Tips Data Science Belajar Otodidak, ini 4 Langkahnya

Data Scientist merupakan profesi yang banyak berkaitan dengan data science yang sedang mendapat spotlight yang cukup besar. Data Science telah berkembang menjadi salah satu bidang yang paling diminati dalam beberapa tahun terakhir, menciptakan banyak peluang karir yang menjanjikan di berbagai industri.

Peran seorang Data Scientist yang mengolah, menganalisis, dan menafsirkan data untuk menghasilkan wawasan berharga menjadikan profesi ini menjadi aset berharga bagi perusahaan yang ingin bersaing di era digital. Dengan permintaan yang terus meningkat, banyak institusi pendidikan dan bootcamp mulai menawarkan program pelatihan formal untuk memenuhi kebutuhan ini.

Namun, selain jalur pendidikan formal, belajar berbagai skill Data Scientist secara otodidak juga merupakan pilihan yang menarik dan layak. Dengan akses yang luas ke berbagai sumber daya online, mulai dari tutorial, kursus, buku, hingga komunitas belajar, individu yang bersemangat dan disiplin dapat mengembangkan keterampilan Data Science mereka sendiri.

Belajar secara otodidak memberikan fleksibilitas waktu dan biaya yang lebih rendah dibandingkan program formal, serta memungkinkan pembelajaran yang lebih personal dan sesuai dengan kebutuhan dan minat individu.

Kali ini, DQLab akan membahas empat langkah penting yang dapat diikuti untuk belajar Data Science secara otodidak. Penasaran? Yuk kita simak bersama!

1. Membangun Dasar Pengetahuan

Langkah pertama dalam belajar Data Science adalah membangun dasar pengetahuan yang kuat dalam beberapa bidang utama seperti pemahaman statistik, pemrograman, dan pemahaman tentang data. Dalam bidang statistik, kita akan belajar konsep dasar statistik. Kita dapat memulai dengan topik dasar seperti distribusi probabilitas, regresi linear, dan uji hipotesis. Kita juga bisa belajar dari buku, seperti "Statistics for Dummies" atau lainnya.

Dalam bidang pemrograman, kita dapat memulai dengan belajar Python dan R yang merupakan bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dalam Data Science. Kita dapat mulai dengan mempelajari dasar-dasar Python melalui sumber online seperti DQLab atau dokumentasi resmi Python. Fokus utama belajarnya terletak pada library yang sering digunakan dalam Data Science seperti NumPy, pandas, dan scikit-learn.

Terakhir, kita perlu belajar mengenai data. Beberapa scope yang perlu dipelajari adalah cara mengumpulkan, membersihkan, dan memanipulasi data. Buku "Python for Data Analysis" oleh Wes McKinney bisa menjadi sumber yang bagus sebagai awalan sebelum melangkah ke step berikutnya.

2. Memanfaatkan Sumber Belajar Online

Ada banyak sumber belajar online yang dapat membantu kita memperdalam pengetahuan dan keterampilan dalam Data Science. Misalnya, kursus online seperti DQLab yang menawarkan kursus yang diajarkan oleh ahli di berbagai industri. Kursus dan modul "Introduction to Data Science" oleh DQLab dapat menjadi opsi awal untuk memahami basic data science.

Menurut studi dari College Vidya, jumlah pendaftaran kursus AI dan Data Science secara online meningkat hingga sekitar 25–30% tiap kuartal, menjadi bukti bahwa cara belajar otodidak semakin populer di kalangan pembelajar mandiri.

Selain itu, kita bisa belajar melalui tutorial dan blog. Ada banyak tutorial dan blog yang membahas berbagai aspek Data Science, seperti Towards Data Science dan blog-blog Medium.

Terakhir, di era teknologi modern, kita bisa belajar dari mana saja, tidak terkecuali Youtube. Beberapa rekomendasi channel youtube yang bisa kamu gunakan sebagai referensi belajar adalah Sentdex, Corey Schafer, dan Krish Naik yang sering membagikan tutorial video gratis tentang berbagai topik Data Science.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Mengikuti Proyek Praktis

Belajar melalui proyek praktis adalah cara efektif untuk memahami konsep dan menerapkan keterampilan yang telah dipelajari. Ada banyak cara yang bisa dilakukan, pertama dengan mengerjakan mini project seperti analisis dataset publik. Misalnya, menggunakan dataset Iris atau Titanic dari Kaggle untuk melakukan analisis dasar dan visualisasi data.

Kaggle adalah platform yang menyediakan kompetisi Data Science dan dataset yang dapat kita gunakan untuk latihan. Jika ingin lebih menantang, kamu dapat bergabung dalam kompetisi atau mengerjakan project berdasarkan dataset yang sudah disediakan.

Portfolio merupakan part penting bagi seorang data scientist. Portfolio berisi dokumentasikan proyek-proyek kita. Saat ini, ada berbagai media yang bisa digunakan untuk menyimpan portfolio, misalnya portfolio online yang disimpan pada GitHub. Hal ini tidak hanya membantu kita untuk mengorganisir pekerjaan dan proyek tetapi juga dapat menarik perhatian calon recruiter.

4. Bergabung dengan Komunitas dan Jaringan Profesional

Bergabung dengan komunitas Data Science dan jaringan profesional dapat memberikan dukungan, motivasi, dan peluang belajar tambahan. Kita bisa bergabung dalam forum dan grup diskusi seperti Stack Overflow, Reddit (r/datascience), dan forum-forum khusus Data Science lainnya. Forum ini merupakan tempat yang tepat untuk mengajukan pertanyaan dan berbagi pengetahuan.

Jika kamu memiliki waktu senggang, coba hadir dalam acara meet up, webinar, dan konferensi terkait Data Science. Event seperti ini dapat memberikan peluang untuk bertemu dan belajar dari para profesional di bidang data science.

Jika kamu beruntung, kamu bisa mendapatkan mentor yang sudah berpengalaman di bidang Data Science. Mentor ini dapat memberikan bimbingan, feedback, dan saran karier yang berharga.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

Belajar Data Science secara otodidak adalah pilihan yang tepat dengan memanfaatkan adanya sumber belajar yang melimpah dan komunitas yang mendukung. Dengan membangun dasar pengetahuan yang kuat, memanfaatkan sumber belajar online, mengikuti proyek praktis, dan bergabung dengan komunitas profesional, siapa pun dapat memulai dan berhasil dalam karier di bidang Data Science.

Laporan Coursera Learner Outcomes Report (2023) menyebut bahwa 1 dari 4 peserta program sertifikasi entry-level berhasil mendapatkan pekerjaan setelah menyelesaikan kursus mereka, dan 41% melihat hasil konkret seperti mendapat interview, kenaikan gaji, atau tawaran pekerjaan langsung setelah kursus selesai.

Tapi, untuk benar-benar berkembang dan punya arah belajar yang jelas, kamu juga bisa mengombinasikan pembelajaran mandiri dengan program yang sudah terstruktur dan dirancang untuk pemula. Kabar baiknya, kamu bisa mulai belajar Data Science GRATIS selama 1 bulan bersama DQLab!

DQLab menyediakan modul belajar berbasis hands-on project, dilengkapi fitur ChatGPT, studi kasus industri, dan metode HERO yang ramah untuk pemula tanpa latar belakang IT. Yuk, jangan lewatkan kesempatan ini untuk mulai perjalanan data science-mu dengan cara yang lebih terarah dan menyenangkan!

FAQ:

1. Apakah bisa belajar Data Science tanpa latar belakang IT?

Bisa banget! Banyak profesional dari latar belakang non-teknis yang sukses beralih ke bidang Data Science. Kuncinya adalah memulai dari dasar yang tepat seperti statistik, Python, dan analisis data. Platform seperti DQLab dirancang khusus agar ramah untuk pemula.

2. Apakah saya perlu belajar semua tools sekaligus?

Tidak perlu. Fokus dulu pada dasar-dasar: Python, statistik, dan manipulasi data dengan pandas. Setelah itu, kamu bisa lanjut ke machine learning, SQL, atau visualisasi data.