Tips Memilih Pelatihan Data Scientist yang Tepat
Belakangan ini, istilah data science berkembang sangat cepat. Hampir semua lini industri memerlukan data science untuk mengolah data, baik data sederhana maupun data yang berukuran besar. Tingginya minat masyarakat global terhadap data science semakin meningkat saat Harvard University menyematkan istilah ‘The Sexiest Job in 21st Century’ untuk profesi data scientist.
Hal ini sejalan dengan meningkatnya minat belajar data science dan menyebabkan menjamurnya pelatihan data scientist untuk berbagai kalangan.
Di indonesia sendiri, ada berbagai platform pelatihan data science dengan paket dan metode pembelajaran yang bervariasi. Pelatihan data scientist pun bermacam-macam, mulai dari pelatihan berbayar dengan rentang waktu tertentu hingga pelatihan gratis yang dapat diakses selamanya.
Setiap kursus data scientist memiliki kurikulum masing-masing. Namun, umumnya mereka menawarkan paket belajar materi, praktik, dan pengaplikasian software data science. Teknik pembelajaran pada kursus data science pun beragam. Mulai dari teknik belajar online, offline, bahkan hybrid.
Memilih pelatihan data scientist bukanlah hal yang mudah. Perlu pertimbangan yang matang untuk memutuskan pelatihan mana yang paling cocok untuk kita. Memilih pelatihan data scientist bagaikan mencari jarum dalam tumpukan jerami karena kebutuhan masing-masing orang berbeda-beda, bahkan pelatihan data science yang baik menurut orang lain, belum tentu cocok untuk kita.
Oleh karena itu, sebelum memilih pelatihan data scientist, ada baiknya kita pertimbangkan beberapa hal. Mau tahu apa saja hal-hal tersebut? Pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan hal-hal yang perlu dipertimbangkan sebelum memilih pelatihan data scientist.
Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Kurikulum Pembelajaran
Saat akan memilih pelatihan data scientist yang cocok, kita perlu memperhatikan kurikulum yang diterapkan dalam pelatihan tersebut. Beberapa materi statistika dasar yang harus dipelajari oleh seorang data scientist adalah metode-metode statistika seperti statistik deskriptif, analisis data eksplorasi, regresi, forecasting, dan lain sebagainya.
Dalam data science, ada banyak bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk mengolah big data. Namun, bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan adalah python dan R. Python digunakan untuk tujuan general sedangkan bahasa pemrograman R biasa digunakan untuk mengolah data menggunakan ilmu statistika.
Jadi, sebelum memilih pelatihan data scientist, kita harus mempertimbangkan kurikulum mana yang tepat dengan kebutuhan kita.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Keseimbangan Praktik dan Teori
Data science merupakan ilmu yang membutuhkan keterampilan teoritis dan praktik. Pengetahuan teoritis sangat penting untuk menjelaskan konsep dasar, tetapi seorang data scientist juga harus memiliki pengetahuan cara penggunaan dan pengaplikasian konsep teoritis tersebut.
Pelatihan data scientist yang baik adalah pelatihan yang mengajarkan ilmu teoritis sekaligus praktik. Kegiatan praktik ini dapat digunakan sebagai latihan sebelum terjun ke dunia data science yang sesungguhnya.
Oleh karena itu, kita harus memilih pelatihan data scientist yang menawarkan praktik menggunakan data yang mirip dengan data yang ada di dunia industri.
3. Pengalaman Mentor/Pengajar
Selain keseimbangan antara pengetahuan teoritis dan praktik, kita juga perlu memperhatikan pengalaman mentor yang akan melatih kita. Mentor bertugas untuk mengarahkan dan membantu kita mendapatkan pengetahuan industri yang tepat.
Oleh karena itu, sebelum memilih pelatihan data scientist, ada baiknya kita cari tahu dahulu profil dan pengalaman mentor di platform pelatihan tersebut. Pilihlah platform pelatihan data scientist yang memiliki mentor berpengalaman di bidang yang relevan.
4. Peluang Kerja & Review Peserta
Tujuan akhir setelah menyelesaikan pelatihan adalah dapat bekerja di bidang data science. Oleh karena itu, pilihlah pelatihan data scientist yang menawarkan fasilitas job connector sehingga kita memiliki kesempatan yang lebih besar untuk bekerja di bidang data science.
Setelah mempertimbangkan beberapa hal tersebut, kita bisa melihat dan membaca review dari peserta sebelumnya untuk mendapatkan informasi yang mungkin tidak dicantumkan di iklan atau website kursus tersebut.
Carilah pelatihan yang memiliki review baik sebagai bahan pertimbangan akhir untuk memilih platform pelatihan data scientist. Review-review tersebut dapat ditemukan melalui pencarian google ataupun blog pribadi.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Data science merupakan ilmu yang saat ini dibutuhan di berbagai sektor mulai dari sektor pendidikan, perbankan, retail, pariwisata, dan lain sebagainya. Uniknya ilmu ini bisa dipelajari oleh siapapun, bahkan oleh seseorang yang tidak memiliki background pendidikan IT.
Yuk persiapkan dirimu untuk berkarir di bidang data science bersama DQLab! DQLab merupakan salah satu kursus machine learning yang banyak direkomendasikan oleh data scientist karena program belajar yang menyenangkan, terstruktur, ringkas, padat, dan mudah dipahami.
Yuk perdalam pemahaman kamu mengenai data science dan machine learning dengan belajar modul-modul dari 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.
Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K