Tutorial Belajar Data Science dari Module Dasar Hingga Project

Berkarir di bidang Data Science tapi tidak memiliki background pendidikan yang beririsan dengan Data Science? Tenang saja! Saat ini sudah banyak orang yang tertarik untuk belajar Data Science tanpa membutuhkan latar belakang tertentu, meskipun pendidikan yang biasanya belajar dan berkarir di bidang data berasal dari Ilmu Komputer, Statistik, Matematika atau Aktuaria. Salah satu solusi dari keresahan kamu adalah dengan coba memulai belajar Data Science gratis di internet. Belajar Data Science gratis menjadi sesuatu hal yang menarik bagi siapa saja yang sedang menekuni bidang Data Science. Khususnya di masa pandemi ini, walaupun di rumah saja kamu tetap bisa produktif.

Seiring dengan berkembangnya teknologi dan dunia digital, data dihasilkan dengan jumlah yang sangat besar setiap harinya. Besarnya jumlah data yang dihasilkan di setiap waktu, membuat perusahaan yang dapat mengelola datanya dengan lebih baik, maka perusahaan tersebut lebih cepat untuk berkembang. Karenanya, kebutuhan terhadap profesional yang ahli di bidang data meningkat. Pekerjaan seperti Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, BI Analyst, dan lain sebagainya semakin banyak dibutuhkan di pasar tenaga kerja. Berlimpahnya permintaan terhadap profesi yang disebutkan tadi, membuka kesempatan besar bagi kamu yang sedang mencari pekerjaan. Untuk membantu kamu, ada beberapa tips belajar Data Science secara efektif dan mudah yang perlu diketahui. Yuk, simak ulasannya berikut ini!

1. Pahami Perbedaan Peran Tiap Profesi di Bidang Data

Source : DQLab - Profesi Data Science

Dalam dunia Data Science umumnya terdapat sejumlah jenis profesi dengan peran dan tanggung jawab berbeda, di antaranya adalah Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, dan masih banyak lagi. Semuanya memiliki perbedaan yang cukup signifikan, akan tetapi saling berkaitan satu sama lain. Dengan memahami perbedaan peran tiap profesi ini, kamu akan lebih fokus pada bidang yang akan kamu pilih.

Sebagai contoh, sederhananya Data Analyst adalah orang yang bertanggung jawab hanya pada proses analisis data yang tersedia. Lain halnya dengan Data Scientist yang menganalisis data menafsirkan kumpulan data yang kompleks. Selain itu juga ada banyak tahapan yang dilakukan oleh Data Scientist mulai dari pengumpulan, mengolah, dan menganalisis data. Sedangkan Data Engineer bertugas untuk mengembangkan dan membuat desain arsitektur manajemen data serta memonitor infrastruktur data di perusahaan. Akan tetapi ketiga profesi ini memiliki keterkaitan yaitu bertujuan untuk menghasilkan kesimpulan yang dapat memberikan insight pada perusahaan.

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

2. Belajar Secara Otodidak dengan Live Code Editor

Source : Live Code Editor DQLab

Di era teknologi saat ini, tentunya untuk mempelajari suatu hal tidaklah susah untuk dilakukan. Dengan memanfaatkan internet kamu sudah bisa mencari berbagai sumber dan informasi terkait Data Science. Ada banyak situs yang menyediakan informasi lengkap seputar materi ini. Jika kamu sulit dalam memahami secara mandiri, tentunya kamu dapat mengikuti kursus Data Science secara online maupun offline, tidak hanya itu kamu juga bisa mengikuti komunitas dan forum yang ada. 

Dengan mengikuti beberapa sejumlah kelas online dan memperbanyak referensi serta menekuni pembelajaran Data Science, kamu bisa menjadi praktisi data secepatnya. Salah satunya dengan bergabung bersama DQLab! Nggak perlu lagi ribet instalasi software tambahan, kamu bisa langsung belajar dengan live code editor DQLab dan mulai coding bermodalkan internet saja. Praktis bukan?

3. Bangun Proyek yang Berhubungan dengan Data

Dengan menjalankan kedua tahap sebelumnya secara tuntas, kamu telah memiliki dasar kuat mengenai Data Science. Setelahnya, kamu bisa menerapkan apa yang telah dipelajari dengan mengerjakan proyek maupun studi kasus datamu sendiri. Misalnya, membuat model Machine Learning secara mandiri setelah mempelajari teori mengenai model Machine Learning. Dengan melakukan praktik membangun proyek data, kamu menjadi lebih siap dan mengetahui sejauh mana kemampuanmu dalam menguasai ilmu Data Science. 

Salah satu cara yang dapat membantu kamu membuat proyek data adalah mengunduh berbagai dataset yang tersedia di platform online. Bersama DQLab, kamu dapat menikmati banyak project yang tersedia berdasarkan studi kasus riil industri, dengan demikian kamu akan lebih tergambarkan bagaimana implementasi kompetensi Data Science pada industri nyata.

4. Manfaatkan Kursus Online

Cara terakhir ini sangat direkomendasikan bagi kamu yang tidak punya background Data Science sebelumnya. Kursus Data Science menjadi salah satu jawaban dalam meningkatkan serta mempersiapkan diri untuk menempuh berbagai lingkungan pekerjaan di bidang data. Dengan kondisi pandemi seperti sekarang, segala aktivitas kita cenderung dilakukan dari rumah. Kursus Data Science yang dilakukan secara online bersifat lebih fleksibel dan tentunya efektif karena membantu kamu tetap produktif meski dirumah aja. Dengan begitu, kamu tetap bisa meningkatkan kemampuan dan mempelajari berbagai skill yang dibutuhkan.

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

5. Implementasikan Sekarang dan Mulai Belajar Data Science GRATIS Bersama DQLab!

Source : DQLab Academy 

Ingin berkarir sebagai Data Scientist tapi tidak memiliki background pendidikan yang beririsan dengan Data Science? Sudah coba mencari materi dan modul pembelajaran dari internet tapi, bingung harus mulai dari mana? Tenang jangan khawatir, salah satu solusi dari keresahan kamu adalah dengan coba memulai belajar Data Science gratis bersama DQLab. Tapi, apasih DQLab itu? DQLab merupakan salah satu platform yang menyediakan akses belajar Data Science secara daring atau online. Materi yang disuguhkan sangat lengkap mulai dari Fundamental Python, R, SQL, hingga Excel untuk Data Science. Tersedia juga materi Introduction Python dan R for Data Science yang bisa kamu akses secara gratis. Karena sistem belajarnya yang daring tentunya akan lebih fleksibel bagi kamu untuk mengakses materi dari mana saja dan kapan saja. Jadi, tunggu apalagi kawan! 

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annissa Widya Davita

Tags