Roadmap Data Scientist untuk Siap Jadi Professional
Data science adalah ilmu yang tidak harus dipelajari di bangku formal. Banyak calon data scientist lebih memilih belajar secara otodidak karena dirasa lebih sesuai dengan kebutuhan dan waktu belajar masing-masing. Untungnya, saat ini sudah banyak sumber belajar yang bisa digunakan untuk mempelajari data science dari fundamental hingga menjadi profesional. Perjalanan belajar dan mengasah skill untuk menjadi data scientist biasa dikenal dengan roadmap menjadi data scientist.
Banyak obstacles yang pasti dihadapi oleh seorang calon data scientist, terutama bagi mereka yang belajar tanpa pembimbing. Mulai dari rasa malas, kebingungan harus mulai dari mana, hingga error saat menulis script code bahasa pemrograman.
Namun jangan khawatir, pada artikel kali ini DQLab akan memberikan beberapa tips yang bisa diterapkan untuk menyelesaikan roadmap belajar data science agar calon data scientist lebih mudah menyelesaikan roadmap tersebut. Jadi, simak tipsnya sampai akhir, ya!
1. Fokus ke Satu Platform
Sebagian besar platform pembelajaran memiliki latihan kode terintegrasi di mana kita tidak perlu menginstal apapun. Tetapi untuk mempelajarinya dengan benar, kita harus menginstal IDE di mesin internal kita. Ada banyak platform yang bisa kita gunakan, seperti anaconda, atom, google collab, dan lain sebagainya. Oleh karena itu, fokuslah ke satu platform yang paling mudah dan paling cocok untukmu.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Belajar Fundamental Data Science
Bagi seorang beginner, basic data science adalah satu hal yang wajib dipelajari di awal-awal roadmap. Data science adalah ilmu yang sangat kompleks. Oleh karena itu, seorang calon data scientist harus menguasai dasar-dasar data science agar tetap on track dan mudah memahami teori-teori data science yang lebih rumit.
Beberapa fundamental data science yang harus dikuasai di awal roadmap data scientist adalah variabel, string, struktur data, cara menulis script code, dan lain sebagainya.
3. Join Club Data Science Enthusiast
Mengikuti berbagai grup dengan anggota yang memiliki interest yang sama akan memudahkan kita dalam belajar data science. Pertama, kita bisa mendapatkan motivasi dari anggota lain sehingga semangat belajar akan terus terpupuk.
Kedua, komunitas akan lebih mudah dijangkau sehingga kita bisa bertanya atau berdiskusi untuk menyelesaikan error atau sekedar bertukar ide untuk menambah wawasan. Di era digital, untuk mengikuti komunitas kita tidak perlu datang langsung ke suatu lokasi karena sudah banyak komunitas online yang bisa dijangkau di seluruh dunia.
4. Mengikuti Kursus Data Science
Meskipun belajar secara mandiri, namun terkadang seorang calon data scientist memerlukan pembimbing atau mentor untuk memvalidasi teori yang kita miliki atau bertanya mengenai suatu hal yang belum kita pahami. Selain itu, beberapa kursus data science dilengkapi dengan praktek langsung sehingga kita tidak hanya belajar materi tetapi juga bisa menyelesaikan ilustrasi project yang mencerminkan project real di berbagai dunia industri.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Yuk belajar dengan modul dan mentor dari DQLab! Modul DQLab dilengkapi live code editor sehingga kita bisa menulis script code secara langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri dengan mentor praktisi data profesional dari berbagai perusahaan. Yuk sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL “Introduction to Data Science” dengan R dan Python untuk mengenal live code editor DQLab.
Penulis: Galuh Nurvinda K