Wajib Tahu! Berikut Data Science Roadmap Versi DQLab
Sebagian besar pekerjaan data science memang memerlukan gelar yang berlatar belakang di bidang STEM (Science, Technology, Engineering, Math) tapi, tak sedikit pula yang orang-orang bisa berkarir di profesi data science meskipun tidak memiliki gelar ataupun latar belakang pendidikan dari STEM. Lantas bagaimana cara menjadi data science meskipun tidak memiliki background pendidikan STEM? Sebelum membahas ke arah tersebut, kita perlu memahami peran serta tanggung jawab seorang data science di perusahaan.
Berdasarkan beberapa peran serta tanggung jawab secara umum kamu perlu memahami terkait bagaimana cara visualisasikan data dalam bentuk grafik, melakukan penelitian terkait data pada perusahaan yang akan digunakan sebagai metode penentuan keputusan, serta melakukan analisis data perusahaan dalam skala besar yang sering disebut big data. Untuk lebih lanjut, artikel ini akan menyuguhkan roadmap untuk mempelajari data science ala DQLab sehingga belajar kamu jadi lebih terstruktur!. Yuk, simak bersama-sama!
1. Konsep Dasar Matematika, Statistika dan Probabilitas
Tulang punggung dari data science adalah matematika. Kamu tidak harus menjadi master matematika untuk memulai karir sebagai seorang data scientist, tapi jika kamu memahami matematika maka itu akan menjadi nilai tambah. Untuk itu kamu bisa mulai mempelajari tentang linear algebra, kalkulus, function, hingga permutasi. Selain itu, kamu juga harus paham tentang statistika dan probabilitas yang meliputi analisis statistik prediktif, regresi linier, regresi logistik, dan model linear umum.
Baca juga: Mengenal Naive Bayes Sebagai Salah Satu Algoritma Data Science
2. Bahasa Pemrograman
Python dan R merupakan bahasa pemrograman wajib yang harus kamu kuasai dan pelajari jika kamu ingin menjadi data analyst. DQLab menyediakan modul fundamental hingga advanced bahasa pemrograman python dan R. Pada modul tersebut kamu akan mempelajari mulai dari penggunaan sintaks dasar python dan R, bagaimana cara mengimport dan mengeksport package atau library, hingga membuat grafik dasar dengan library yang powerfull di python dan R. Jangan khawatir karena kamu bisa mempelajari materi-materi tersebut secara bertahap dari yang fundamental hingga advanced.
3. Machine Learning, Deep Learning
Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan aplikasi atau software untuk melakukan tugas tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Kebanyakan orang yang mempelajari machine learning akan langsung lompat belajar mengenai algoritma dan menerapkannya tanpa mengetahui backend algoritma.
Tapi, sebaiknya kamu perlu memahami tentang bagaimana cara menangani dataset yang tidak seimbang, masalah overfitting dan underfitting baru setelah itu kamu bisa mempelajari tentang jenis algoritma machine learning yang meliputi supervised learning. Hingga algoritma deep learning seperti (CNN, ANN, dan RNN).
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
4. Data Visualization dan Deployment
Selain kemampuan untuk mengolah dan menganalisa data, seorang data science juga dituntut untuk bisa memvisualisasikan hasil dari analisanya kepada audience. Jadi, materi fundamental data science berikutnya yang wajib dikuasai adalah fundamental data visualization dengan python. Mengapa dengan python kenapa tidak R ? karena berdasarkan sebuah survei dari stackoverflow menyatakan bahwa python masih menjadi bahasa populer untuk data science.
Jadi, kita bisa mulai untuk belajar memvisualisasikan data menggunakan python mulai dari mengenal library yang dapat digunakan untuk memvisualisasikan data, plotting basics, dan statistical plot. Setelah kita menguasai fundamental data visualization dengan python kita bisa mulai data visualization dengan R dan mulai membangun portfolio data yang menarik dari awal hingga akhir.
Kamu pemula yang tidak memiliki background STEM? Jangan khawatir, karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir. Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup atau isi form dibawah ini ya!
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium! cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita