Tips Efektif Pemula Belajar Data Scientist Otodidak
Data science telah menjadi salah satu bidang yang paling diminati di era digital ini. Dengan kemampuan untuk mengolah dan menganalisis data yang sangat besar, seorang data scientist dapat memberikan insight berharga yang dapat mendorong keputusan bisnis yang lebih baik.
Di era sekarang, menjadi data scientist tidak harus melalui pendidikan formal di perguruan tinggi. Banyak orang telah berhasil menjadi data scientist secara otodidak. Berikut adalah beberapa tips efektif untuk memulai perjalanan kalian sebagai data scientist otodidak.
1. Paham Dasar-dasar Data Science
Langkah pertama adalah memahami dasar-dasarnya. Data science adalah kombinasi dari statistik, matematika, dan ilmu komputer. Statistik menjadi dasar kalian untuk membuat inferensi dari data dan memahami pola yang ada di dalamnya. Matematika, terutama aljabar linear dan kalkulus, membantu dalam memahami model data yang lebih kompleks.
Ilmu komputer diperlukan untuk menangani dan memproses data dalam skala besar. Untuk memulai, kalian dapat memanfaatkan sumber daya online gratis seperti buku dan artikel yang menjelaskan konsep-konsep dasar ini. Sebagai contoh, dengan membaca buku “Introduction to Statistical Learning” atau mengikuti kursus dasar statistik di platform pembelajaran online.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
2. Menguasai Bahasa Pemrograman
Bahasa pemrograman adalah tools utama bagi seorang data scientist untuk mengolah data. Dua bahasa pemrograman yang paling populer dalam data science adalah Python dan R. Python dikenal karena sintaksnya yang mudah dipahami dan dukungan komunitas yang luas, jadi sangat cocok bagi pemula. Selain itu, Python memiliki banyak library yang dirancang khusus untuk data science, seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn.
Sedangkan R lebih sering digunakan dalam analisis statistik dan visualisasi data. Untuk menguasai bahasa pemrograman ini, kalian dapat memanfaatkan kursus online gratis atau tutorial yang tersedia di internet. Lakukan praktik secara konsisten agar bisa menguasai bahasa pemrograman dengan mengerjakan proyek nyata.
3. Mempelajari Analisis Data dan Visualisasi
Analisis data adalah proses mengidentifikasi pola dan insight dari data. Sebagai data scientist, kalian harus memiliki kemampuan untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari data mentah. Langkah ini melibatkan pemahaman teknik analisis data seperti regresi, klasifikasi, dan clustering. Setelah menganalisis data, langkah berikutnya adalah memvisualisasikannya.
Visualisasi data membantu dalam menyampaikan insight analisis dengan cara yang lebih mudah dipahami oleh orang lain. Beberapa tools visualisasi data yang populer termasuk Tableau, Matplotlib, dan Seaborn. Kalian dapat mulai dengan mempelajari teknik dasar analisis dan visualisasi data melalui tutorial online dan buku. Praktikkan pengetahuan kalian dengan membuat laporan dan presentasi berdasarkan analisis data yang telah dilakukan.
4. Berlatih dengan Beragam Proyek
Belajar data science tidak lengkap tanpa pengalaman praktis. Salah satu cara terbaik untuk memperoleh pengalaman praktis adalah dengan berlatih melalui berbagai proyek. Proyek data science dapat mencakup analisis data dari dataset publik, seperti dataset dari Kaggle atau UCI Machine Learning Repository.
Mulailah dengan proyek kecil yang sesuai dengan minat kalian, seperti analisis tren media sosial atau prediksi harga rumah. Selama mengerjakan proyek, cobalah untuk menerapkan berbagai teknik analisis dan visualisasi. Selain itu, jadikan proyek tersebut sebagai portofolio, yang kalian gunakan nantinya ketika melamar pekerjaan sebagai data scientist.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
5. Mengikuti Kursus Online dan Bootcamp
Untuk memperdalam pengetahuan kalian dalam data science, kalian juga bisa mengikuti kursus online dan bootcamp. Kursus online dan bootcamp menawarkan kurikulum terstruktur yang dirancang untuk membantu kalian memahami konsep-konsep data science dengan lebih baik.
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!