Roadmap Belajar Data Science Bagi Pemula

Data science adalah bidang yang cukup naik daun beberapa tahun kebelakang dan profesi data scientist adalah pekerjaan yang dinobatkan sebagai pekerjaan terseksi di era modern. Belajar data science tidak harus melalui lembaga pendidikan formal seperti sekolah atau bangku kuliah. Kita bisa belajar data science dari mana saja, baik internet, youtube, maupun kursus data science yang saat ini mulai menjamur di hampir di semua negara. Bahkan, saat ini lebih banyak orang memilih belajar data science secara online daripada harus mengambil kelas tambahan di sebuah sekolah.

Data science merupakan bidang interdisiplin yang menggunakan metode ilmiah, proses, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak informasi dari berbagai data, baik data dari sumber terstruktur maupun tidak terstruktur. Data science digunakan untuk mengolah data berukuran dan bervolume besar untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat. Informasi ini bisa sangat berguna bagi industri tertentu, salah satunya adalah industri bisnis. Di era modern, belajar data science mandiri tidaklah sulit. Kuncinya adalah tekun, rajin, dan konsisten karena data science memiliki banyak sub-bidang yang harus dipelajari. Pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan bagaimana cara belajar data science bagi pemula. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Belajar Bahasa Pemrograman

Hal pertama yang harus kita pelajari adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan di dunia data science. Ada dua bahasa pemrograman yang paling populer di kalangan data scientist, yaitu R dan Python. Kedua bahasa pemrograman ini sama-sama powerful dan banyak digunakan oleh data scientist profesional. Untuk pemula, kita tidak perlu mempelajari keduanya,cukup pilih salah satu yang sesuai dengan kita. Bahasa pemrograman ini memiliki banyak library dengan tujuan yang berbeda-beda. Oleh karena itu, kita harus menguasai environment bahasa pemrograman agar bisa mengaplikasikan data science pada big data.

Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab

2. Mempelajari Matematika

Dalam dunia data science, matematika merupakan ilmu yang cukup penting. Terutama konsep aljabar linier, kalkulus, statistik, dan probabilitas. Keterampilan ini diperlukan untuk memahami apa yang terjadi saat kita mengerjakan project. Misalnya, ketika kita menganalisis big data menggunakan Python, data tersebut harus diubah menjadi bentuk matriks. Jika kita memahami dasar-dasar konsep matriks dan operasinya, maka kita akan lebih mudah untuk menyelesaikan project tersebut. Oleh karena itu, belajar matematika is a must for data scientist!

3. Belajar Library Data Science

Beberapa library python yang banyak digunakan di bidang data science adalah Numpy, Pandas, Seaborn dan Matplotlib. Numpy adalah library numerik pada Python yang akan membantu kita untuk melakukan operasi numerik dengan Python. Library ini banyak digunakan untuk aljabar linier. Pandas adalah library Python yang dibangun di atas Numpy untuk analisis data, cleansing data, dan pre processing data yang lebih cepat. Library ini membantu memuat kumpulan data, membersihkan kumpulan data, dan membuat data frame lebih mudah. Untuk visualisasi data, Python memiliki dua library yang sangat canggih, yaitu matplotlib dan seaborn. Kedua library ini digunakan untuk membuat visualisasi statis yang animatif dan interaktif, serta plot dan grafik yang cantik.

4. Mempelajari Algoritma Machine Learning

Algoritma machine learning sangat membantu dalam menganalisis kumpulan data dan mengekstraknya menjadi informasi yang bermanfaat. Machine learning adalah teknologi mengenai algoritma dan model statistik yang memberikan sistem komputer kemampuan untuk belajar sendiri dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Saat ini ada beberapa algoritma machine learning yang banyak digunakan di dunia data science, yaitu regresi linier, regresi logistik, KNN, SVM, decision tree, random forest, neural network, dan lain sebagainya.

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

5. Belajar Data Science Secara Terstruktur

Belajar data science dapat dilakukan kapanpun, dimanapun, dan dari sumber manapun. Terlebih dengan bantuan internet, apapun bisa ditemukan hanya dengan satu klik. Namun, karena data science merupakan ilmu yang sangat kompleks, kita perlu strategi khusus untuk mempelajari ilmu tersebut. Salah satu strategi yang bisa kita gunakan adalah dengan mengikuti kursus data science yang memiliki program belajar yang terstruktur sehingga tahapan belajar kita lebih terarah dan terukur. Yuk belajar data science bersama DQLab dengan klik button di bawah ini dan nikmati berbagai program belajar data science dengan berbagai tools yang populer di kalangan data scientist! Coba modul gratis "Introduce to Data Science" sebagai pemanasan sebelum benar-benar belajar data science. Selamat belajar!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita