Jangan Salah Pilih! Ini Pelatihan Data Scientist Terbaik

Peningkatan jumlah data yang dihasilkan oleh perusahaan, telah mendorong semakin banyaknya permintaan untuk kebutuhan talent data scientist. Industri-industri seperti teknologi, kesehatan, keuangan, e-commerce, atau manufaktur, semakin menyadari pentingnya posisi ini untuk mengolah data menjadi insight berharga bagi kelangsungan bisnis.

Namun, menjadi seorang data scientist bukanlah perjalanan yang mudah. Dibutuhkan keterampilan, pendidikan, dan pengalaman. Kalian perlu menguasai berbagai bidang, termasuk pemrograman, statistik, machine learning, pengolahan bahasa alami, pengolahan data besar, dan banyak lagi. Lantas dimana tempat belajar yang tepat untuk mengasah keterampilan tersebut? Simak pembahasan ini sampai akhir untuk tahu jawabannya!

1. Mengapa Job Data Scientist Semakin Banyak?

Dalam beberapa tahun terakhir, jumlah data yang dihasilkan oleh perusahaan meningkat secara drastis. Data ini mencakup berbagai informasi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis, optimisasi proses bisnis, dan pemahaman yang lebih mendalam tentang aspek lainnya. Oleh karena itu, permintaan talent data scientist yang dapat mengelola, menganalisis, dan mengekstrak insight dari data ini juga semakin meningkat.

Selain faktor di atas, kesadaran tentang potensi data untuk meningkatkan kinerja bisnis dan menciptakan keunggulan kompetitif juga telah meningkat secara signifikan di berbagai sektor. Banyak perusahaan yang menyadari pentingnya memanfaatkan data untuk mengambil keputusan yang lebih baik. Awalnya, peran data scientist lebih umum terlihat di industri teknologi dan perusahaan berbasis data. Namun, seiring waktu, banyak industri lainnya, seperti kesehatan, keuangan, e-commerce, manufaktur, dan pemerintahan, mulai menyadari nilai data dan mulai mencari kebutuhan data scientist untuk mengolah data mereka.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Apa Saja yang Perlu Dikuasai?

Sebagai seorang data scientist, ada beberapa keterampilan dan pengetahuan yang perlu dikuasai untuk berhasil dalam pekerjaan ini. Berikut adalah beberapa di antaranya.

• Pemrograman: Data Scientist perlu menguasai bahasa pemrograman seperti Python atau R untuk manipulasi data, analisis statistik, dan pembangunan model machine learning.

• Manipulasi Data: Kemampuan untuk membersihkan, mengubah, dan menggabungkan data dari berbagai sumber adalah keterampilan dasar. Ini melibatkan penggunaan alat seperti pandas untuk Python atau paket data.table untuk R.

• Machine Learning: Memahami berbagai algoritma machine learning, seperti regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan pengolahan bahasa alami (NLP). Data Scientist perlu tahu bagaimana memilih dan mengimplementasikan model yang sesuai untuk masalah yang dihadapi.

• Kemampuan Komunikasi: Data Scientist harus mampu menjelaskan hasil analisis secara akurat kepada orang non-teknis dan berkomunikasi secara efektif dengan anggota tim atau pemangku kepentingan lainnya.

• Pengelolaan Proyek: Kemampuan untuk mengelola proyek dengan baik, termasuk mengatur sumber daya, merencanakan pekerjaan, dan memenuhi tenggat waktu, adalah keterampilan tambahan yang penting untuk sukses sebagai Data Scientist.

3. Bagaimana Cara Menjadi Data Scientist?

Ada banyak cara yang bisa kalian lakukan untuk mempersiapkan diri menjadi data scientist. Pertama dengan self-learning. Banyak sumber belajar daring yang tersedia secara gratis atau berbayar yang dapat dimanfaatkan. Selain itu, ada juga banyak buku dan sumber belajar lainnya yang dapat membantu kalian memahami konsep dan tools yang diperlukan dalam data science.

Kalau kalian lebih suka belajar secara terstruktur dan mendapatkan bimbingan langsung, SahabatDQ dapat mengikuti kelas atau pelatihan data science. Beberapa universitas juga menawarkan program gelar pascasarjana atau kursus sertifikasi dalam data science.

Selama belajar, cobalah juga untuk menerapkan apa yang telah pelajari dengan mengerjakan proyek-proyek data science. Proyek-proyek ini bisa menjadi bagian dari portofolio untuk menunjukkan keterampilan kalian ke calon perekrut atau klien. Jangan lupa bergabunglah dengan komunitas data science, baik secara online maupun offline. Forum-forum khusus data science adalah tempat yang baik untuk berinteraksi dengan sesama data scientist, berdiskusi tentang topik terkini, dan memperoleh saran serta dukungan.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. DQLab, Rekomendasi Pelatihan Data Scientist Terlengkap

Dari penjelasan di atas, ternyata sangat penting untuk mulai menyiapkan diri sebagai praktisi data. Kalian bisa memulainya dengan mengikuti pelatihan. Masih bingung memilih tempat pelatihan atau kursus yang tepat? Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.

Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!