Arahan Belajar Dasar Data Science, Skill Ramah untuk Pemula
Data science adalah salah satu bidang yang sangat powerful di era modern yang didukung dengan teknologi canggih, khususnya otomatisasi. Dengan teknologi data science, pekerjaan sama yang dilakukan secara berulang-ulang bisa dikerjakan dengan bantuan mesin sehingga tidak lagi membutuhkan tenaga manusia secara eksplisit.
Otomatisasi ini akan menekan biaya tenaga manusia, menghemat waktu, energi, dan tenaga. Hal ini yang menyebabkan banyak perusahaan di berbagai sektor industri mulai tertarik mengadopsi otomatisasi menggunakan data science.
Peluang karir di bidang data diprediksi akan semakin luas, didukung dengan semakin banyaknya industri yang membutuhkan data scientist handal namun sumber daya manusia yang memenuhi kualifikasi masih sangat minim.
Tak heran jika saat ini mulai banyak pekerja banting stir yang mulai fokus dan serius mempelajari data science. Untungnya, belajar data science bisa dilakukan dimana saja dan bisa dipelajari oleh siapapun. Bagaimana cara belajar data science sesuai tahapan yang tepat bagi seseorang yang masih awam di bidang data? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Fahami Konsep Data Science
Data science merupakan ilmu yang menggabungkan skill teoritis dan teknis. Sebelum memulai terjun dan memegang data, kita harus memahami konsep dan teori data science, mulai dari operasi matematika dasar, statistika, algoritma machine learning, struktur bahasa pemrograman, hingga ilmu bisnis.
Kenapa bisnis? Well, data scientist dalam praktiknya akan membantu perusahaan untuk mencari solusi terhadap masalah bisnis yang sedang dihadapi oleh perusahaan. Oleh karena itu, seorang data scientist harus bisa menyelesaikan masalah berdasarkan data dengan pendekatan bisnis.
Baca juga: Bocoran Studi Kasus Algoritma Data Science saat Interview
2. Perbanyak Latihan
Seperti yang telah dijelaskan di awal, data science adalah ilmu yang menggabungkan skill teoritis dan teknis. Setelah kita menguasai skill teknis, maka kita perlu mempraktikkan teori yang telah kita pelajari dengan cara mengolah data secara langsung.
Kita bisa mulai latihan dengan menggunakan data berukuran kecil dan secara bertahap meningkatkan volume data yang digunakan. Untuk latihan, kita bisa menggunakan berbagai sumber data, namun DQLab menyarankan agar kamu mulai dengan scraping atau crawling data dari website open source.
3. Terapkan Skill Teknis dan Teoritis
Setelah memahami teori dan menguasai praktik langsungnya, kita bisa mulai mengerjakan project sederhana untuk menguji pemahaman teknis dan teoritis kita. Project ini juga bisa digunakan sebagai portofolio yang nantinya akan sangat bermanfaat ketika kita sedang melalui proses recruitment.
Salah satu cara untuk membangun portofolio adalah dengan mengikuti bootcamp, pelatihan, atau kursus data science.
4. Bangun Relasi
Terakhir yang tidak kalah penting, bangun relasi dengan sesama data enthusiast agar kita bisa bertukar pikiran dan informasi yang akan sangat berguna dalam proses pembelajaran, terutama bagi kita yang belajar data science secara otodidak.
Dengan adanya relasi, kita bisa mendapatkan teman sekaligus mentor yang tepat untuk mendorong proses belajar kita. Jangan takut untuk bertanya pada orang lain yang lebih expert, ya! Ingat, takut bertanya sesat di jalan.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
Yuk ikuti setiap stepnya bersama DQLab! DQLab memiliki program belajar terstruktur mulai dari pendalaman teori, praktik, hingga sesi sharing dengan mentor yang sudah expert di bidang data.
Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ dengan R dan Python serta nikmati experience menarik menggunakan live code editor DQLab.
Penulis: Galuh Nurvinda K