Intip, Data Science Roadmap Pemula dengan DQLab Career Track!

Memulai karier sebagai data scientist atau data analyst bisa terasa menantang, apalagi bagi pemula tanpa latar belakang teknis. Namun, dengan roadmap pembelajaran yang jelas dan terstruktur, kamu bisa mempelajari skill penting satu per satu secara efektif.

DQLab, sebagai platform pembelajaran data secara online, menyediakan Career Track Data Analyst dan Data Scientist yang disusun langsung oleh praktisi industri. Dalam artikel ini, kita akan membahas tahap-tahap belajar yang harus kamu kuasai, beserta insight dan data terkini untuk membantumu memahami pentingnya tiap tahap.

1. Memahami Bahasa Pemrograman Fundamental

Langkah pertama adalah memahami bahasa pemrograman fundamental, dan Python merupakan pilihan terbaik untuk memulai. Python dikenal sebagai bahasa yang mudah dipahami oleh pemula karena sintaksnya yang clean dan intuitif, namun tetap sangat powerful untuk kebutuhan analisis data dan machine learning.

Berdasarkan Stack Overflow Developer Survey 2023, Python menjadi bahasa paling populer kedua di dunia dengan tingkat penggunaan sebesar 49,28% oleh developer global. Ini menunjukkan bahwa Python telah menjadi skill wajib di dunia teknologi, termasuk untuk para data enthusiast.

Di Career Track DQLab, kamu akan mulai dengan mempelajari dasar-dasar Python seperti struktur data, control flow, fungsi, dan built-in function penting. Tak hanya teori, kamu juga langsung diajak praktek lewat latihan-latihan yang mensimulasikan kasus nyata di industri.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

2. Memahami Bahasa SQL

Selanjutnya, kamu perlu memahami SQL (Structured Query Language), yaitu bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola dan mengambil data dari sistem database relasional. SQL menjadi skill yang sangat penting karena hampir semua perusahaan menyimpan data dalam sistem database, baik itu MySQL, PostgreSQL, hingga BigQuery.

Survei dari DataCamp pada tahun 2022 menunjukkan bahwa sekitar 70% praktisi data menggunakan SQL secara rutin dalam pekerjaan mereka. Bahkan, banyak lowongan kerja Data Analyst mencantumkan SQL sebagai syarat utama.

Dalam modul DQLab, kamu akan belajar menulis query SQL untuk mengambil, menyaring, dan menggabungkan data dari berbagai tabel menggunakan perintah seperti SELECT, WHERE, JOIN, dan GROUP BY. Modul ini juga mencakup latihan soal dengan skenario industri agar kamu terbiasa menggunakan SQL dalam konteks nyata.

3. Memahami Konsep Exploratory Data Analysis

Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan tahapan penting dalam proses analisis data, di mana seorang analis harus memahami struktur data, mendeteksi pola, outlier, serta mengevaluasi kelengkapan dan kualitas data sebelum melakukan modeling atau visualisasi.

Faktanya, menurut survei Kaggle 2022, sekitar 80% waktu seorang Data Scientist dihabiskan untuk kegiatan seperti pembersihan data dan EDA. Dalam Career Track DQLab, kamu akan mempelajari bagaimana menggunakan Python dan library Pandas untuk melakukan EDA, mulai dari melihat distribusi data, menganalisis nilai-nilai yang hilang, mendeteksi anomali, hingga melakukan transformasi dasar.

Kamu juga akan dikenalkan dengan konsep statistik deskriptif seperti mean, median, mode, dan standar deviasi, yang membantu menyimpulkan data secara kuantitatif. Melalui EDA, kamu tidak hanya mengerti "apa" isi data, tapi juga mulai menjawab "mengapa" pola-pola itu terjadi.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

4. Memahami Konsep Visualisasi Data

Setelah data dipahami dan dianalisis, tahap selanjutnya adalah menyajikan hasil temuan dalam bentuk visualisasi yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan. Visualisasi data sangat penting karena otak manusia memproses informasi visual jauh lebih cepat dibandingkan teks.

Berdasarkan laporan dari Tableau, 90% informasi yang diterima otak manusia bersifat visual, dan data yang ditampilkan secara visual dapat diproses hingga 60.000 kali lebih cepat. Dalam modul visualisasi DQLab, kamu akan belajar menggunakan library Matplotlib dan Seaborn untuk membuat grafik seperti bar chart, pie chart, histogram, dan line chart.

Kamu juga diajarkan memilih jenis visualisasi yang tepat sesuai konteks dan tujuan analisis. Tidak hanya sekadar membuat grafik, kamu akan belajar menyusun narasi dan storytelling berbasis data agar audiens memahami insight yang ingin kamu sampaikan.

Menguasai keempat kompetensi dasar ini, mulai Python, SQL, EDA, dan visualisasi data, akan membekalimu dengan kemampuan utama yang dibutuhkan di hampir semua posisi data, terutama Data Analyst dan Data Scientist. Namun, belajar secara acak tanpa struktur sering kali membuat prosesnya menjadi tidak efisien.

Itulah mengapa Career Track DQLab hadir sebagai solusi belajar yang terarah dan aplikatif. Dengan materi yang dirancang langsung oleh praktisi industri dan pendekatan berbasis proyek nyata, kamu bisa memulai perjalanan karier data dengan percaya diri.

Kabar baiknya, saat ini kamu bisa belajar GRATIS selama 1 bulan untuk mencoba seluruh modul DQLab melalui program spesial. Jangan lewatkan kesempatan ini untuk membangun masa depan karier datamu, mulai dari sekarang.

FAQ:

1. Apa itu Data Science dan mengapa penting untuk dipelajari?

Data science adalah bidang yang menggabungkan statistik, pemrograman, dan pengetahuan domain untuk mengolah data menjadi insight yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan. Di era digital saat ini, hampir semua industri bergantung pada data untuk inovasi, strategi, dan efisiensi bisnis, sehingga keterampilan di bidang ini sangat dibutuhkan.

2. Mengapa harus belajar Python dan SQL lebih dulu?

Python dan SQL adalah dua bahasa paling mendasar dan paling sering digunakan di dunia Data Science dan Data Analytics. Python digunakan untuk analisis data, machine learning, dan visualisasi, sedangkan SQL digunakan untuk mengakses dan mengolah data dari database. Keduanya saling melengkapi dan menjadi skill wajib di industri.

Tags

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