Kursus Data Science di Jakarta: Mau Memulai Karir Menjadi Data Scientist? Yuk Mulai Belajar Data Science Bersama DQLab!

Kursus data science merupakan salah satu "jembatan" untuk belajar ilmu data scientist. DI era modern saat ini, kursus data science tidak harus dilakukan dua arah antara mentor dan pelajar, tetapi dapat juga dilakukan secara online. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi, kita dapat belajar kapanpun dan dimanapun hanya dengan menggunakan gadget dan jaringan internet. 

Perkembangan digital yang semakin pesat, memaksa kita untuk mengikuti perkembangan teknologi yang saat ini diterapkan hampir di semua sektor atau kita akan tertinggal. Di era serba modern saat ini, belajar data science adalah suatu hal yang mutlak. Bagaimana tidak, hampir semua industri memproduksi dan membutuhkan data dalam jumlah yang besar setiap harinya. Data yang diperlukan pun, belum tentu siap untuk digunakan, sehingga perlu proses awal agar data siap diolah. Bayangkan, bagaimana sulitnya suatu pekerjaan di era big data seperti saat ini tanpa adanya bekal ilmu data science. Oleh karena itu, banyak orang berlomba-lomba belajar dan menguasai ilmu data science untuk menunjang performa kerja mereka. Pertanyaan yang sering muncul dari seseorang yang masih awam mengenai data science adalah "apa yang harus saya lakukan pertama kali jika saya mau menjadi data scientist?" Tenang, DQLab tahu jawabannya! Yuk baca artikelnya sampai selesai!

1. Apa itu Data Scientist?

Data scientist adalah sebuah profesi yang bergelut dengan ilmu data science. Seorang data scientist harus mempelajari lima komponen utama yaitu data treatment, data warehouse, status model, teknologi, dan art. Data scientist membutuhkan software untuk membantu pekerjaan mereka, contohnya bahasa pemrograman R, Python, dan software warehouse seperti MySQL. Data scientist adalah pekerjaan yang tidak hanya membutuhkan teori statistika, matematika, dan ilmu komputer, tetapi juga memerlukan kemampuan untuk menerapkan teori tersebut kedalam studi kasus real. Jika kamu mau menjadi seorang data scientist yang handal, tiga hal yang harus kamu lakukan adalah banyak-banyak membaca, mempelajari metode, dan menerapkannya. Sesuai kata pepatah, pengalaman adalah guru terbaik. Jadi, banyak mencoba dan berlatih adalah kunci menguasai data science. Kemampuan dasar yang harus dimiliki oleh seorang data scientist adalah data text, basai data baik SQL maupun nonSQL, time series dan peramalan, dan web scraping. Kemampuan ini adalah kemampuan dasar yang harus dimiliki seorang data scientist di sebuah perusahaan. Pada saat mengolah data, seorang data scientist membutuhkan alat untuk memproses kumpulan data tersebut. Oleh karena itu, seorang data scientist membutuhkan kemampuan computer programming seperti Python, R, Scala, Jawa, dan lain sebagainya. Bahasa pemrograman ini juga dapat digunakan untuk menerapkan teknik machine learning dan olah data statistik. Setelah menguasai bahasa pemrograman, seorang data scientist harus menguasai teknik preprocessing data dan ilmu statistika. Teknik preprocessing merupakan langkah awal dalam pemrosesan data. Pada proses ini, data akan dibersihkan dari noise dan missing value, setelah itu data ditransformasi menjadi format data yang sesuai dengan metode yang akan digunakan. Ilmu data science merupakan perkembangan dari ilmu statistika, oleh karena itu, wajib hukumnya bagi data scientist untuk memahami ilmu statistika. 

Baca Juga: Mau Ikut Kursus Data Science Tapi Masih Bingung? Yuk Ikuti Tips Berikut Sebelum Kamu Memilih Tempat Kursus Data Science!

2. Kemampuan yang Harus Dimiliki Oleh Data Scientist

Jika sebelumnya kita sudah sekilas menyinggung kemampuan yang harus dimiliki oleh seorang data scientist, yuk sekarang kita kupas tuntas apa saja skill yang harus dimiliki oleh seorang data scientist!

Pertama. seorang data scientist harus menguasai preprocessing data. Proses ini dilakukan sebelum memulai tahap machine learning atau mengolah data menggunakan metode tertentu. Hal yang sering dilakukan dalam proses preprocessing adalah mentransformasi data. Proses ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola yang ada pada kumpulan data. Skill kedua adalah Mengenali pitfalls. Pitfalls adalah bias yang ada pada kumpulan data yang dapat mengganggu hasil analisis data. Kemampuan ini merupakan salah satu kemampuan yang sulit dan membutuhkan jam terbang. Jadi, banyak-banyaklah membaca dan berlatih untuk melatih kepekaanmu terhadap pitfalls. Namun jangan khawatir, saat ini sudah ada banyak buku yang membahas mengenai pitfalls dan bias pada data. Kemampuan ketiga yang harus dimiliki oleh seorang data scientist adalah sistem basis data. Sistem basis data terintegrasi dengan database administrator yang mengharuskan data scientist untuk menyambungkan sistem basis data, mengoptimalkan query, dan mentransformasi database yang ingin digunakan. Jadi, agar mendapatkan semua data yang diperlukan, seorang data scientist harus benar-benar menguasai sistem basis data. Kemampuan selanjutnya yang harus dikuasai oleh seorang data scientist adalah web scraping. Web scraping adalah teknik untuk mengambil data text yang ada dalam sebuah website. Elemen penting yang ada dalam web scraping adalah HTML dan XPath. Banyak software yang bisa membantumu untuk melakukan proses web scraping misalnya, Apache Nutch, JSoup, dan Scrapy. Bahasa pemrograman R dan Python juga bisa digunakan untuk melakukan web scraping. Tetapi kamu membutuhkan library khusus yaitu library API untuk mengaksesnya. Kemampuan terakhir yang harus dimiliki oleh seorang data scientist adalah pemrograman komputer. Pemrograman komputer merupakan hal wajib yang harus dikuasai oleh data scientist. Pada dasarnya, seorang data scientist harus memiliki kemampuan bahasa pemrograman seperti Python, Java, R, dan lain sebagainya. 

3. Tips dan Langkah Mudah Menjadi Data Scientist

Belajar menjadi data scientist memang susah-susah gampang. Kita memerlukan ketekunan untuk mempelajari profesi ini. Berikut ini DQLab akan membantumu mencari rumus mudah untuk menjadi data scientist. Pertama, pelajari dasar ilmu komputer dan pembuatan kode atau sintaks. Kamu bisa mulai belajar bahasa pemrograman R, SAS, Python, dan lain sebagainya. Kedua, mulailah belajar mentransformasi data mentah atau raw data menjadi format data tertentu. Setelah kamu bisa melakukan preprocessing data, maka mulailah belajar visualisasi data dan membuat laporan. Misalnya, buatlah grafik yang sesuai untuk kumpulan data yang telah kamu bersihkan. Hal terpenting dalam visualisasi data adalah bagaimana pesan atau informasi grafik itu dapat dibaca oleh pembaca tanpa membaca teks atau catatan tambahan. langkah selanjutnya adalah mempelajari database seberti My, SQL, Netezza, dan lain sebagainya. Jika kamu sudah mulai menguasai langkah-langkah tersebut, saatnya kamu mulai memberanikan diri untuk terjun dan mengolah data berukuran besar karena sebagian besar data scientist bekerja dengan big data. Jadi, kamu harus mulai berlatih memecahkan masalah menggunakan data berukuran besar. Langkah terakhir yang bisa kamu terapkan adalah cobalah mengikuti kompetisi atau conference. Semain banyak kamu mencoba, maka pengalamanmu untuk mengolah data semakin banyak. Selain itu, lomba dan conference bisa membangun rasa percaya dirimu untuk memulai karir di bidang data science. 

Baca Juga: Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!

4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

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

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita

Tags

data analyst Data Scientist Excel Data Science digital transformation excel