Kursus Data Science, Kenali Teknik Belajar Data Science Bersama DQLab !
Calon praktisi data tentunya memiliki teknik belajar data yang tepat sehingga sangat familiar dengan banyak cara untuk menangani data mulai dari yang sederhana hingga yang kompleks sampai menghasilkan insight yang berguna untuk kepentingan bisnis. Sehingga harus benar benar mempersiapkan diri dengan cara otodidak atau mengikuti kursus.Terdapat banyak sekali teknik belajar data science. Sehingga kamu harus mulai mempersiapkan diri dengan mempelajari beberapa hal yang umum hingga spesifik. Cara belajar yang tepat juga akan menuntun para pemula dalam mendapatkan value dari belajarnya. Sehingga value belajar yang tepat akan akan memenuhi aspek kebutuhan pada pemula yang baru belajar menjadi praktisi data.
Artikel teknik belajar data science kali ini DQLab akan membahas lebih detail bagaimana tips untuk belajar data science tanpa tatap muka secara langsung atau pembelajaran dengan sistem belajar online sesuai dengan kamu. Tips belajar sangat diperlukan karena jika kamu salah ambil langkah belajar atau cara belajar kamu tidak sesuai dengan tipe belajar kamu maka proses belajar yang sudah kamu lakukan hanya akan sedikit membantumu dalam tahapan selanjutnya.
Yuk simak selengkapnya sekarang !
1. Pahami Konsep Dasar Coding
Tentunya, sebelum mulai untuk mempelajari banyak bahasa pemrograman, sahabat data juga harus lebih dulu memahami konsep konsep yang menjadi dasar dalam pemrograman ini. DQLab akan memberikan 5 konsep dasar yang wajib para pemula ketahui sebelum mempelajari kode program secara langsung. Yuk lihat beberapa hal dibawah ini.
a. Variable
Komponen ini adalah hal yang wajib banget kamu ketahui. Karena dengan variable kamu bisa membuat penampung value value seperti angka, string, bahkan sampai memory address yang digunakan pada saat melakukan analisis data.
b. Control Structure
Komponen ini merupakan serangkaian blok blok variabel yang akan menentukan arah program selanjutnya.
c. Struktur Data
Komponen ini merupakan format khusus untuk menganalisis dan menyimpan data sesuai tujuan tertentu.
d. Syntax
Komponen ini merupakan kode atau script yang akan dipahami oleh komputer untuk implementasi apa yang akan kamu buat.
e. Tools
Komponen ini menggambarkan serangkaian alat yang diperlukan untuk menciptakan, memelihara, mendukung dan menjalankan implementasi program yang sudah dibuat.
Baca Juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab !
2. Pahami Teknik Story Telling dan Business Understanding
Konsep ketiga adalah konsep story telling. Ketika kamu sudah melakukan analisis data baik secara sederhana dan kompleks, tentu kamu harus menyampaikannya secara clear kepada tim bisnis. Sehingga kamu dapat menyampaikan secara detail dan tepat tentang apa yang sudah kamu hasilkan. Teknik tentu saja akan membantu kamu dalam menyampaikan hasil ini. Sehingga teknik ini juga sangat diperlukan untuk seorang praktisi data.
Selain itu, pemahaman konsep bisnis atau biasa dikenal dengan business understanding merupakan salah satu konsep yang juga harus dimiliki oleh calon praktisi data. Konsep ini akan membawa kamu dalam mengerti bagaimana kebutuhan bisnis di lapangan atau bagaimana kamu dapat mengerti apa informasi yang dibutuhkan oleh perusahaan dalam meningkatkan bisnis. Misalnya, kamu diminta untuk melakukan customer analytics, customer behaviour, dan menentukan nasib bisnis perusahaan kedepannya. Beberapa konsep bisnis yang juga harus kamu ketahui seperti retention rate, customer churn, customer segmentation, dan customer life time value. Dengan demikian, bekal yang kamu miliki juga akan lebih baik kedepannya.
3. Ikuti Portofolio Project Data Mentor
Kebanyakan portofolio project ini berisi banyak sekali project real case industry yang telah disediakan oleh Data Mentor. Portofolio projectnya didesain khusus oleh data mentor secara terstruktur, mulai dari breakdown awal hingga akhir. Sehingga hal ini akan memicu brainstorming sebelum terjun langsung menjadi seorang praktisi data. Setelah kamu dapat menyelesaikannya secara individu kamu dapat mencantumkan hasil kerjamu di CV kamu, hal ini juga akan membuat kamu lebih memiliki outstanding value dibandingkan dengan kandidat yang belum memiliki pengalaman dalam mengolah data secara real. Sehingga kamu akan lebih mudah dalam bercerita project project yang sudah kamu selesaikan baik kepada HR, user ataupun kepada direktur tempat kamu akan bekerja. Tentu kamu akan bercerita secara sistematis dan terarah karena kamu pernah mengerjakannya sendiri. Fitur belajar yang lengkap akan membantu kamu mendapatkan full knowledge untuk menjadi seorang praktisi data. Sehingga kamu dapat dengan mudah melakukan apa yang dibutuhkan oleh perusahan idaman kamu.
Baca Juga : Memilih Kursus Data Science Indonesia sebagai Langkah Awal menjadi Praktisi Data
4. Yuk, Bersama DQLab Awali Kursus Data Science sampai Produksi Protofolio Datamu, Gratis!!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi!
Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis : Tantut Wahyu
Editor : Annissa Widya