PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 2 Jam 22 Menit 29 Detik

Kia-kiat Sukses Belajar Data Scientist Otodidak

Belajar Data Science di Rumah 14-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-02-2024-10-14-205427_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Kini, profesi data scientist diakui memiliki prospek karier yang sangat baik. Karena banyak perusahaan mulai mencari individu yang mampu mengolah, menganalisis, dan memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Namun, tidak semua orang memiliki kesempatan untuk menempuh pendidikan formal di bidang ini.


Kabar baiknya, banyak data scientist yang berhasil belajar secara otodidak. Bagaimana caranya? Artikel ini akan membahas strategi efektif belajar otodidak untuk menjadi data scientist. Mulai dari keterampilan penting yang dibutuhkan, sumber belajar yang tersedia, strategi belajar yang efektif, serta kendala umum yang dihadapi dalam perjalanan menjadi data scientist secara otodidak.


1. Keterampilan untuk Menjadi Data Scientist

Menjadi seorang data scientist memerlukan kombinasi dari berbagai keterampilan teknis dan non-teknis. Keterampilan utama yang dibutuhkan adalah pemahaman dalam pemrograman, terutama dengan bahasa seperti Python dan R, yang paling umum digunakan dalam analisis data. Dengan skill ini, data scientist dapat memanipulasi data, membangun model, dan menganalisis hasil.


Kedua, statistik dan matematika sebagai fondasi dalam analisis data. Seorang data scientist perlu memahami konsep-konsep seperti distribusi probabilitas, inferensi statistik, dan regresi. Tanpa dasar yang kuat dalam statistik, sulit untuk mengambil keputusan yang tepat berdasarkan data.


Keterampilan dalam manajemen data seperti bekerja dengan SQL dan tools big data lainnya diperlukan untuk mengakses, membersihkan, dan memanipulasi data dalam skala besar. Selain itu, machine learning juga menjadi penting karena banyak analisis data modern yang melibatkan penggunaan algoritma ML untuk membuat prediksi atau klasifikasi berdasarkan dataset yang besar dan kompleks.


Keterampilan non-teknis seperti kemampuan analitis, pemecahan masalah, serta komunikasi yang baik juga harus dimiliki karena seorang data scientist sering kali harus mengomunikasikan hasil analisisnya kepada stakeholder yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Oleh karena itu, penting memiliki kemampuan komunikasi yang mudah dipahami dan terstruktur.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Sumber Belajar Data Scientist untuk Pemula

Ada banyak sekali sumber daya yang bisa dimanfaatkan oleh pemula untuk mempelajari data science secara otodidak. Salah satu tempat terbaik untuk memulai adalah platform kursus online. Kursus-kursus ini sering kali menawarkan program-program sertifikasi yang mencakup semua aspek penting dari data science, mulai dari statistik hingga machine learning.


Selain itu, ada juga situs seperti Kaggle, yang tidak hanya menawarkan kursus singkat gratis tetapi juga menyediakan akses ke dataset untuk dipraktikkan. Platform seperti Kaggle bahkan mengadakan kompetisi data science, di mana peserta bisa belajar sambil berkompetisi dengan profesional lain dari seluruh dunia.


YouTube juga merupakan sumber belajar yang bermanfaat, dengan banyak tutorial dan video penjelasan yang dapat membantu pemula memahami topik-topik kompleks dengan cara yang lebih visual. Buku-buku seperti "Python for Data Analysis" oleh Wes McKinney atau "An Introduction to Statistical Learning" oleh Gareth James adalah beberapa referensi yang sangat baik untuk mempelajari dasar-dasar analisis data dan machine learning.


3. Kendala Umum Belajar Data Science

Meskipun ada banyak sumber daya yang tersedia, belajar data science secara otodidak juga tidak lepas dari berbagai tantangan. Kendala utama yang dihadapi oleh pemula adalah kebingungan dalam memilih sumber belajar yang tepat. Karena data science adalah bidang yang luas, sering kali pemula merasa kewalahan dengan banyaknya informasi yang harus dipelajari.


Kalian mungkin tidak tahu harus mulai dari mana atau bahan mana yang paling relevan dengan tujuan. Selain itu, ada juga tantangan teknis seperti kesulitan memahami konsep matematika atau statistik yang kompleks, terutama jika tidak memiliki latar belakang yang kuat di bidang tersebut.


Kurangnya panduan atau mentor juga banyak dihadapi dalam belajar otodidak. Belajar secara otodidak berarti harus belajar sendiri tanpa bimbingan dari seorang profesional yang lebih berpengalaman, yang bisa membuat proses belajar menjadi lebih lambat atau bahkan membuat pemahaman menjadi salah arah.


Banyak orang juga menghadapi masalah dalam menjaga motivasi ketika proses belajar menjadi sulit atau memakan waktu lebih lama dari yang diharapkan. Menghadapi error dalam membangun model data juga bisa membuat frustasi dan kadang-kadang menurunkan semangat. Oleh karena itu, sangat penting untuk memiliki mentalitas yang tangguh dan siap untuk terus belajar sendiri.


4. Strategi Belajar Data Scientist Otodidak yang Efektif

Belajar secara otodidak memerlukan strategi yang terencana dan disiplin yang kuat. Kalian bisa memulai dengan membagi proses belajar ke dalam langkah-langkah kecil dan bertahap. Pelajari dasar-dasar pemrograman dan statistik sebelum beralih ke topik yang lebih kompleks seperti machine learning. Dengan ini, kalian akan memiliki pondasi yang kuat.


Selain itu, penting untuk menggabungkan teori dengan praktik. Hanya mempelajari teori tanpa menerapkannya dalam proyek nyata tidak akan cukup. Proyek praktis seperti menganalisis dataset dari Kaggle atau membuat model prediktif sederhana dengan Python bisa sangat membantu dalam memperkuat pemahaman.


Konsistensi juga kunci dalam belajar otodidak. Menetapkan jadwal belajar yang teratur, meskipun hanya beberapa jam sehari, akan memberikan hasil yang lebih baik dalam jangka panjang dibandingkan belajar dalam intensitas tinggi namun tidak konsisten.


Selain itu, penting juga untuk membuat portofolio proyek sebagai bukti dari apa yang telah dipelajari. Ini bisa mencakup proyek-proyek analisis data yang telah diselesaikan, model prediksi yang telah dibangun, atau skrip pemrograman yang digunakan untuk memanipulasi data.


Terakhir, jangan ragu untuk berpartisipasi dalam komunitas. Bertanya kepada orang lain, mencari masukan, atau bahkan ikut berkompetisi dalam tantangan data science dapat memberikan motivasi tambahan serta ilmu baru.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Bagi kalian yang bingung mencari sumber belajar otodidak yang terbaik, DQLab adalah salah satu platform belajar yang tepat. DQLab memiliki fasilitas Live Class Bootcamp Data Scientist untuk kalian yang ingin belajar secara intensif bersama praktisi handal di bidangnya. Program ini memberikan beragam manfaat di antaranya:

  • Belajar dari dasar dengan materi terstruktur dan dikemas dengan metode storytelling.

  • Asah teori dan skill secara langsung dengan studi kasus nyata di industri.

  • Sesi bimbingan dengan mentor untuk membangun portfolio data.

  • Materi dan rekaman sesi bisa diakses selamanya.

  • Dapatkan e-certificate setelah menyelesaikan program.


Yuk, tunggu apalagi segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Data Scientist, untuk nikmati proses pembelajaran intensif dengan para ahli di bidangnya! Persiapkan diri kalian untuk menjadi seorang Data Scientist yang mahir bersama DQLab.


Mulai Belajar
Data Scientist Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Scientist

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login