Roadmap Belajar Data Science, Bantu Mewujudkan Karir Profesi Data 2022!

Ingin berkarir menjadi praktisi data di tahun 2022? Tapi tidak memiliki latar pendidikan formal STEM atau IT? Jangan khawatir, kini belajar Data Science dapat dilakukan secara otodidak lho!

Mengingat perkembangan semakin pesat terutama dalam ranah digital, terjadinya peningkatkan calon talenta data yang sedang berjuang dan memulai mempelajari bidang Data Science. "Apakah belajar Data Science sulit?" pertanyaan tersebut akan muncul dalam benak sahabat data DQLab, karena jika kamu ingin berkarir menjadi Data Scientist terdapat beberapa skill yang wajib kamu kuasai. Sulit atau mudahnya tergantung dengan latar belakang dan juga seberapa besar keinginanmu bekerja dengan angka dan data. 

Memasuki era modern, sudah mulai bermunculan medium untuk belajar Data Science dari yang gratis hingga berbayar sekalipun sudah tersedia. Dengan memilih medium, juga sangat mempengaruhi hasil belajar sahabat data DQLab lho. Agar tidak salah langkah, artikel DQLab kali ini akan membantu kamu melihat roadmap belajar Data Science yang bisa membantu kamu wujudkan karir sebagai Data Scientist. Penasaran? Yuk, langsung saja simak artikel berikut ini!

1. Bahasa Pemrograman

Jika kamu baru memasuki dunia Data Science, bidang teknis merupakan salah satu skill yang sangat dibutuhkan dan dimiliki terutama untuk menjadi Data Science. Maka, bahasa pemrograman menjadi awalan yang tepat bagi pemula. Terdapat beberapa bahasa pemrograman yang tersedia untuk dipelajari dan juga ada bahasa pemrograman yang populer serta sering digunakan di kalangan praktisi, yaitu Python, R, SQL dan SAS.

• Python, menjadi bahasa pemrograman yang dapat membantu untuk memfilter, mengubah data besar dan mengubah dataset yang tidak terstruktur sekalipun. Python sebagai aplikasi menyediakan pengembangan web, pengembangan software, deep learning dan juga machine learning.

• Bahasa R, bahasa ini sama populernya dengan bahasa Python. R menjadi bahasa pemrograman yang sifatnya open-source dan berguna untuk membantu perhitungan matematika dan statistika yang rumit sekalipun. Penggunaan R juga dapat memungkinkan untuk melakukan visualisasi data bagi kamu pengguna pemula sekalipun.

• SQL, merupakan akronim dari structured query language. Dimana menjadi alat untuk menangani dan memanajemen database (terstruktur dan tidak terstruktur) kedalam format yang lebih teratur agar memudahkan dalam menangani atau menganalisis data. Mempelajari SQL juga tidak hanya menjadi syarat praktisi Data Scientist saja melainkan juga dibutuhkan oleh seperti Data Analyst maupun Data Engineer karena SQL kegunaannya dapat membantu memperdalaman pemahaman yang kuat tentang data relasional.

• SAS atau statistical analysis system, merupakan tools yang dapat digunakan dalam melakukan pemodelan atau operasi statistik, business intelligence, dan juga membantu melakukan analisis prediktif. Namun, penggunaan SAS tidak terlalu direkomendasi bagi pemula, karena alat ini terbilang cukup mahal dan beberapa dari perusahaan yang besar yang menggunakan tools ini.

Untuk menguasai bahasa pemrograman, sahabat data DQLab tidak harus menggunakan semuanya. Kamu bisa memilih bahasa pemrograman yang mudah kamu pahami dan bisa menggunakannya dengan tekun agar bisa diaplikasikan kedalam real case.

Baca juga: Kenali Penggunaan Computer Vision dalam Data Science

2. Machine Learning & Deep Learning

Source : Google

Jika kamu sudah melatih bidak teknis yaitu pemrograman dan juga memahami database, maka langkah selanjutnya yaitu bisa menerapkan apa yang dipelajari dengan membangun project kamu. Dasar Machine Learning merupakan wadah yang tepat untuk kamu memulai project kamu, Machine Learning adalah sebuah metode analisis data yang mengotomatisasikan pembuatan model analitik dan merupakan cabang dari Artificial Intelligence yang dimana sistem pembelajarannya berbasis data. Dengan Machine Learning kamu akan mempelajari dan menjelajahi algoritma serta teknik dasar Machine Learning lainnya seperti regresi linear, decision tree, Naive Bayes, dan lainnya.

Sementara untuk Deep Learning sendiri dapat membantu mewakili seperangkat teknik yang bisa dimanfaatkan untuk pembelajaran neural networks. Deep learning merupakan sub-bidang dari Machine Learning yang berkaitan dengan algoritma. Terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak untuk memproses sejumlah data yang tersebut disebut dengan jaringan artificial neural. Dengan menggunakan deep learning dan neural networks bisa digunakan untuk memberikan solusi yang terbaik untuk berbagai masalah di berbagai lini industri, termasuk seperti pengenalan gambar, pengenalan ucapan, dan lainnya. Dengan menggunakan Deep Learning, Data Scientist akan membantu pengerjaannya lebih efektif dan efisien karena hampir semua lini industri telah menerapkan penggunaan dari Deep Learning.

3. Data Visualisasi

Data visualisasi merupakan hal yang pasti harus kamu pelajari begitu kamu memutuskan untuk masuk ke dunia Data Science. Data visualisasi akan membantumu lebih mudah untuk mengeksplorasi data yang ada, menemukan pola dari data, serta membuat praktisi data lebih mudah untuk menginterpretasikan hasil temuannya kepada para stakeholder. Meskipun terlihat tidak se-urgent bahasa pemrograman ataupun ilmu statistika untuk dikuasai, namun tetap saja bagian ini menjadi hal penting.

Dengan menampilkan data yang sangat banyak untuk disajikan dalam bentuk visualisasi, itu sama saja dengan meringkas data tanpa menghilangkan maknanya karena dalam bentuk visual kamu bisa menampilkan semua data yang ada dan tetap terlihat apa yang ingin disampaikan. Hanya saja yang perlu diingat, kamu harus memastikan chart yang yang digunakan sesuai dengan data yang kamu miliki serta tujuan yang ingin dicapai. 

Di DQLab, kamu bisa mempelajari modul data visualisasi di modul R maupun di modul Python. Di modul R sendiri, ada modul œData Visualization in Data Science using R, œFundamental Data Visualization using R, œAdvanced Data Visualization with ggplot2 using R.

Sementara di Python sendiri, kamu bisa mempelajari data visualisasi di modul œData Visualization with Python Matplotlib for Beginner - Part 1, œData Visualization with Python Matplotlib for Beginner - Part 2, œFundamental Data Visualization with Python, serta œData Visualization using Plotnine.

4. Statistika

Ilmu Data Science sangatlah luas cakupan pembelajarannya, terutama bagi pemula yang bingung harus memulainya dari mana. Tidak cukup mempelajari saja, namun juga kamu harus mengetahui skill seperti apa yang dibutuhkan oleh Data Scientist agar mendorong kamu dan memotivasi pembelajarannya juga. Fundamental yang kuat akan membantu pekerjaan seperti ilmu Matematika, Statistik dan Komputer sains. Jika kamu sudah memiliki ilmu kuantitatif dan menguasai ilmu database maka akan mempermudah menganalisis data. Adapun beberapa rekomendasi konsep yang bisa kamu pelajari yaitu:

• Analisis regresi

• Kalkulus

• Metode statistika dan probabilitas

• Linear algebra

• Pengujian hipotesis

Namun, meskipun kamu sudah menguasai ilmu kuantitatif perlunya juga skill kualitatif untuk dapat mengkomunikasi hasil analisis data tersebut. Mulai dari soft skill seperti komunikasi verbal hingga visualisasi data agar mudah dipahami oleh orang awam sekalipun.

Di DQLab, kamu bisa mengakses modul tentang statistik di bahasa R dan Python. Di R kamu bisa memilih modul yang berjudul œStatistics using R for Data Science, sementara di Python kamu bisa mengaksesnya di modul œStatistics using Python for Data Science - Part 1 dan œStatistics using Python for Data Science - Part 2.

5. Roadmap Belajar Data Science Versi DQLab

Goals pekerjaan yang ingin dicapai oleh seseorang ketika memutuskan untuk belajar Data Science tentu akan berbeda beda. Ada yang tertarik menjadi Data Analyst, Data Scientist, maupun Data Engineer. Tentu hal yang harus dipelajari oleh masing-masing posisi akan mengalami sedikit perbedaan, meskipun hal fundamental yang harus dikuasai tetaplah sama. Oleh karena itulah, DQLab membuat roadmap yang bisa dijadikan acuan oleh kamu yang tertarik untuk menjadi praktisi data. Kamu bisa menyesuaikan hal yang harus kamu kuasai dengan posisi yang ingin kamu capai. 

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

6. Belajar Data Science lainnya Gratis dan Aplikatif di Real Case Industry bersama DQLab!

Bersama DQLab, kamu bisa lho belajar Data Science yang seru dan aplikatif secara GRATIS. Memilih medium pembelajaran sangatlah penting dan jangan sampai salah pilihan, dengan kamu memilih untuk bergabung bersama DQLab kamu akan mendapatkan module lengkap, sertifikat sebagai bukti telah menyelesaikan module pembelajaran dan juga bisa langsung menerapkan pembelajarannya melalui fitur project yang tersedia. 

Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran module gratis œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R.  Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun 2022.

Selamat mencoba Sahabat Data DQLab!