Step by Step Gampang Belajar Data Scientist Otodidak

Dengan demand yang tinggi untuk profesional data science di berbagai industri, menjadi data scientist bisa membuka banyak peluang karir. Namun, belajar menjadi data scientist secara otodidak tentunya sebuah perjalanan yang menantang dan perlu komitmen panjang. Di artikel kali ini, ada beberapa tips yang bisa kalian coba terapkan supaya belajar secara otodidak menjadi lebih menyenangkan. Yuk, langsung baca dan praktikkan!

1. Tentukan Tujuan dan Fokus Belajarnya

Langkah pertama adalah menentukan tujuan dan fokus belajar. Tetapkan tujuan yang jelas sehingga tetap termotivasi dan terarah dalam proses belajar. Pertimbangkan untuk menetapkan tujuan jangka pendek dan jangka panjang. Misalnya, tujuan jangka pendek bisa berupa menguasai dasar-dasar Python dalam tiga bulan, sementara tujuan jangka panjang bisa berupa bekerja sebagai data scientist dalam dua tahun.

Selain menetapkan tujuan, penting juga untuk menentukan fokus belajar. Data science adalah bidang yang luas, mencakup banyak area. Memilih area fokus yang spesifik akan membantu kalian mendalami satu bidang sebelum beralih ke bidang lainnya. Misalnya, jika kalian tertarik pada machine learning, kalian bisa fokus untuk mempelajari algoritma machine learning dan cara menerapkannya.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

2. Pahami Dasar-dasar Matematika & Statistika

Matematika dan statistika adalah pondasi dari data science. Oleh karena itu, penting bagi seorang data scientist otodidak untuk memahami dasar-dasar matematika dan statistika. Mulailah dengan mempelajari aljabar linear, kalkulus, dan probabilitas. Aljabar linear penting untuk memahami konsep seperti vektor, matriks, dan operasi matriks yang sering digunakan dalam machine learning. Kalkulus membantu memahami perubahan dan optimasi, sementara probabilitas adalah kunci untuk memahami konsep statistik dan inferensi.

3. Kuasai Bahasa Pemrograman

Menguasai bahasa pemrograman adalah langkah penting berikutnya dalam belajar data scientist secara otodidak. Bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dalam data science adalah Python dan R. Kedua bahasa ini memiliki keunggulan masing-masing dan sering digunakan untuk berbagai tugas dalam data science.

Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang sangat populer di kalangan data scientist. Python memiliki banyak library dan framework yang memudahkan pengolahan data, analisis, dan penerapan machine learning. Beberapa library yang populer termasuk Pandas, NumPy, Matplotlib, dan Scikit-learn. Pandas digunakan untuk manipulasi data, NumPy untuk operasi matematika, Matplotlib untuk visualisasi data, dan Scikit-learn untuk algoritma machine learning.

R adalah bahasa pemrograman yang dikenal kuat untuk analisis statistik dan visualisasi data. R memiliki banyak paket yang memudahkan analisis statistik dan pembuatan grafik yang kompleks. Paket populer dalam R termasuk ggplot2 untuk visualisasi data, dplyr untuk manipulasi data, dan caret untuk machine learning.

4. Paham dan Menerapkan Algoritma ML

Setelah memahami dasar-dasar matematika, statistika, dan bahasa pemrograman, langkah selanjutnya adalah memahami dan menerapkan algoritma machine learning. Machine learning adalah cabang dari artificial intelligence yang berfokus pada pembuatan sistem yang dapat belajar dan membuat keputusan dari data.

Mulailah dengan mempelajari algoritma machine learning dasar seperti regresi linear, regresi logistik, decision tree, k-nearest neighbors (KNN), dan k-means clustering. Pahami konsep dasar dari masing-masing algoritma, cara kerjanya, dan kapan harus menggunakannya.

Setelah memahami konsep dasar, coba terapkan algoritma tersebut pada dataset. Gunakan library seperti Scikit-learn untuk Python yang menyediakan implementasi algoritma machine learning yang mudah digunakan. 

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Semua materi yang dibahas di atas bisa kalian dapatkan dengan belajar mandiri melalui platform online, loh. Apakah SahabatDQ masih bingung memilih tempat pelatihan atau kursus yang tepat? Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.

Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!