Roadmap Belajar Data Science untuk Pemula, Wajib Catat!

Data science kini menjadi bagian penting di berbagai industri. Ledakan data yang dihasilkan setiap hari membuat bidang ini semakin populer dan banyak dibicarakan di dunia teknologi. Perusahaan pun mulai mengadopsi teknik data science untuk mengembangkan bisnis sekaligus meningkatkan pengalaman pelanggan.

Secara sederhana, data science merupakan disiplin ilmu yang berfokus pada pengolahan volume data dalam jumlah besar dengan memanfaatkan berbagai alat dan teknik modern. Tujuannya adalah menemukan pola tersembunyi, menggali informasi berharga, serta mendukung pengambilan keputusan strategis. Proses ini kerap melibatkan algoritma pembelajaran mesin yang rumit untuk membangun model prediktif. Data yang dianalisis bisa berasal dari beragam sumber dan dalam berbagai format.

Peran Data Scientist sangat vital dalam proses ini. Mereka mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna untuk membantu manajemen dalam menentukan arah bisnis. Pekerjaan tersebut dimulai dari pengumpulan hingga pembersihan data, mengingat data awal biasanya tidak siap digunakan karena adanya kekosongan, ketidakteraturan, atau kerusakan. Setelah itu, Data Scientist melakukan analisis eksplorasi guna menemukan pola, menyusun model, serta menjalankan eksperimen. Hasil temuan kemudian dikomunikasikan kepada tim dan manajemen melalui visualisasi serta penyajian yang mudah dipahami. Bagi Sahabat DQLab yang ingin menapaki jalan menjadi Data Scientist, berikut roadmap utama yang bisa dijadikan panduan

1. Belajar ERD (Entity Relationship Diagram)

ERD adalah representasi grafis yang menunjukkan hubungan antar entitas dalam sistem informasi. Ia menjadi fondasi penting dalam perancangan database relasional sekaligus alat bantu untuk mendefinisikan kebutuhan bisnis. Walau terbatas dalam merepresentasikan data semi-terstruktur maupun tidak terstruktur, ERD tetap relevan sebagai referensi ketika melakukan debugging atau rekayasa ulang proses bisnis.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Mengenal 3 Profesi Utama di Bidang Data

Agar tidak salah kaprah, maka sahabat DQ juga butuh mengetahui beberapa profesi utama praktisi data. Berikut adalah gambaran secara umum perbedaan tiga praktisi data Sahabat DQ.

• Data Scientist: Bertugas merumuskan pertanyaan, mencari data yang relevan, menambang, membersihkan, serta menyajikan data. Butuh keterampilan pemrograman (Python, R, SAS), visualisasi, statistik, hingga machine learning.

• Data Analyst: Menjadi penghubung antara ilmuwan data dan analis bisnis. Mereka mengolah serta menganalisis data agar bisa diterjemahkan menjadi rekomendasi yang bisa dieksekusi.

• Data Engineer: Fokus membangun dan mengoptimalkan infrastruktur data. Menguasai basis data NoSQL, bahasa pemrograman (Java, Scala), serta framework seperti Hadoop.

3. Data Storytelling

Data storytelling adalah kemampuan untuk mengkomunikasikan wawasan secara efektif dari kumpulan data menggunakan narasi dan visualisasi. Ini dapat digunakan untuk memasukkan data ke dalam konteks dan menginspirasi tindakan dari audiens Sahabat DQ. Ada tiga komponen kunci untuk bercerita tentang data:

• Data: Analisis yang akurat, baik deskriptif, diagnostik, prediktif, maupun preskriptif.

• Narasi: Alur cerita yang menghubungkan data dengan konteks nyata agar menghasilkan rekomendasi yang jelas.

• Visualisasi: Bagan, grafik, atau diagram yang membuat pesan lebih mudah dipahami dan berkesan.

Bercerita tentang data dapat digunakan secara internal (misalnya, untuk mengkomunikasikan perlunya peningkatan produk berdasarkan data pengguna) atau secara eksternal (misalnya, untuk membuat kasus yang menarik untuk membeli produk Sahabat DQ kepada calon pelanggan).

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Business Knowledge

Pengetahuan bisnis adalah aset strategis yang membedakan organisasi dari pesaingnya. Ia mencakup keterampilan, pengalaman, serta wawasan yang mendorong kegiatan bisnis sehari-hari. Dengan pemahaman bisnis yang kuat, seorang praktisi data tidak hanya menganalisis angka, tetapi juga mampu menghasilkan solusi yang relevan dan bernilai bagi perusahaan.

FAQ

1. Apa itu data science dan mengapa penting?

Data science adalah bidang yang berfokus pada pengolahan data dalam jumlah besar menggunakan berbagai teknik modern untuk menemukan pola, menggali wawasan, dan mendukung pengambilan keputusan bisnis. Penting karena membantu perusahaan mengembangkan strategi, meningkatkan efisiensi, serta memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

2. Apa perbedaan Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineer?

• Data Scientist: Merumuskan masalah, menambang dan membersihkan data, serta membangun model prediktif.

• Data Analyst: Mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan rekomendasi yang bisa ditindaklanjuti.

• Data Engineer: Membangun dan mengelola infrastruktur data agar dapat digunakan oleh tim lain.

3. Mengapa Data Storytelling penting dalam data science?

Karena data yang kompleks perlu disajikan dengan cara yang mudah dipahami. Melalui kombinasi analisis, narasi, dan visualisasi, data storytelling membantu menyampaikan wawasan dengan jelas, mendorong tindakan, serta membuat pesan lebih berkesan bagi audiens.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science