Seberapa pentingnya belajar data science?
Memasuki awal tahun 2024, di mana era digital semakin menyatu dengan kehidupan sehari-hari kita, jumlah data scientist di Indonesia pun kian bertambah. Begitupun dengan para pemula yang semakin tertarik pada bidang pekerjaan yang diprediksi memiliki prospek yang menjanjikan setiap tahunnya di berbagai industri, bahkan sebagaian penelitian menyimpulkan bahwa data scientist masuk dalam daftar profesi dengan gaji terbesar di Indonesia. Pasti Anda sudah cukup akrab dengan beragam tips belajar data science yang dibagikan di luar sana, bahkan banyak data scientist yang ikut berbagi tips dan pengalamannya. Sebagai pemula, dapatkan tips yang paling cocok untuk dilakukan.
Tahapan Belajar Data Science untuk Pemula
Kali ini Course-Net akan kasih 4 tahap yang bisa kamu lakukan untuk mempelajari data science. Simak informasi selengkapnya dibawah ini!
1. Memahami Peran Tiap Profesi di Bidang Data
Dalam dunia data science umumnya terdapat sejumlah jenis profesi yang ada di dalamnya, di antaranya adalah data scientist, data analyst, data engineer, business analyst, developer, atau developer operations. 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 hingga melakukan pembuktian kesimpulan. Selain itu juga ada banyak tahapan yang dilakukan oleh data scientist yang bertujuan untuk menghasilkan kesimpulan yang dapat memberikan insight pada perusahaan.
2. Pelajari dan Kuasai Kompetensi Dasar Data Science
Jika kamu sudah paham dengan peran masing-masing profesi, ini saatnya untuk kamu memahami dasar-dasar data science. Beberapa di antaranya adalah mempelajari linear algebra, probabilitas, dan kalkulus. Dengan belajar data science akan memiliki pemahaman yang baik tentang linear algebra, kamu akan lebih mudah dalam memahami apa yang terjadi di balik sejumlah tahap coding, bahkan kamu dapat melakukannya sendiri. Selain itu, linear algebra juga dapat mengembangkan intuisi yang lebih baik ketika kamu mengoperasikan machine learning dan deep learning. Sehingga, kamu dapat mengembangkan model yang lebih baik. dan dapat memilih hyperparameter yang tepat.
Kemudian, dalam data science konsep probabilitas juga dianggap sebagai fondasi penting yang perlu kamu kuasai. Probabilitas adalah bidang matematika yang mengukur ketidakpastian. Tak dapat dipungkiri, jika probabilitas merupakan pilar penting dalam machine learning dan banyak yang merekomendasikannya sebagai subjek prasyarat untuk dipelajari. Yang terakhir adalah kalkulus. Secara garis umum kalkulus adalah bidang penting dalam matematika dan memainkan peran integral dalam banyak algoritma machine learning.
Apa saja sebenarnya skill fundamental yang harus dipelajari sejak awal itu?
- Programming: Kamu harus familiar dengan Python dan R, seperti variabel, fungsi, objek, dan fitur-fitur lain yang ada di dalamnya.
- Matematika: Ini mencakup statistika, probabilitas, aljabar linier, regression, klasifikasi, kalkulus.
3. Pelajari Tools dasar untuk Pemula
Tools pengolahan data sangatlah banyak, namun Phyton dan R adalah tools yang sering direkomendasikan karena beginner friendly. Selain itu, tools ini juga paling sering dipakai di bidang data.
Kabar baiknya, kedua tools ini open source dan free, sehingga kamu dapat menggunakannya sebagai media belajar.
Python
Python adalah bahasa pemrograman yang bisa digunakan di berbagai aplikasi berbeda, termasuk otomatisasi tugas dan pengembangan software, aplikasi web, bahkan games. Lebih dari itu, Python juga berfungsi sebagai tool visualisasi dan analisis data.
Python telah digunakan banyak perusahaan untuk mengelola data-data dengan volume besar. Syntaxnya yang sederhana membuat data analyst, data scientist, business analyst dan para ahli analisis lainnya bisa lebih mudah menguasai Python tanpa ada pengalaman programming sebelumnya. Tak heran jika Python menjadi tool paling populer yang digunakan untuk analisis data di sektor bisnis.
R
R dibuat utamanya diciptakan untuk analisis statistik dan visualisasi data. Tool ini memiliki semua fitur yang diperlukan akademisi dan peneliti untuk menganalisis hasil eksperimen mereka, menguji hipotesis, dan menemukan pola dalam sejumlah data besar yang telah dikumpulkan.
Dengan R, kamu bisa membangun proyek yang berkaitan dengan analisis statistik dan visualisasi.
Apabila Python mendominasi sektor bisnis, maka R lebih dominan dalam penelitian.
4. Kenali Machine Learning dan Bangun Proyek Data
Dengan menjalankan 2 tahap di atas secara tuntas, itu artinya kamu telah memiliki dasar yang kuat dan bisa membuat model machine learning. Langkah selanjutnya adalah kamu perlu mempelajari teori-teori mengenai model machine learning dan mencobanya secara mandiri. Pada tahap ini, kamu harus mulai untuk mengerjakan proyek datamu sendiri.
Salah satu cara pembuatan proyek data bisa kamu lakukan dengan mengunduh dataset-dataset yang tersedia pada berbagai platform online untuk kamu coba analisis dan prediksi menggunakan machine learning. Dengan mengerjakan proyek datamu sendiri, kamu akan memiliki pengalaman yang akan menguatkan pemahaman terhadap konsep dan teori yang selama ini kamu pelajari.
5. Tingkatkan Kompetensimu dengan Mengikuti Kursus di Course-Net
Mempelajari data science secara otodidak memang pilihan yang tepat bagi kamu yang enggan untuk mengeluarkan biaya lebih. Namun, ada baiknya kamu untuk meningkatkan pemahamanmu tentang data science dengan mengikuti kursus, seperti kursus online.
Meski informasi yang tersebar luas di internet mudah didapatkan, akan tetapi masih banyak materi advanced yang hanya bisa kamu dapatkan di lembaga kursus data science online, seperti di Course-Net. Dengan mengakses silabus Course-Net, kamu akan mendapatkan penawaran ekslusif. Tentunya kamu juga akan lebih siap menghadapi dunia transformasi digital dengan kompetensi data yang kamu miliki. Apalagi, jika kamu memiliki usaha sendiri, kamu bisa langsung menerapkan strategi digital marketing secara mandiri dengan tepat.
Kesimpulan
Itu tadi sejumlah tips yang bisa menjadi panduan pemula saat ingin memulai belajar data science dan ingin berkarier di bidang data. Selama mempelajari hal baru, nikmati prosesnya dan jangan terlalu terpaku pada hasilnya.
