BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 6 Jam 31 Menit 43 Detik 

Tips- tips Belajar Data Science Secara Mandiri Bareng DQLab

Belajar Data Science di Rumah 11-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/5a5142f15cc1cd71176f197f7c74216f_x_Thumbnail800.png

Dalam beberapa tahun terakhir teknologi semakin berkembang yang membuat Data Science menjadi salah satu bidang paling penting dan paling dibutuhkan dalam sebuah perusahaan. Ini dikarenakan Data Scientist dibutuhkan untuk mengeksplorasi data dari sebuah masalah untuk merubah masalah tersebut menjadi sebuah keuntungan dengan adanya solusi yang efektif. Lewat data juga perusahaan dapat melihat kebiasaan pelanggan, kepuasan pelanggan, dan lainnya. Dengan begitu perusahaan dapat merancang produk yang memang sesuai dengan keinginan masyarakat.


Mungkin banyak dari Kamu yang bertanya-tanya apakah mungkin belajar Data Science secara otodidak? Tentunya belajar otodidak membutuhkan effort yang lebih dibandingkan belajar formal. Belajar otodidak kamu harus memiliki waktu, keinginan yang kuat, konsisten untuk belajar serta melakukan riset secara mandiri, dan membuat jalur belajar yang efisien untuk dirimu. Masyarakat Indonesia sendiri belum banyak yang belajar Data Science yang membuat jarang juga orang yang bekerja dibidang data, padahal banyak perusahan yang sudah mengusung industri 4.0 yang tentunya membutuhkan ilmuwan data yang banyak juga.


Banyak masyarakat yang masih salah kaprah dengan Data Science dan sering kali terlihat rumit di awal apalagi kamu baru akan memulai belajar secara otodidak, padahal yang terlihat rumit adalah representasi matematika dari metodologi optimasi yang ada di balik Data Science. Tapi semua kerumitan tersebut sudah dijadikan package dan fungsi yang mudah dipanggil di dalam bahasa pemrograman R atau Python. Semakin belajar tentunya intuisi dan pengalaman akan semakin tajam. Berikut cara belajar Data Science secara otodidak.


1. Cari Ilmu di Berbagai Platform

Dengan adanya internet berbagai informasi dapat kita raih, bahkan belajar hal-hal baru juga bisa dilakukan. Menurut Djoko dari Kominfo bahwa, penetrasi internet di Indonesia dengan jumlah penduduk 252,4 juta sebesar 34,9 persen dengan jumlah pengguna internet sebanyak 88,1 juta orang. Menurut survey yang dilakukan oleh Kemkominfo juga berkata alasan utama orang bermain internet yakni mencari informasi.


Terdapat banyak tempat untuk Kamu bisa belajar Data Science secara otodidak antara lain :

  • Blog, terdapat banyak sekali blog yang menyediakan materi-materi mengenai Data Science mulai dari level pemula hingga advanced sekalipun, seperti Toward Data Science, Data Science Central, dan masih banyak lagi.

  • Youtube, platform ini bukan hanya sekedar hiburan lho, banyak juga content creator yang membuat edukasi di dalam platform ini. Video pembelajaran Data Science pun ada, Kamu hanya perlu memasukan keyword yang ingin kamu cari dan ta da topik yang ingin dicari pun sudah ada didepan layar Kamu. channel-channel yang rutin memberikan edukasi tentang Data Science seperti Tech With Tim, StatQuest, dan masih banyak lagi.

  • Podcast, walaupun Podcast merupakan platform yang bisa dibilang muda, namun keuntungan yang diberikan Podcast sangatlah besar lho. Sudah banyak konten-konten tentang membicarakan Data Science. Seperti Data Journey Podcast, Data Skeptic, dan Toward Data Science Podcast.


Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!


2. Belajar Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman tentunya dibutuhkan jika Kamu ingin meniti karir di bidang data. Bahasa pemrograman memiliki banyak bahasa, tetapi tidak semua bahasa pemrograman harus dipelajari secara bersamaan. Di Indonesia sendiri terdapat 2 bahasa pemrograman yang sering digunakan antara Python dengan bahasa pemrograman R. Sesuaikan bahasa pemrograman yang akan dipelajari dengan kemampuan yang kita miliki. Dengan begitu, Kamu dapat lebih mudah untuk belajar pemrograman dan mengerti apa yang dipelajari.


Bahasa pemrograman mempunyai 3 level yaitu :

  • Bahasa Program Tingkat Rendah, di dalam bahasa ini berisi instruksi-instruksi menggunakan kode binary yang ditujukan langsung kepada komputer. Kode tersebut langsung diolah oleh komputer tanpa harus melalui proses kompilasi.


  • Bahasa Program Tingkat Menengah, di dalam bahasa ini berisi instruksi yang berupa kode mnemonic ADD, SUB, DIV, STOLOD, JMP, dan lain sebagainya. Berbeda dengan dengan level sebelumnya, instruksi ini harus diterjemahkan dahulu kedalam bahasa mesin menggunakan teknik kompilasi.


  • Bahasa Program Tingkat Tinggi, berbeda dengan level lainya tingkat ini menggunakan bahasa alamiah yang dimengerti oleh manusia, seperti bahasa inggris atau matematika. Tingkatan ini ada untuk mengatasi kekurangan dari level sebelum-sebelumnya.


Jika Kamu baru saja memulai untuk belajar pemrograman, mungkin dapat dilakukan dengan html dan jika Kamu sudah menguasai bidang tersebut dapat melanjutkan ke tahap berikutnya. Jadi, lakukan dengan bahasa pemrograman yang paling mudah dipelajari.

Dengan belajar bahasa pemrograman juga Kamu akan dilatih untuk lebih teliti terhadap detail-detail kecil . Dalam membuat sebuah program, seseorang akan dihadapkan pada baris-baris kode yang harus disusun secara sistematis. Baris-baris kode ini tidak boleh terbolak-balik baik penyusunannya maupun penulisannya, agar program yang dibangun dapat berjalan tanpa permasalahan. Sistematika ini berlaku untuk berbagai macam jenis bahasa pemrograman yang ada sejak dulu sampai sekarang.



3. Praktek Adalah Kunci Utama

Di dalam KBBI praktik adalah pelaksanaan secara nyata apa yang disebut di dalam teori. Dalam pendidikan formal kamu akan diajarkan oleh praktisi-praktisi yang telah lama mendalami pekerjaan mereka, dan tentunya mereka akan mengajar lebih dari arah pandang seorang praktisi dibandingkan teori. Jika kamu ingin menempuh jalan otodidak dalam belajar Data Science, tentunya mempunyai mempunyai teman-teman praktisi dapat membantu-mu dalam menerapkan teori-teori yang telah kamu pelajari. Dengan begitu kamu juga mendapatkan sudut pandang dari seorang praktisi dan tidak terpaku dengan sudut pandang teoritis.


Praktik merupakan upaya untuk memberi kesempatan kepada dirimu sendiri untuk langsung merasakan pengalaman langsung dalam bekerja. Dengan begitu Kamu akan menggunakan teori-teori yang kamu telah pelajari dengan begitu teori-teori yang telah dipelajari  tidak akan hilang dimakan waktu. Praktek ini dapat berupa magang di perusahaan ataupun mengerjakan persoalan yang related dengan persoalan di lapangan. Dengan begitu Kamu tidak akan kaget dengan apa yang kamu hadapi jika telah menjadi bekerja di lapangan langsung.


Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!


4.  Tunggu Apalagi? Gabung ke DQLab dan Kembangkan Skill Kamu Dalam Data Science!

Setelah semua paparan diatas masih yakin tidak belajar bersama dengan DQLab? DQLab juga memberikan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab


DQLab berkomitmen untuk menjadi tempat dimana semua orang dapat belajar Data Science bersama-sama secara online dan juga menyediakan modul-modul pembelajaran yang relevan dan juga aplikatif sehingga dapat diterapkan dalam dunia kerja. HIngga saat ini DQLab telah memiliki lebih dari 95,000 pengguna.


Sign up sekarang di DQLab atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :