Tips Timeboxing dalam Belajar Data Scientist Otodidak

Belajar data scientist secara otodidak tentunya menjadi sebuah pilihan yang bisa kamu pertimbangkan bila kamu memiliki minat yang besar terhadap data dan teknologi, namun terbatas oleh waktu atau biaya untuk mengikuti pendidikan formal.

Dengan berbagai sumber belajar online yang tersedia, seperti kursus gratis, tutorial di YouTube, dan buku-buku referensi, belajar secara mandiri memberikan fleksibilitas untuk menentukan kecepatan dan topik yang ingin kamu pelajari sesuai kebutuhanmu.

Ada salah satu cara yang bisa kamu praktekkan jika kamu ingin berhasil dalam proses belajar data science secara otodidak. Salah satunya adalah timeboxing. Timeboxing merupakan teknik manajemen waktu yang membantu kamu dalam menetapkan batas waktu untuk mempelajari dan mengerjakan tugas tertentu.

Dengan metode ini kamu bisa mengalokasikan waktu yang spesifik untuk setiap aktivitas belajar data scientist secara otodidak. Untuk lebih jelasnya berikut adalah beberapa tips yang bisa kamu lakukan dalam belajar data Scientist secara otodidak menggunakan teknik Timeboxing. 

1. Tentukan Tujuan yang Jelas

Sebelum mulai melakukan timeboxing, pastikan kamu telah meletakkan tujuan yang ingin dicapai terlebih dahulu sebagai gambaran. Misalnya Apakah kamu ingin memahami konsep machine learning, bahasa pemrograman python, belajar konsep statistik atau belajar algoritma tertentu? Semua ini tentu ada di pilihanmu ya. Melalui tujuan yang jelas kamu dapat lebih mudah untuk membagi waktu belajar sesuai dengan kebutuhan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Buat Rencana Belajar yang Terstruktur

Yang kedua penting untuk membuat rencana harian atau mingguan yang jelas. Tentukan apa saja yang akan menjadi prioritas dalam proses belajar data Scientist secara otodidak. Misalnya kamu bisa mengalokasikan waktu 1 jam untuk memahami teori data preprocessing, 2 jam untuk praktek menggunakan dataset, satu jam untuk mengulas materi. Melalui alokasi waktu yang tepat dan efektif kamu bisa dengan mudah meraih proses belajar yang terstruktur, sistematis, dan efisien.

3. Bagi waktu menjadi blok-blok kecil

Alih-alih belajar terus menerus tanpa henti, tentunya sangat melelahkan diri sendiri. Tetapi, dengan kamu membagi waktu menjadi blok-blok kecil ini juga merupakan salah satu cara efektif yang bisa kamu lakukan dalam proses timeboxing. Misalnya 25-50 menit belajar dan sediakan waktu 5-10 menit untuk istirahat. Ya, memang teknik ini mirip dengan Pomodoro. Memahami cara ini dapat membantu kamu dalam menjaga konsentrasi dan menghindari kelelahan.

4. Prioritaskan materi penting

Gunakan timeboxing untuk memprioritaskan materi yang lebih penting atau lebih sulit terlebih dahulu. Tidak dapat dipungkiri bahwa belajar data science secara otodidak tentunya membutuhkan materi yang banyak untuk kamu kuasai. Apabila kamu posisinya adalah beginner maka mulailah mempelajari dari dasar ilmunya terlebih dahulu. Misalnya seperti konsep dasar statistik, bahasa pemrograman Python ataupun R sebelum beralih ke topik yang lebih kompleks.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Lakukan Evaluasi

Setelah melalui proses belajar yang begitu panjang, jangan lupa untuk melakukan evaluasi terhadap waktu yang telah dialokasikan untuk setiap proses. Apakah kamu terlalu lama belajar di satu topik? Atau bisa juga Apakah ada hal yang belum disesuaikan dengan proses belajar yang kamu lalui? Lakukan pemantauan secara berkala. Dengan melakukan evaluasi kamu bisa meningkatkan manajemen waktu dan efisiensi belajar.

Melalui penerapan teknik manajemen waktu yaitu timeboxing, kamu bisa lebih fokus dalam menyelesaikan tugas-tugas secara efisien, menghindari penundaan, serta memastikan bahwa setiap blok waktu digunakan secara maksimal untuk mempelajari materi yang spesifik. Selain itu, timeboxing juga membantu menjaga keseimbangan antara belajar, istirahat, dan kegiatan lain, sehingga kamu dapat meningkatkan produktivitas tanpa merasa kewalahan.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 

Penulis: Reyvan Maulid