Kursus Data Science di Jakarta: Yuk Intip Do"s and Don"ts saat Mengerjakan Proyek di Kursus Data Science!

Di era digital saat ini, ada banyak metode yang bisa kita manfaatkan untuk belajar data science tanpa perlu pergi ke sekolah khusus. Salah satu metode yang bisa kita gunakan untuk belajar data science adalah dengan mengikuti kursus data science. Meningkatnya lapangan pekerjaan yang berkaitan dengan data science berbanding lurus dengan meningkatnya minat dan antusias masyarakat untuk belajar ilmu ini. Fenomena ini mendorong banyak startup dan perusahaan yang bergerak di bidang pendidikan mulai fokus mengembangkan lembaga kursus data science sesuai market mereka. Saat ini kursus data science tidak hanya berada di kota-kota besar seperti Jakarta, tetapi sudah menjamur hampir ke seluruh pelosok Indonesia. Perkembangan internet yang semakin pesat pun ikut berperan penting dalam meningkatnya lembaga khusus data science terutama khusus data science online yang mengutamakan belajar mandiri dan dapat disesuaikan dengan waktu masing-masing individu. 

Setiap lembaga kursus data science memiliki program belajar yang berbeda-beda. Metode belajar yang diterapkan pun berbeda-beda. Proyek atau challenge biasanya merupakan metode ampuh yang banyak digunakan oleh lembaga kursus data science untuk mengasah dan melihat kemampuan peserta sekaligus memberikan contoh real kepada peserta untuk mengolah data yang sesuai dengan data real di industri. Selain itu, proyek atau challenge ini juga bisa digunakan lembaga kursus untuk menyaring "bibit unggul" yang dibutuhkan oleh perusahaan yang bekerja sama dengan lembaga kursus tersebut. Sebagai anggota lembaga kursus, sudah sepatutnya kita menyelesaikan proyek atau challenge karena hasil proyek atau challenge tersebut dapat menjadi portfolio dan akan menunjang karir kita. Apa saja yang harus dilakukan dan tidak boleh dilakukan dalam mengerjakan proyek atau challenge data science? Kali ini DQLab akan memberikan tips dos and don"ts yang akan membantumu menyelesaikan proyek. Yuk simak artikelnya sampai selesai!

1. 5 Rekomendasi Buku Data Science

Jika kamu mulai belajar hal baru, kamu harus mulai memiliki rasa haus akan pengetahuan dan informasi mengenai bidang yang akan kamu pelajari. Selain belajar data science dari lembaga kursus, ada baiknya kamu juga banyak membaca buku mengenai data science. Seperti pepatah "Buku adalah jendela dunia". Semakin banyak kamu membaca dan belajar, maka semakin banyak pula ilmu yang kamu dapat. Setiap kursus data science pasti memiliki kelemahan, oleh karena itu, kamu bisa memanfaatkan buku sebagai sumber lain untuk memperdalam materi yang telah kamu dapatkan di kursus. Berikut rekomendasi buku mengenai data science yang bisa kamu gunakan sebagai sumber tambahan dalam mengerjakan proyek atau challenge. 

Pertama adalah buku berjudul "Automate The Boring Stuff with Python". Buku karangan Al Sweigart ini berisi pengantar untuk pemula dalam menggunakan bahasa pemrograman python dengan praktis. Selain berisi mengenai data science secara rinci, buku ini juga berisi konsep dasar penggunaan python dalam data science. Rekomendasi buku yang kedua adalah buku berjudul "Data Science at The Command Line" yang ditulis oleh Jeroen Janssens. Buku ini berisi panduan command line pada python yang dapat diterapkan pada ilmu data science. Setiap bab pada buku ini disertai contoh yang dapat diimplementasikan pada proyek yang sedang kamu kerjakan. Buku selanjutnya adalah "Think Stats" karya Allen B. Downley. Buku ini berisi gambaran umum statistika untuk data science. Buku ini menggunakan data dari National Institute of Health untuk menggambarkan konsep inti probabilitas dan statistik yang sangat diperlukan dalam ilmu data science. Selain teori, buku ini juga dilengkapi script kode python yang dapat kamu gunakan untuk mengolah data pada proyek atau challenge-mu. Buku yang keempat adalah "Python Data Science Handbook". Buku karya Jake VanderPlas ini berisi panduan penggunaan bahasa pemrograman python yang cocok digunakan untuk semua kalangan baik pemula sampai profesional. Rekomendasi buku yang terakhir adalah buku karya Hadley Wickham dan Garrett Grolemund yang berjudul "R for Data Science". Berbeda dengan buku-buku sebelumnya yang membahas penggunaan python dalam data science, buku ini berisi panduan penggunaan bahasa pemrograman R dalam data science. Untuk menyelesaikan proyek atau challenge, terkadang kamu tidak cukup menggunakan satu software. Oleh karena itu, akan lebih baik jika kamu menguasai beberapa bahasa pemrograman karena terkadang ada library atau fungsi yang tidak ada di python tetapi ada di R, atau sebaliknya.

Baca juga : Belajar Data Analyst dengan Akses DQLab Module Python for Data Professional Beginner Part 1 Sekarang!

2. Do"s saat Mengerjakan Proyek atau Challenge

Dalam menyelesaikan sebuah proyek atau challenge, kamu harus betul-betul memahami studi kasus dalam proyek tersebut. Sebelum mulai mengerjakan proyek, kamu harus memastikan tujuan dan fokus utama dari proyek tersebut. Salah satu cara untuk menentukan studi kasus sebuah proyek adalah menggunakan pertanyaan what, why, dan how. Pertama, cari tahu masalah pokok yang diangkat dalam proyek tersebut. Lalu cari tahu mengapa masalah itu terjadi dan terakhir cari tahu bagaimana cara menanganinya. 

Selanjutnya, pastikan kamu benar-benar memahami teori yang akan kamu gunakan untuk memecahkan masalah di proyek tersebut. Jangan sampai ada kesalahan misalnya kesalahan model prediksi, asumsi, dan lain sebagainya karena itu dapat mempengaruhi hasil akhir dan kesimpulan proyekmu. Selain itu, pastikan tipe data pada proyek sesuai dengan metode dan bahasa pemrograman yang kamu gunakan. Jika memang tipe data yang tersedia belum sesuai, kamu bisa melakukan manipulasi data terlebih dahulu menggunakan bahasa pemrograman python atau R dan pastikan tidak ada noise dan missing value pada datamu. 

3. Don"ts saat Menyelesaikan Proyek atau Challenge

Setiap proyek memiliki tantangan tersendiri. Jangan pernah gegabah dan asal-asalan dalam mengerjakan sebuah proyek. Bekerja menggunakan data real memang tidak mudah, butuh keuletan dan kesabaran dalam mengerjakannya. Jika kamu sedang mengerjakan proyek machine learning, gunakan model dengan akurasi tertinggi agar menghasilkan kesimpulan terbaik. Namun, jangan pula membuang-buang waktu hanya untuk meningkatkan akurasi model yang tidak terlalu signifikan. Semua orang yang bekerja dengan model prediksi pasti menginginkan tingkat akurasi 100%, tetapi kamu harus ingat, sangat jarang sekali ada model yang akurat 100%. Jadi, gunakanlah waktu sebaik mungkin.

Data science merupakan ilmu yang sedang banyak dibutuhkan di berbagai sektor industri, Di era yang serba modern seperti saat ini, produksi data terus meningkat dari waktu ke waktu sehingga setiap perusahaan membutuhkan seseorang yang mampu mengolah data menjadi informasi yang insightful untuk meningkatkan kinerja perusahaan. Siapa lagi yang bisa mengolah data selain data scientist? Oleh karena itu, banyak orang berlomba-lomba menjadi seorang data scientist profesional.

Baca juga : Belajar Data Science dan Lanjutkan Perjalananmu Menjadi Aksara! Yuk, Akses "Data Analyst Python Career Track" Sekarang!

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