Strategi Sukses Belajar Data Scientist Otodidak, Yuk Coba!

Menjadi seorang Data Scientist adalah impian banyak orang di era digital ini. Dengan permintaan yang terus meningkat di industri, keahlian dalam Data Science bisa membuka banyak pintu peluang karir yang menggiurkan. Namun, bagaimana jika tidak memiliki latar belakang formal dalam bidang ini? Bagaimana jika ingin belajar secara otodidak tanpa menghabiskan biaya besar untuk kuliah atau kursus mahal? 

Berita baiknya, dengan strategi dan langkah yang tepat, siapapun bisa menjadi seorang Data Scientist yang handal secara otodidak. Mulai dari belajar memahami dasar-dasar hingga menguasai alat dan perangkat lunak, serta bagaimana memanfaatkan proyek nyata, mengembangkan portofolio, dan komunitas untuk memperdalam pengetahuan dan keterampilan sesuai kebutuhan industri.

Tertarik untuk belajar menjadi Data Scientist secara otodidak? Yuk, catat dan praktikkan baik-baik beberapa strategi sukses berikut ini!

1. Memahami Dasar-Dasar Data Science

Langkah pertama dalam memulai karir menjadi seorang Data Scientist adalah memahami konsep dasar Data Science. Ini melibatkan pemahaman mendalam tentang statistika dan probabilitas, yang merupakan fondasi dari analisis data. Statistika bisa membantu memahami pola dalam data dan membuat inferensi yang tepat, sementara probabilitas memungkinkan mengukur ketidakpastian dan membuat prediksi yang akurat.

Selain itu, untuk menjadi seorang Data Scientist juga perlu mempelajari pemrograman, khususnya bahasa Python dan R, yang merupakan bahasa pemrograman paling umum digunakan dalam Data Science. Python, dengan sintaks yang mudah dipahami dan dukungan luas untuk berbagai library, adalah pilihan yang sangat baik untuk memulai.

Untuk mempelajari dasar-dasar ini, kamu bisa memanfaatkan sumber daya gratis seperti program Free Class Data Science Fundamentals dari DQLab.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Menguasai Tools yang Digunakan oleh Data Scientist

Setelah memahami dasar-dasar Data Science, langkah selanjutnya adalah familiar dengan alat dan perangkat lunak yang digunakan dalam analisis data. Jupyter Notebook adalah salah satu alat yang paling populer di kalangan Data Scientist karena kemampuannya untuk mengintegrasikan kode, visualisasi, dan narasi dalam satu dokumen interaktif.

Selain itu, kamu juga perlu menguasai library Python seperti Pandas dan Numpy yang esensial untuk manipulasi dan analisis data. Pandas menyediakan struktur data yang fleksibel dan alat analisis yang kuat, sementara Numpy menawarkan dukungan untuk operasi matematika dan array multidimensi.

Untuk visualisasi data, library seperti Matplotlib dan Seaborn sangat penting karena memungkinkan kamu untuk membuat grafik yang informatif dan menarik. Praktikkan penggunaan alat ini dengan mengikuti tutorial online dan mengerjakan proyek mini untuk memperkuat pemahaman kamu.

Sumber: medium.com/javarevisited/

3. Belajar dari Proyek Nyata dan Bangun Portofolio

Menerapkan strategi sukses menjadi seorang Data Scientist yang handal melalui teori saja sebenarnya tidak cukup. Kamu perlu menerapkan apa yang telah dipelajari dalam proyek nyata untuk mendapatkan pengalaman praktis. Kaggle adalah platform yang sangat baik untuk ini karena menyediakan banyak dataset dan tantangan yang bisa digunakan untuk berlatih.

Selain itu, kamu juga bisa membuat proyek mandiri berdasarkan minat pribadi, seperti menganalisis data cuaca, data keuangan, atau data sosial. Dengan terbiasa bekerja pada proyek-proyek nyata, kamu tidak hanya memperdalam pemahaman saja tetapi juga bisa sekaligus membangun portofolio yang dapat ditunjukkan kepada para recruiter. Jangan lupa juga untuk mempublikasikan proyek yang sudah dibuat di GitHub untuk memperlihatkan kemampuan kamu dalam memecahkan masalah dan menerapkan teknik Data Science.

4. Mengikuti Kursus dan Sertifikasi Online

Meskipun belajar secara otodidak, mengikuti kursus dan mendapatkan sertifikasi online bisa memberikan keunggulan kompetitif. Salah satunya seperti platform DQLab Academy yang menawarkan kursus dengan para pengajar atau mentor profesional yang sudah berpengalaman di industri dan mengajar di bidang ini.

Tak hanya itu, sertifikasi seperti Google Data Analytics Professional Certificate yang diakui secara luas juga dapat menambah nilai pada CV kamu dengan membangun personal branding yang lebih menarik di mata calon pemberi kerja. Manfaatkan kursus yang menawarkan proyek nyata dan umpan balik dari instruktur untuk memastikan bahwa kamu benar-benar telah memahami materi yang diajarkan dengan baik dan dapat menerapkannya dalam situasi nyata.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

5. Bergabung dengan Komunitas Data Science

Bergabung dengan komunitas Data Science juga dapat memberikan dukungan, inspirasi, dan kesempatan untuk belajar dari pengalaman orang lain. Situs seperti Stack Overflow dan Reddit memiliki komunitas Data Science yang aktif di mana kamu bisa bertanya, berbagi pengetahuan, dan mendapatkan solusi untuk masalah yang kamu hadapi.

Selain itu, mengikuti meet-up lokal atau konferensi bisa membantu kamu untuk bertemu dengan profesional lain di bidang ini dan membangun jaringan yang bermanfaat. Jangan ragu untuk berpartisipasi dalam diskusi dan berkontribusi pada komunitas, karena ini bisa menjadi sumber belajar yang sangat berharga dan memberi kamu perspektif baru tentang bagaimana orang lain mengatasi tantangan dalam Data Science.

6. Terus Belajar dan Berkembang

Data Science adalah bidang yang terus berkembang dengan teknologi dan metode baru yang muncul secara teratur. Oleh karena itu, penting untuk selalu mengupdate pengetahuan dan keterampilan kamu. Membaca buku dan artikel, seperti "Python for Data Analysis" oleh Wes McKinney, dapat memberikan wawasan yang mendalam dan teknik terbaru dalam analisis data.

Mengikuti blog dan podcast seperti Towards Data Science dan Data Skeptic juga bisa membantu kamu untuk tetap up-to-date dengan tren terbaru dan best practice dalam industri. Tetapkan waktu secara rutin untuk belajar hal-hal baru dan memperdalam pemahaman kamu, sehingga bisa selalu berada di garis depan dalam bidang Data Science.

Sumber: Amazon.com

Belajar Data Scientist secara otodidak membutuhkan dedikasi dan disiplin. Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, kami bisa mengembangkan keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk menjadi seorang ahli. Jangan lupa untuk tetap bersemangat dan terus mencari cara untuk meningkatkan kemampuan kamu. Ingat, perjalanan untuk menjadi seorang Data Scientist adalah maraton, bukan sprint, jadi nikmati setiap proses belajar dan terus berusaha untuk menjadi lebih baik setiap hari.

Oleh karenanya, untuk kamu yang ingin menerapkan strategi sukses tersebut kamu juga bisa Sign Up ke  DQLab, dan mulailah belajar dengan kurikulum yang dirancang sesuai kebutuhan industri dari tingkat dasar hingga advanced. Bahkan untuk kamu yang tidak memiliki latar belakang IT.

Dengan DQLab, kamu bisa belajar fleksibel kapan dan di mana saja, didukung oleh fitur eksklusif AI Chatbot yang tersedia 24 jam. DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli, lengkap dengan studi kasus terkini yang membantu pemula memecahkan masalah dari berbagai industri, sekaligus membangun portofolio data.

Tidak hanya itu, DQLab juga menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula dan telah terbukti mencetak talenta unggulan di bidang data. Jadi, tunggu apa lagi? Persiapkan dirimu untuk menjadi seorang Data Scientist handal di era otomasi teknologi ini dengan modul lengkap atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari