Kursus Data Science Jakarta: Dapat Tantangan Langsung untuk Mengerjakan Proyek di Kursus Data Science? Siapa Takut! Yuk Intip Tipsnya!
Siapa yang tidak menyangka kalau ternyata dengan kemajuan teknologi di era industri 4.0 saat ini memudahkan kita? Saat ini, kamu tidak perlu jauh-jauh ke tempat kursus data science secara langsung. Apalagi mengeluarkan banyak biaya yang besar untuk sekolah data science. Kini, dengan perkembangan era digital saat ini kita bisa mengikuti kursus data science secara online. Dengan banyaknya teknologi yang saat ini berkembang maka kalian dapat mengembangkan kemampuan kalian dalam data science. Karena saat ini terdapat banyak sekali lowongan mengenai pekerjaan yang berhubungan dengan industri data. Selain itu juga saingan yang tidak banyak dan ilmu ini belum diketahui oleh banyak orang. Apabila kalian kesulitan dalam mempelajari data science sendiri maka kalian bisa mengikuti kursus data science. Di Indonesia sendiri, perkembangan mengenai ilmu data science sangat berkembang pesat. Hal ini dibuktikan dengan menjamurnya kursus data science di seluruh penjuru nusantara. Selain itu, meningkatnya permintaan kebutuhan posisi di bidang data juga sejalan dengan banyaknya kursus-kursus data science. Bagi sebagian orang yang memiliki mobilitas tinggi dan waktu yang disesuaikan dengan kebutuhan individu tersebut, kursus data science online menjadi alternatif yang pas.
Adapun lembaga maupun penyedia layanan kursus data science tentunya memiliki program serta kegiatan pembelajaran yang berbeda-beda. Baik dari segi metode pembelajaran, syllabus atau kurikulum serta submission atau tugas yang diberikan kepada peserta atau member kursus. Salah satu yang menjadi keunikan dan perhatian dalam sebuah kursus data science adalah adanya projects atau challenge yang diberikan oleh data mentor atau data expert dari perusahaan terkemuka. Tantangan ini direpresentasikan sebagai contoh kasus yang terjadi pada industri data. Seperti yang kita ketahui, 70% data yang dihasilkan perusahaan adalah data kotor. Maka dari itu, kita dituntut untuk dapat menyelesaikan permasalahan tersebut dengan mengerjakan projects data. Tentunya, ini menjadi tantangan tersendiri bagi peserta atau member kursus untuk diuji kemampuan analisisnya dalam menyelesaikan sebuah challenge real case industry. Apakah kamu mendapatkan tantangan dari kursus data science untuk menyelesaikan challenge? Jika iya, jangan takut untuk menghadapinya. Berikut ini DQLab akan memberikan tips untuk menghadapi tantangan langsung untuk mengerjakan proyek dari Data Science. Pastikan simak artikelnya sampai habis ya!
1.Pahamilah Tujuan dan Latar Belakang Proyek Tersebut
Setiap projects maupun tantangan yang diberikan pasti ada tujuan dan maksudnya. Sebagai peserta kursus yang diberikan tantangan hendaknya memahami latar belakang studi kasus tersebut. Cara yang paling mudah adalah memahami permasalahan berdasarkan pertanyaan 5W + 1H (what, where, when, who, why dan how). Dari sini, kalian bisa menangkap tentunya kira-kira bagaimana permasalahan ini bisa diselesaikan. Kemudian, perlu juga memahami tugas dan langkah pengerjaannya. Ini bisa jadi penting karena penggunaan metode analisis dan perintah yang akan kita jalankan menggunakan bahasa pemrograman mengindikasikan tujuan studi kasus yang diselesaikan.
Misalnya ketika kamu diminta untuk menganalisis performa cabang pada bulan April 2020, berarti indikator yang bisa dipakai adalah melihat data cabang terbaik, ambil 5-10 data teratas, pengelompokan umur cabang serta melihat performa dari masing-masing kelompok umur. Selain tujuan, tugas dan langkah pengerjaannya, perlunya memahami dataset dengan dilakukan pengecekan. Apakah harus dilakukan cleansing data terlebih dahulu atau data tersebut bisa langsung untuk dianalisis. Perhatikan juga tipe data yang digunakan apakah bertipe character atau factor. Jika tidak ingin diubah, dengan bahasa pemrograman R bisa menggunakan fungsi stringsAsFactors. Hal ini berguna agar data-data yang bertipe character (seperti nama cabang, agen dan tanggal) tidak diubah menjadi factor.
2.Lakukan Step Tahapan Data Science yang digunakan dan Pahami Bahasa Pemrogramannya
Selanjutnya, yang perlu kamu ketahui adalah langkah pengerjaannya. Biasanya sebagai seorang calon praktisi data perlu tahu tahapan yang dilakukan dalam data science. Mulai dari Cleansing Data, Data Wrangling, Data Exploration, Data Analyze dan Data Visualization. Selain itu, kenali juga analisis data yang akan digunakan seperti penggunaan model, prediksi, asumsi serta teori untuk menunjang hasil proyek data kamu hingga mencapai akurasi yang paling tinggi. Bukan hanya itu saja, kamu juga perlu tahu bahwa selain akurasi yaitu periksa kembali agar tidak terjadi error maupun missing value yang terjadi pada data kamu. Misalnya ketika ingin mengerjakan suatu proyek data, tapi kamu sebelumnya berniat untuk melakukan manipulasi data. Maka kamu perlu mengeceknya terlebih dahulu dengan penggunaan bahasa pemrograman R dan Python.
Kemudian ketahui juga library atau packages yang diperlukan. Cara ini akan membantu kamu dalam menyelesaikan sebuah permasalahan dalam projects data. Package dplyr, merupakan package yang paling sering digunakan dalam analisis data, sangat membantu dalam manipulasi data, fungsi yang paling sering digunakan adalah : mutate() membuat variabel baru berdasarkan variabel yang ada select() memilih variabel berdasarkan nama nya filter() memfilter data berdasarkan value dari variabel summarise() mengubah beberapa nilai menjadi satu ringkasan nilai arrange() mengurutkan baris data Package ggplot2, merupakan package yang digunakan untuk membuat plot dengan syntax yang konsisten, secara umum, untuk membuat plot.
3.Gali Kemampuannya Terus Menerus dan Tingkatkan Skillnya dengan Mengerjakan Projects Data
Pasti kamu pernah mendengar peribahasa "alah bisa karena biasa" artinya semakin lama semakin terbiasa. Nah, hal ini sama dengan kamu jika terbiasa mengerjakan projects data dari data expert tentunya pasti bisa. Yang pastinya jangan pernah asal dan tergesa-gesa dalam mengerjakan tantangan atau challenge yang diberikan. Selain kemampuan kamu dalam analisis data diuji, tentunya ketelitian dan kesabaran juga dibutuhkan dalam mengerjakan proyek data. Disini kamu juga bisa mengukur kemampuan kamu sebatas mana, sehingga pasti tidak akan ada kata menyerah sebelum berakhir. Jangan lupa untuk selalu gunakan model analisis dengan akurasi tertinggi dan minim kesalahan atau error. Jadi gunakan seefisien mungkin dan bijak agar dapat menghasilkan kesimpulan terbaik.
Buat kamu yang ingin berkarir di industri data, pastikan selalu untuk gali terus kemampuannya ya teman-teman. Di era digital saat ini, posisi penting seperti Data Analyst, Data Scientist dan Data Engineer di industri data sangat dibutuhkan. Dimana, keberadaannya sangat penting bagaimana mengerti kebutuhan bisnis atau akrab dikenal dengan business understanding, kemudian bagaimana implementasi statistik dan matematika untuk pengolahan data, hingga melakukan story telling dalam penyampaian insight kamu. Jadi, jangan lewatkan kesempatannya ya! Siapa tahu dengan kamu sering mengerjakan projects data dari data expert menjadi nilai plus untuk bisa bersaing dan lolos rekrutmen di industri data.
4.Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!
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 industri data yang sebenarnya! 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: Reyvan Maulid Pradistya
Editor : Annissa Widya