Tips Efektif Belajar Machine Learning secara Otodidak
Belajar menjadi data scientist secara otodidak kini menjadi pilihan populer bagi banyak orang, terutama dengan semakin terbukanya peluang kerja di bidang ini dan melimpahnya sumber belajar online yang mudah diakses. Profesi data scientist tidak hanya menawarkan prospek karier yang cerah, tetapi juga gaji yang kompetitif dan kesempatan untuk berperan dalam pengambilan keputusan strategis di berbagai industri.
Tanpa harus melalui pendidikan formal, siapa pun kini dapat mempelajari dasar-dasar analisis data, machine learning, dan pemrograman melalui platform e-learning, blog, dan video tutorial yang banyak tersedia secara gratis atau dengan biaya terjangkau.
Namun, mempelajari data science secara mandiri bukanlah hal yang mudah. Jumlah materi dan topik yang harus dipahami cukup luas, mulai dari statistik dasar, pemrograman, hingga teknik-teknik analisis dan machine learning yang lebih kompleks. Tanpa panduan dan struktur pembelajaran yang jelas, banyak pemula yang merasa kewalahan atau tidak tahu harus memulai dari mana.
Oleh karena itu, strategi yang efektif sangat diperlukan agar proses belajar menjadi lebih terarah dan efisien. Menyusun roadmap yang mencakup topik-topik penting serta membagi waktu belajar dengan baik dapat membantu seorang otodidak untuk menguasai keterampilan inti data science secara bertahap.
Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai empat cara efektif untuk belajar data science secara otodidak. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Mulai dengan Dasar-dasar Pemrograman dan Statistik
Langkah pertama dalam belajar data science adalah memahami dasar-dasar pemrograman dan statistik, dua keterampilan penting yang akan terus digunakan. Python adalah bahasa pemrograman yang populer di kalangan data scientist, jadi memulai dengan belajar Python sangat dianjurkan. Di sisi lain, pemahaman statistik dasar sangat penting untuk memahami konsep analisis data dan model prediksi.
Beberapa langkah yang bisa dilakukan adalah mulai dengan dasar-dasar Python melalui platform belajar online; dan mempelajari konsep statistik seperti distribusi, probabilitas, regresi, dan analisis data. Buku atau kursus statistik dasar akan sangat membantu. Pemrograman dan statistik adalah fondasi utama dalam data science. Tanpa pemahaman dasar ini, akan sulit untuk maju ke konsep yang lebih kompleks.
Jika kamu masih bingung dengan sumber belajar yang terpercaya, berikut adalah modul dari DQLab yang bisa kamu jadikan referensi belajar tahap awal.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Latihan dengan Proyek Data Sederhana
Untuk memperkuat pemahaman, cobalah mengerjakan proyek-proyek data sederhana. Proyek ini akan memberi pengalaman langsung dalam mengolah data, menganalisis pola, dan menghasilkan insight. Mulailah dari proyek kecil seperti analisis data eksploratif, prediksi sederhana, atau visualisasi data.
Hal yang bisa kita lakukan adalah coba mengolah data dari situs open source seperti Kaggle, UCI Machine Learning Repository, atau Google Dataset Search; mencoba menganalisis dataset populer seperti prediksi harga rumah, analisis tren media sosial, atau klasifikasi jenis bunga; dan menggunakan library seperti Matplotlib atau Seaborn untuk membuat visualisasi yang menarik.
Proyek langsung memberi kesempatan untuk menerapkan teori dalam konteks nyata, membangun portofolio, dan membantu kita memahami seluruh alur kerja data science. Berikut adalah rekomendasi modul DQLab yang bisa kamu gunakan sebagai bahan belajar mengerjakan proyek sederhana sekaligus sebagai bahan portfolio.
3. Gunakan Sumber Belajar Gratis dan Terjangkau
Saat belajar otodidak, kita memiliki akses ke berbagai sumber belajar gratis atau berbiaya rendah yang bisa digunakan. Salah satu platform yang banyak direkomendasikan untuk belajar data science adalah DQLab. Platform ini menyediakan kursus data science, machine learning, dan big data dari universitas ternama dan perusahaan teknologi.
Selain platform e-learning, kita juga bisa belajar dari buku atau blog tentang data science juga dapat memberi pengetahuan mendalam tentang topik-topik khusus. Beberapa sumber lain yang bisa kita gunakan untuk belajar gratis adalah channel YouTube dan blog membahas konsep data science dan machine learning dengan jelas atau buku yang berhubungan dengan data science seperti “Python for Data Analysis” oleh Wes McKinney atau “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” oleh Aurélien Géron.
4. Bergabung dengan Komunitas dan Ikuti Tantangan Data Science
Bergabung dengan komunitas data science dan mengikuti tantangan analisis data dapat memberikan dorongan motivasi serta pengalaman tambahan. Platform seperti Kaggle mengadakan kompetisi data science yang bisa diikuti oleh pemula maupun profesional.
Selain itu, komunitas online atau grup media sosial dapat menjadi tempat untuk bertanya, berdiskusi, dan belajar dari orang lain. Dengan berinteraksi dengan komunitas, akan membantu kita untuk mendapatkan insight, inspirasi, serta mengatasi kebuntuan yang mungkin dihadapi saat belajar.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Belajar data science secara otodidak memang menantang, tetapi dengan strategi yang tepat, kita bisa menguasai keterampilan yang diperlukan. Mulailah dengan dasar-dasar pemrograman dan statistik, berlatih dengan proyek sederhana, manfaatkan sumber belajar gratis, dan bergabunglah dengan komunitas. Dengan ketekunan dan konsistensi, kita bisa membangun kemampuan data science yang kuat dan siap untuk menjelajahi karier di bidang ini.
Yuk belajar data science secara otodidak dengan modul DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K