Kupas Tuntas Roadmap Data Science Khusus NON IT
Sebagian besar pekerjaan data science memang memerlukan gelar yang berlatar belakang di bidang STEM (Science, Technology, Engineering, Math) tapi, tak sedikit pula yang orang-orang bisa berkarir di profesi data science meskipun tidak memiliki gelar ataupun latar belakang pendidikan dari STEM.
Lantas bagaimana cara menjadi data science meskipun tidak memiliki background pendidikan STEM? Sebelum membahas ke arah tersebut, kita perlu memahami peran serta tanggung jawab seorang data science di perusahaan.
Berdasarkan beberapa peran serta tanggung jawab secara umum kamu perlu memahami terkait bagaimana cara visualisasikan data dalam bentuk grafik, melakukan penelitian terkait data pada perusahaan yang akan digunakan sebagai metode penentuan keputusan, serta melakukan analisis data perusahaan dalam skala besar yang sering disebut big data.
Untuk lebih lanjut, artikel ini akan menyuguhkan roadmap untuk mempelajari data science ala DQLab sehingga belajar kamu jadi lebih terstruktur!
1. Pahami Bahasa Pemrograman Fundamental
Kamu bisa mengikuti DQLab Career Track untuk mempelajari data science roadmap. Dalam DQLab Careet Track yang pertama kamu akan diajak untuk memahami bahasa pemrograman dari mulai yang fundamentalnya atau konsep dasarnya seperti; aturan penamaan variabel python, tipe data python, operator dalam python, python conditioning for decision, python loop control.
OOP (Object Oriented Programming) yang meliputi teknik class, object dan behavior pada python beserta representasi program sederhana, teknik encapsulation, inheritance dalam pemrograman OOP beserta representasi program sederhana, dan teknik polymorphism dan teknik overloading dalam pemrograman OOP pada python.
Baca juga: Machine Learning Data Science untuk Prediksi dan Klasifikasi
2. Pahami Konsep Dasar Exploratory Data Analysis
Kamu juga akan mempelajari konsep EDA ( Exploratory Data Analysis), pada modul ini kamu diharapkan memahami libraray pandas, numpy, dan matplotlib dari python, mengetahui jenis-jenis tipe data dalam data frame python, Mampu membaca datasets dari Excel dan CSV,
Membuat summary data sederhana, mencakup distribusi, varians, dan mendeteksi outliers dari dataset., hingga latihan dalam membuat laporan bisnis sederhana menggunakan Python.
3. Pahami Konsep Predictive Modeling
Pada bagian ini kamu akan berkenalan dengan machine learning sebagai suatu teknik dimana komputer dapat mengekstraksi atau mempelajari pola dari suatu data, kemudian dengan pola yang telah dipelajari dari data historis, komputer mampu mengenali dan memprediksi trend, hasil atau kejadian di masa mendatang atau dari observasi baru tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
4. Membuat Visualisasi Data
Terakhir kamu juga akan diajak untuk memahami konsep visualisasi data. Langkah-langkahnya mempersiapkan data yang diperlukan, membuat plot dari data yang sudah dipersiapkan tadi, mengkustomisasi berbagai komponen chart, seperti figure size, title, axis labels, grid hingga text, serta menyimpan grafik dalam bentuk file image.
Matplotlib dapat digunakan untuk memvisualisasikan data secara 2D maupun 3D dan menghasilkan gambar berkualitas yang bahkan dapat kamu simpan dalam berbagai format gambar, seperti JPEG dan PNG.
Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset.
Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang. Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.
Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!