Hindari Kesalahan Ini dalam Ikuti Pelatihan Data Scientist
Profesi data scientist merupakan salah satu profesi yang paling diminati di industri teknologi. Pasalnya posisi data scientist menggabungkan kombinasi keilmuan antara analisis data, pemrograman, dan pemahaman bisnis. Tidak heran jika posisi ini mengemban tugas yang berat namun berkesempatan untuk mendapatkan gaji tinggi. Sebab profesi data scientist masuk dalam high-paying jobs di industri data.
Bagi kamu yang merupakan seorang pemula di ranah industri data, jangan khawatir jika memang kamu mendambakan posisi data scientist sebagai pilihan karir kamu. Salah satu jalan yang bisa ditempuh bagi pemula untuk memperdalam skill dan wawasannya adalah dengan mengikuti pelatihan data scientist.
Pelatihan data scientist akan membekali pesertanya dalam hal keterampilan teknis yang dibutuhkan oleh industri. Setiap pemula akan mendapatkan kesempatan yang sama dalam memperoleh input materi oleh instruktur yang sudah berpengalaman di bidangnya.
Namun, dalam proses pembelajarannya, peserta seringkali mengabaikan kesalahan-kesalahan umum yang terjadi saat mengikuti pelatihan data scientist. Kesalahan ini terjadi karena mereka sering berekspektasi pada hasil akhir yaitu diterima kerja daripada proses yang ia jalani selama pembelajaran di kelas pelatihan.
Jika ingin sukses dalam mengikuti pelatihan data scientist, penting untuk tidak mengabaikan beberapa kesalahan berikut. Apa saja? Simak terus ya sahabat DQLab!
1. Mengabaikan Dasar Matematika dan Statistik
Salah satu kesalahan terbesar dalam mengikuti pelatihan data scientist adalah mengabaikan pemahaman dasar matematika dan statistik. Data science sangat bergantung pada konsep-konsep ini, termasuk probabilitas, regresi, dan aljabar linear.
Tanpa pemahaman yang kuat dalam matematika dan statistik, sulit untuk memahami dan menerapkan algoritma dan model machine learning. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa kamu memiliki dasar yang kuat dalam matematika dan statistik sebelum terjun ke dunia data science.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Terlalu Fokus pada Alat dan Teknologi
Kesalahan lain yang sering terjadi adalah terlalu fokus pada alat dan teknologi daripada pemahaman konsep. Data scientist seringkali menggunakan berbagai perangkat lunak dan bahasa pemrograman, seperti Python, R, dan alat-alat seperti TensorFlow.
Namun, hanya memahami cara menggunakan alat-alat tersebut tanpa memahami prinsip-prinsip di balik mereka dapat mengarah pada pemahaman yang dangkal. Penting untuk memahami konsep-konsep dasar seperti pemrosesan data, eksplorasi data, dan algoritma machine learning sebelum mendalami alat dan teknologi tertentu.
Sumber Gambar: The Tensorflow Blog
3. Kurangnya Praktek
Pelatihan data scientist seringkali memerlukan banyak belajar teori, tetapi praktek adalah kunci keberhasilan dalam bidang ini. Kesalahan yang sering terjadi adalah kurangnya praktek dalam menerapkan konsep dan algoritma yang telah dipelajari. Tanpa praktik, pengetahuan hanya akan menjadi teori belaka. Untuk menghindari kesalahan ini, penting untuk mengambil proyek-proyek praktis dan berlatih menerapkan apa yang telah kamu pelajari.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Kurangnya Pemahaman Bisnis
Data science bukan hanya tentang analisis data, tetapi juga tentang memahami konteks bisnis. Kesalahan yang sering terjadi adalah data scientist yang hanya fokus pada aspek teknis tanpa memahami bagaimana solusi yang mereka kembangkan akan mempengaruhi perusahaan. Penting untuk memahami tujuan bisnis, kebutuhan pelanggan, dan dampak ekonomi dari analisis data yang kamu lakukan.
Sumber Gambar: Business2Community
Ayo mulai perjalanan kamu dalam mengasah keterampilan Data Scientist dan bergabunglah dengan kursus yang tepat untuk membantu mencapai kesuksesan dalam karir ini!
DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data.
Metode HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id!
Penulis: Reyvan Maulid