Kesalahan yang Harus Dihindari Saat Belajar Data Science
Kemudahan mencari informasi di era digitalisasi dengan tersambungnya jaringan internet yang ada saat ini membuat siapa pun bisa mengeksplor diri secara mandiri. Begitu pun dengan cara mempelajari data science. Tak bisa dipungkiri, belajar data science membutuhkan keseriusan dan kegigihan. Meskipun begitu semua orang dengan ragam latar belakang pendidikan bisa mempelajarinya. Metode pembelajarannya pun bervariasi, ada yang mendapatkan ilmu di sekolah formal, secara otodidak, ataupun melalui kursus.
Tak jarang, dalam proses belajar data science seringkali seseorang mengalami kendala. Oleh sebab itu, Yunika selaku data analyst di salah satu perusahaan e-commerce mengatakan untuk menyeimbangkan antara teori dengan praktik. "Belajar data science itu harus seimbang, baik teori maupun praktek. Jangan sampai hanya mempelajari teori tapi tidak memahami bagaimana mengimplementasikannya pada kasus nyata," kata Yunika.
Data & Analytics PwC Indonesia, Shofiyyah Nadiroh juga mengatakan jika ilmu data science merupakan ilmu yang menarik. Sebab, data science memiliki beragam komponen dan ilmu yang tergabung di dalamnya. Salah satu kunci untuk bisa mempelajari serta memahami ilmunya sebaik mungkin adalah dengan terus konsistesten dan disiplin. Berikut ini ada beberapa tips untuk menghindari kesalahan dalam belajar data science. Simak sampai habis ya!
1. Tidak Mengeksplor Kasus Industri Nyata
Hal pertama yang perlu dihindari ketika belajar data science adalah puas diri hanya dengan belajar teori. Seperti yang sudah disebutkan oleh Yunika, dalam mempelajari data science kita perlu menyeimbangkan antara teori yang dipelajari dengan mempraktikannya dalam kasus industri nyata. Dengan memperbanyak praktik pada kasus nyata yang umumnya terjadi di industri data, hal itu akan menambah wawasan serta mengasah insting sebagai seorang praktisi data yang berkompeten.
Baca juga : Mau Belajar Data Science Bebas Biaya? Nikmati Modulnya di DQLab, GRATIS!
2. Tidak Memperhatikan Kebutuhan Industri
Selanjutnya adalah tidak mencari tahu kebutuhan industri data. Dengan adanya ragam tools yang tersedia untuk pengolahan data, kamu harus memaksakan diri kamu untuk mengenal sejumlah tools tersebut. Karena pada praktiknya, setiap perusahaan menggunakan tools yang berbeda tergantung dengan kebutuhan perusahaan. Oleh sebab itu, ada baiknya kamu mempelajarinya agar bisa beradaptasi dengan mudah saat nanti kamu bekerja.
3. Tidak Konsisten Mempelajari Teori
Pada dasarnya ilmu data science bersifat "end to end" dan memiliki rangkaian yang panjang. Jika kamu tidak mempelajarinya secara konsisten, bukan tidak mungkin kamu akan kesulitan dalam memahaminya. Dengan penguasaan teori yang kamu miliki, hal itu akan menentukan bagaimana kualitas kamu sebagai seorang praktisi data akan terlihat. Selain itu, dengan penguasaan teori yang kamu miliki juga akan memudahkan kamu dalam menyelesaikan beragam permasalahan yang umumnya terjadi di tiap perusahaan. Jadi, pastikan kamu belajar mulai dari akar hingga ujungnya ya, Sobat Data!
Baca juga : Belajar Data Science, Jihar Lulusan Ekonomi Banting Stir Berkarir di Dunia Data
4. Meremehkan Proses Bisnis yang Terjadi
Data science pada dasarnya memang berfokus pada data itu sendiri. Tapi perlu diingat, data science juga mencakup lingkup bisnis. Oleh sebab itu, ilmu yang tidak kalah penting untuk kamu pelajari adalah ilmu seputar bisnis. Dengan memahami imu bisnis, kamu akan lebih mudah berkomunikasi dengan tim bisnis terkait. Hal ini juga akan berdampak saat kamu menganalisa data dengan memperhatikan aspek bisnis perusahaan.
5. Hidari Keempat Poin Diatas Yuk dengan Belajar Data Science di DQLab
Sobat Data, sudah tahu kan apa saja yang perlu dihindari saat belajar data science? Yuk, mulai terapkan tipsnya sekarang dengan belajar data science bersama DQLab. Di sini, kamu akan mendapatkan sejumlah modul yang bisa kamu akses secara gratis. Dengan modul ini, kamu bisa melatih dan mengasah kemampuanmu dalam coding, analisa data, dan lain sebagainya. Nantinya, akan ada senior pakar data yang akan menjadi mentor belajar kamu. Kamu bisa bertanya secara langsung kepada mereka tentang materi pembelajaran. Ayo mulai belajar data science sekarang juga!