Konsep yang Sering Salah Kaprah dalam Bootcamp Data Scientist

Bootcamp Data Scientist telah menjadi salah satu cara populer untuk mendapatkan keterampilan dalam bidang data science secara cepat dan intensif. Namun, ada beberapa konsep yang sering disalahpahami oleh peserta bootcamp. Konsep ini tentu mengaburkan pemahaman mendasar tentang apa yang sebenarnya dibutuhkan untuk menjadi seorang data scientist yang kompeten.

Ketika peserta terjebak dalam kesalahpahaman tersebut, mereka mungkin kehilangan fokus pada aspek penting, seperti kemampuan analitis yang kuat, pemahaman tentang proses bisnis, dan kemampuan untuk bekerja dengan data yang tidak selalu ideal. 

Akibatnya, meskipun mereka mungkin menyelesaikan bootcamp dengan keahlian teknis tertentu, mereka masih bisa merasa tidak siap saat dihadapkan pada tantangan nyata di industri. Ada beberapa konsep yang sering disalahpahami oleh peserta bootcamp data scientist. Berikut adalah beberapa kesalahpahaman umum yang perlu diluruskan. Simak yuk sahabat DQLab!

1. Data Cleaning Tidak Penting

Data cleaning sering dianggap sebagai tugas yang membosankan dan kurang penting, sehingga peserta bootcamp cenderung mengabaikan atau meremehkannya. Padahal, dalam praktik data science, sekitar 60-80% dari pekerjaan seorang data scientist melibatkan membersihkan data. Tanpa data yang bersih dan terstruktur, algoritma machine learning tidak akan memberikan hasil yang akurat atau bermakna.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Semua Permasalahan Data Bisa Diselesaikan dengan Machine Learning

Peserta bootcamp sering kali percaya bahwa setiap masalah dalam dunia nyata dapat diselesaikan dengan machine learning. Padahal, banyak masalah data dapat diatasi dengan pendekatan statistik sederhana atau teknik non-machine learning. Machine learning adalah salah satu alat dalam kotak peralatan data scientist, tetapi bukan satu-satunya solusi untuk semua masalah.

3. Hanya Menguasai Teori Sudah Cukup

Banyak peserta bootcamp yang berfokus pada mempelajari alat atau software tertentu, seperti Python, R, atau SQL, dan menganggap bahwa menjadi ahli dalam alat-alat ini sudah cukup. Padahal, pemahaman mendalam tentang konsep statistik, algoritma machine learning, dan cara menginterpretasikan hasil jauh lebih penting. Alat hanyalah sarana untuk mempermudah proses, tetapi pemahaman teori di balik data science adalah fondasi utamanya.

Ada juga yang beranggapan bahwa memahami teori saja sudah cukup tanpa perlu mengasah keterampilan praktis. Padahal, data science adalah bidang yang sangat aplikatif. Keterampilan praktis seperti melakukan eksplorasi data, menulis kode yang efisien, dan menangani masalah nyata sangat penting. Kombinasi antara teori dan praktik akan memberikan keahlian yang solid.

4. Data Science Selalu Menggunakan Big Data

Ada kesalahpahaman bahwa data science selalu berkaitan dengan big data atau data dalam jumlah sangat besar. Faktanya, tidak semua proyek data science melibatkan big data. Banyak kasus di dunia nyata yang menggunakan data dalam jumlah kecil atau sedang, tetapi tetap memerlukan analisis yang mendalam. Keterampilan untuk bekerja dengan berbagai ukuran data sangat penting bagi data scientist.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

5. Bootcamp Menjamin Pekerjaan di Industri Data

Banyak peserta bootcamp yang beranggapan bahwa setelah menyelesaikan bootcamp, mereka otomatis akan mendapatkan pekerjaan sebagai data scientist. Kenyataannya, bootcamp hanyalah langkah awal dalam perjalanan panjang menjadi seorang data scientist. Pengalaman praktis, portofolio proyek, dan kemampuan untuk terus belajar dan berkembang adalah kunci untuk mendapatkan pekerjaan di industri.

Bootcamp data science bisa menjadi jalan yang baik untuk memulai karier di bidang ini, tetapi penting untuk memahami konsep-konsep dasar dengan benar. Kesalahpahaman seperti fokus yang berlebihan pada alat, machine learning, atau kepercayaan bahwa bootcamp akan langsung membuka pintu pekerjaan dapat membatasi perkembangan peserta. Menggabungkan pemahaman teori yang kuat, keterampilan praktis, dan sikap terus belajar adalah kunci sukses di dunia data science.

Yuk, mulai belajar dan kuasai skill data scientist dari nol hingga advanced. Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0.

Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir. Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Sahabat DQ juga bisa gali potensi dari materi Machine Learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid