Belajar Data Science Otodidak, Alfontius Sukses Berkarir Menjadi Data Engineer
Perjalan karir setiap manusia tentu memiliki ceritanya masing-masing ya, Sahabat Data DQLab. Termasuk yang dialami oleh salah satu member DQLab ini. Meski harus melalui berbagai rintangan yang dihadapi, Alfontius Linata yang juga merupakan lulusan Institut Teknologi Bandung (ITB) jurusan kimia ini akhirnya bisa melewati masa sulitnya, sebelum akhirnya ia kini berprofesi sebagai data engineer.
Seperti apa ya kisahnya? Dan bagaimana cara Alfon untuk bisa melewati segala rintangan tersebut? Yuk, simak cerita selengkapnya!
1. Memutuskan untuk Alih Profesi
Sebelum akhirnya bekerja di PT Inertia Utama sebagai data engineer, Alfon sudah lebih dulu bekerja di pabrik kimia. Meskipun seorang lulusan teknik kimia, Alfon justru merasa tidak nyaman dengan pekerjaan sebelumnya. Hal itulah yang pada akhirnya membuat Alfon untuk banting setir ke bidang data. Ia sadar akan ada hal yang harus dikorbankan dan diperjuangkan, sebab ia harus memulai karirnya dari awal lagi.
œSaya pernah bekerja di sebuah pabrik kimia. Namun saya merasa kurang nyaman, hingga akhirnya saya memutuskan untuk switch career ke bidang data, kata Alfon.
Baca juga : Belajar Data Science, Jihar Lulusan Ekonomi Banting Stir Berkarir di Dunia Data
2. Belajar Data Science secara Otodidak
Sadar tak memiliki bekal untuk berkarir di industri data, Alfon kemudian mulai mempelajari data science secara mandiri. Hal ini ia lakukan secara bertahap dan konsisten untuk bisa memiliki kompetensi yang maksimal. Ada beberapa kompetensi dasar data science yang ia pelajari, yaitu :
Pemahaman Logika
Untuk bisa menjadi seorang praktisi data, pemahaman logika sangat dibutuhkan. Sebab, nantinya praktisi data akan berkutat dengan data-data yang tidak terstruktur. Dari data-data tersebut, praktisi data harus bisa mengolah data tersebut dan diaplikasikan ke dalam bentuk grafik, machine learning, deep learning, dan lain sebagainya. Pemahaman logika ini bisa dilatih dengan berbagai hal, salah satunya dengan mengerjakan soal-soal matematika dalam bentuk cerita atau bisa memulainya dengan memahami konsep-konsep dasar yang digunakan dalam proses pengolahan data.
Critical Thinking
Tak jauh berbeda dengan pemahaman logika, kompetensi yang satu ini bertujuan untuk menciptakan sebuah pola pikir seorang praktisi data ketika nanti dihadapkan dengan berbagai masalah atau kendala saat bekerja. Critical thinking menjadi hal yang penting untuk diperhatikan, sebab jika tidak, hasil olahan data justru akan berdampak buruk terhadap bisnis perusahaan. Oleh sebab itu, selain perlu membiasakan diri untuk berpikir secara kritis, kamu juga harus tetap tenang dalam menghadapi suatu masalah.
Bahasa Pemrograman
Kompetensi yang satu ini merupakan kompetensi wajib bagi calon praktisi data. Kenapa? Sebab bahasa pemrograman memiliki peran penting dalam memberikan instruksi kepada komputer agar bisa melaksanakan tugas atau perintah yang kamu berikan. Dalam dunia data science, ada banyak bahasa pemrograman yang tersedia. Tapi untuk memulai perjalanan di awal, setidaknya kamu perlu mempelajari 2 bahasa pemrograman, yakni R dan Python seperti yang dipelajari Alfon. Kedua bahasa pemrograman tersebut dianggap sangat ramah bagi pemula, sehingga mudah untuk dipelajari dan dipahami.
Proses ETL
Ada ragam profesi yang bisa kamu pilih dalam industri data, salah satunya adalah data engineer seperti yang kini menjadi pilihan jalan hidup Alfon. Untuk bisa memiliki karir sebagai data engineer, salah satu kompetensi yang perlu dipahami adalah proses Extract Transform Load (ETL). Secara sederhana, ETL adalah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam suatu penyimpanan dan dimuat ke dalam sistem. Dapat dikatakan, ETL adalah dasar dari pengolahan data, khususnya data dalam volume besar (big data).
3. Tanpa Background Pendidikan IT, Tetap Memiliki Peluang
Meski tidak memiliki latar belakang pendidikan di bidang IT, Alfon merasa cukup percaya diri jika ia dapat membuktikan bisa berprofesi di dunia data science. Memang, pada awalnya Alfon merasa kesulitan untuk bisa mendapatkan pekerjaan di bidang data karena bukan berasal dari bidang IT. Tapi, setelah melewati perjalan dan proses, Alfon berhasil memiliki karirnya seperti sekarang.
œSaya akui memang tidak mudah, tapi selama kita terus berusaha dan tidak menyerah, kita pasti bisa menggapai mimpi tersebut, imbuhnya.
Baca juga : Kisah Sukses Daniel yang Kini Terjun ke Dunia Data Science Tanpa Memiliki Background IT
4. Semua Orang Bisa Belajar Data Science, Yuk Coba!
Jika kamu seperti Alfon yang juga tidak memiliki background di bidang IT, namun memiliki cita-cita sebagai praktisi data, maka kejarlah sampai kamu meraihnya. Karena tidak ada yang tidak mungkin, terlebih jika hanya karena permasalahan latar belakang pendidikan yang kita miliki. Alfon salah satu buktinya, ia berhasil meraih keinginannya meski harus melalui berbagai rintangan.
Dengan kemudahan yang ditawarkan di era digitalisasi saat ini, kamu bisa mencari ilmu pengetahuan dimana saja. Namun, jika kamu ingin mempelajari data science secara bertahap dan didampingi, kamu bisa coba untuk belajar di DQLab. Di sini, semua materi pembelajaran di kemas dalam bentuk modul yang bisa kamu akses secara gratis di DQLab.id. Tentunya, akan ada fitur Live Code Editor yang akan mengarahkanmu selama pembelajaran. Dan salah satu kemudahan yang ditawarkan adalah kamu bisa belajar kapan saja dan dimana pun kamu mau.
Penulis : Sandi Sabar Rahman
Editor : Annissa Widya Davita