Gunakan Roadmap Belajar Data Science Sebagai Patokan untuk Pemula

Menurut Harvard Business Review, data scientist adalah "The Sexiest Job in 21st Century". Hal ini tentunya mencuri perhatian banyak orang! Di dunia data, era Big Data perusahaan mulai bekerja menggunakan data berukuran petabyte dan exabyte. Data yang berukuran besar ini memerlukan tools penyimpanan khusus, misalnya Hadoop. 

Pertumbuhan data yang kian meningkat menyebabkan kebutuhan data scientist mulai bertambah pesat. Sayangnya peluang yang besar ini belum sebanding dengan banyaknya SDM yang berkualitas. Peluang yang besar ini tidak disia-siakan oleh sebagian orang. Terbukti dengan meningkatnya minat belajar data science hingga menjamurnya platform belajar data science baik online maupun offline. 

Sayangnya, tidak semua orang bisa mengambil pendidikan formal untuk mendalami data science. Untungnya kita hidup di era teknologi dimana semua orang bisa belajar dari sumber apapun. Bahkan, kita bisa menguasai sesuatu dengan belajar sendiri. Tahukah kamu jika kita bisa belajar data science secara mandiri? 

Yaps! Kunci memahami data science secara otodidak adalah dengan tekun dan disiplin. Pada artikel kali ini DQLab akan membocorkan roadmaps belajar data science secara mandiri bagi pemula yang ingin berkarir di dunia data. Jadi tunggu apa lagi? Yuk kita simak bersama!

1. Belajar Matematika dan Statistika

Pengolahan big data menggunakan data science tidak akan terlepas dari statistika. Bahkan ketika kita menulis script bahasa pemrograman kita harus memahami bagaimana basic statistika agar script kita berjalan tanpa error. Beberapa teori matematika yang perlu kita pahami adalah aljabar linier, kalkulus, dan teknik optimisasi.

Ketiga teori ini akan membantu kita dalam memahami berbagai algoritma machine learning yang sangat penting dalam dunia data science. Selain itu, kita juga harus memahami beberapa teori statistika, misalnya teori probabilitas, ANOVA, Regresi, dan lain sebagainya.

Baca juga: Berkenalan dengan Algoritma Data Science Populer 2022

2. Belajar Bahasa Pemrograman

Saat ini ada banyak bahasa pemrograman yang digunakan di dunia data science. Namun top 2 bahasa pemrograman yang sering digunakan adalah R dan Python. Kedua bahasa pemrograman ini bersifat open source sehingga bisa digunakan untuk tujuan komersial maupun non komersial. 

Pertanyaannya, bahasa pemrograman manakah yang terbaik? Well, tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini. Semua tergantung tujuan dan kenyamanan kita. Bagi seseorang yang fokus dengan akademis dan lebih sering menggunakan matematika dan statistika, bahasa pemrograman R mungkin lebih cocok, namun jika kita ingin mengerjakan banyak hal seperti web development, game development, dan lain sebagainya maka python akan lebih baik. 

Namun, lagi-lagi semua kembali ke diri kita masing-masing. Tak ada salahnya belajar dan menguasai kedua bahasa pemrograman tersebut, bukan?

3. Belajar Machine Learning

Machine learning adalah salah satu bagian terpenting dari data science dan menjadi salah satu hot subject yang banyak diangkat oleh peneliti sehingga setiap tahunnya ada banyak algoritma baru yang berhasil dikembangkan. Machine learning sangat berguna bagi seorang data scientist karena dengan tools ini mereka bisa mengolah data berukuran besar dengan lebih mudah. 

Seorang data scientist paling tidak harus memahami dasar supervised dan unsupervised learning. Python dan R memiliki beberapa library powerful yang bisa di-build untuk project machine learning, bahkan deep learning.

4. Belajar Tools Visualisasi Data

Point ke-empat ini adalah point tambahan. Akan lebih baik jika seorang data scientist bisa memvisualisasikan hasil olahan datanya. Meskipun visualisasi data lebih banyak digunakan oleh data analyst untuk membuat report, namun tidak ada salahnya bagi seorang data scientist untuk mempelajari tools visualisasi data. Ada berbagai tools yang bisa dipelajari, seperti Google Data Studio, Power BI, bahkan Tableau. Namun, python dan R juga memiliki library untuk membuat visualisasi data.

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

5. Terapkan Roadmaps dengan Modul dari DQLab

Setelah memahami tahap-tahap dan hal yang harus dipelajari, pertanyaannya adalah dimana sumber belajar terpercaya yang bisa digunakan? Jawabannya adalah DQLab! Modul DQLab disusun secara terstruktur mulai dari level beginner hingga pengaplikasian di dunia real sehingga proses belajar kita akan lebih terarah. 

Modul DQLab dilengkapi dengan live code editor sehingga kita bisa langsung praktek tanpa membuka software lain. Yuk klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk menikmati pengalaman seru menggunakan live code editor DQLab melalui FREE modul "Introduce to Data Science" dengan R dan Python. Selamat belajar!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissaa Widya Davita

Tags