulkan, jenis-jenis data, serta pemahaman akan pentingnya data dalam pengambilan keputusan sehari-hari.

Materi ini bisa dipelajari melalui kursus online berbasis video, latihan interaktif, dan simulasi studi kasus yang ringan. Di sinilah kamu akan menyadari bahwa data science itu sebenarnya bisa dipahami oleh siapa saja, selama ada kemauan untuk belajar.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Gunakan Tools Tanpa Coding untuk Belajar Analisis Data

Banyak orang berpikir bahwa untuk menganalisis data, kamu harus jago coding. Padahal, sekarang sudah ada banyak tools yang memungkinkan kamu belajar data science tanpa harus menulis satu baris kode pun. Tools seperti Microsoft Excel, Google Sheets, Tableau, dan Power BI bisa digunakan untuk melakukan analisis data, membuat visualisasi interaktif, hingga membangun dashboard yang insightful.

Belajar lewat tools ini jadi langkah awal yang sangat baik bagi pemula non-programmer karena kamu bisa langsung melihat hasil analisismu tanpa harus pusing memikirkan sintaks. Misalnya, kamu bisa melakukan filter, pivot table, hingga grafik tren penjualan dalam hitungan menit hanya dengan klik dan drag. Ini juga membantu kamu membangun intuisi dalam memahami data: mana yang penting, mana yang outlier, dan bagaimana menyajikan data agar mudah dimengerti oleh orang lain.

3. Pahami Alur Kerja Nyata dalam Dunia Data

Langkah berikutnya adalah memahami workflow dalam dunia data. Workflow ini mencakup proses dari awal hingga akhir: mulai dari pengumpulan data (data collection), pembersihan data (data cleaning), eksplorasi data (EDA), analisis, hingga pembuatan laporan (data storytelling). Mengetahui urutan dan cara kerja ini penting agar kamu tidak hanya belajar teori, tapi juga bisa mengaplikasikannya pada masalah nyata.

Di DQLab, misalnya, kamu akan diajak mengerjakan project berbasis studi kasus dunia nyata, seperti menganalisis performa penjualan toko online atau tren pencarian produk makanan sehat.

Dari sini, kamu tidak hanya paham bagaimana data diolah, tapi juga belajar cara membuat laporan yang menarik dan komunikatif. Bahkan tanpa coding, kamu tetap bisa mengikuti seluruh proses ini dengan tools visual yang mudah digunakan. Ini akan sangat berguna untuk portofoliomu di masa depan.

4. Mulai Belajar Python secara Bertahap dan Interaktif

Setelah kamu merasa nyaman dengan konsep dasar dan tools visual, kamu bisa mulai perlahan mengenal bahasa pemrograman seperti Python. Jangan khawatir, kamu nggak harus langsung jago. Di DQLab, misalnya, modul belajar Python disusun step-by-step mulai dari dasar banget: cara menulis kode sederhana, membuat variabel, tipe data, hingga membuat fungsi sendiri.

Menariknya, sistem belajar di DQLab bersifat interaktif dan langsung bisa dicoba di browser, tanpa harus install aplikasi tambahan. Ini sangat cocok untuk pemula non-programmer karena kamu bisa langsung melihat hasil dari setiap baris kode yang kamu tulis. Dengan belajar Python, kamu bisa mulai melakukan analisis data lebih mendalam, membuat automasi sederhana, hingga mempersiapkan diri ke jenjang yang lebih advance seperti machine learning.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

Belajar data science untuk pemula non-programmer dari nol bukan lagi mimpi. Kamu bisa mulai dari mengenali konsep dasarnya, memanfaatkan tools visual seperti Excel atau Tableau, memahami alur kerja data analyst, dan secara perlahan belajar Python secara interaktif. Yang paling penting, kamu nggak harus punya latar belakang IT untuk bisa sukses di dunia data.

Kalau kamu ingin belajar secara terarah dan terstruktur, DQLab punya program beasiswa belajar data science gratis selama 1 bulan! Di DQLab kamu bisa akses materi lengkap, latihan studi kasus, dan project real untuk membangun portofolio. Yuk manfaatkan kesempatan ini untuk upgrade skill dan masuk ke dunia data yang lagi booming. Daftar sekarang di DQLab!