3 Permasalahan Kursus Data Science di Indonesia yang Harus Kamu Ketahui

Apakah kamu merasa bahwa ada banyak sekali kursus Data Science di Indonesia dan kamu mulai bingung memilihnya? Dengan berkembangnya dunia digital, meningkat pula permintaan akan sumber daya manusia  yang memiliki kemampuan dan pengetahuan yang luas serta mendalam di dunia digital. Meski istilah digital banyak dikambinghitamkan atas terdisrupsinya pekerjaan-pekerjaan dengan automasi teknologi, perkembangan digital juga melahirkan banyak pekerjaan-pekerjaan baru. Mulai dari UI/UX research, Digital Marketing, Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, hingga Social Media Specialist. 

Banyaknya pekerjaan-pekerjaan baru tersebut tentu akan meningkatkan kebutuhan di pasar tenaga kerja terhadap sumber daya manusia dengan skill yang sesuai dengan setiap pekerjaan tersebut. Banyaknya skill yang diminta recruiter membuat banyak pihak berbondong-bondong meningkatkan skill dan kapasitas diri dengan mempelajari bidang-bidang tersebut. Tidak terkecuali dengan Data Science, Mungkin kamu adalah salah satu orang yang sedang berjuang meningkatkan skill di bidang data. 

Dalam mendalami dunia Data Science, kita akan menemukan banyaknya kesempatan belajar dan tawaran-tawaran menarik dari sejumlah pihak untuk mempelajari data science dengan caranya masing-masing. Selain karena memang permintaan akan SDM di bidang data yang terus meningkat, banyaknya kursus Data Science juga sedikit banyak diakibatkan oleh kondisi pandemi Covid-19. Semenjak pandemi, tren e-learning meningkat, dan banyak orang yang ingin meningkatkan kapasitas diri selama di rumah aja. 

Meski demikian, dengan meningkatnya supply pendidikan non-formal yang mengajarkan Data Science, terdapat beberapa permasalahan yang harus kamu ketahui. Poin-poin ini ditulis bukan untuk menjatuhkan atau menyindir pihak tertentu melainkan untuk menjadi wawasan dan pengetahuan bagi kamu sehingga kamu dapat lebih bijak memilih kursus Data Science di Indonesia. Apa saja permasalahan tersebut? Simak penjelasan berikut!

1. Biaya yang Terlalu Tinggi

Salah satu permasalahan utama dalam industri pendidikan non-formal yang mengajarkan Data Science ialah permasalahan biaya. Biaya pendidikan untuk mempelajari Data Science terkadang pada kasus tertentu hingga mencapai hampir 50 juta. Kursus Data Science tidak semestinya mencapai angka yang setinggi itu. Dengan nilai semahal itu, kamu hampir bisa menyediakan dana untuk kuliah S2. 

Kursus Data Science dengan harga 1-10 juta yang menawarkan kurikulum cukup baik. Range angka ideal ini memang sangat subjektif dan bisa jadi bagi sebagian pihak ini tidak relevan, akan tetapi, dengan banyaknya opsi yang menawarkan kurikulum dam sistem pembelajaran yang bagus dalam range tersebut, rasanya sangat disayangkan apabila harus menghabiskan puluhan juta dengan kurikulum yang tidak jauh berbeda.

Baca Juga : Memilih Kursus Data Science Indonesia sebagai Langkah Awal menjadi Praktisi Data

2. Janji yang Tidak Masuk Akal

Tidak jarang terdapat kursus yang menawarkan kelas belajar dengan janji akan menguasai Data Science dalam 1-3 bulan dan kemudian menjadi Data Scientist tepat setelahnya. Tawaran ini memang sekilas menggiurkan dan membuat orang yang belum memiliki banyak pengetahuan mengenai dunia kerja di bidang data sangat tertarik. Namun, perlu kamu ketahui bahwa tawaran tersebut merupakan tawaran yang tidak masuk akal.

Menguasai Data Science tidak mungkin dapat dilakukan hanya dalam 1-3 bulan saja. Sekalipun bisa, mungkin kamu harus bekerja sangat keras untuk dapat melakukannya. Apalagi jika kamu tidak memiliki background yang selaras sama sekali. Semisal kamu tidak pernah mempelajari programming dan juga sangat sedikit pengetahuan mengenai statistik dan matematika seperti liner algebra dan kalkulus. Maka akan sangat sulit untuk menguasai Data Science dalam waktu yang sangat singka tersebut.

Untuk menguasai dasar-dasarnya saja akan membutuhkan waktu yang tidak sebentar, apalagi untuk menguasai Data Science hingga pada topik yang sangat Advance. Selain itu, kata "menguasai" di sini sangat ambigu. Apa ukuran seseorang dikatakan dapat menguasai Data Science? Sedangkan penerapan Data Science itu sendiri selalu berkembang dan berubah. Sehingga, proyek Data Science yang paling advance ketika kamu pertama kali belajar Data Science dengan proyek terbaik 3 bulan setelahnya dapat berbeda. Sehingga kamu tidak mungkin menguasai hal yang baru tersebut dalam kurang dari 3 bulan.

3. Kualitas Materi dan Pengajar

Dengan banyaknya pihak yang menyelenggarakan pelatihan dan kelas untuk mempelajari Data Science, tidak jarang tempat kursus yang belum memiliki pengajar tetap di tempat kursus tersebut. Sehingga banyak tempat kursus yang menggunakan sumber daya eksternal untuk mengajar di kelasnya. Menggunakan sumber daya eksternal biasanya tidak melalui proses seleksi yang ketat. Berbeda halnya dengan pengajar tetap yang sudah melalui serangkaian proses seleksi dan ujian. 

Hal ini akan berdampak pada kualitas materi yang disampaikan. Tentu kita tidak ingin mengeluarkan uang untuk suatu produk yang tidak berkualitas. Oleh karena itu penting bagi kita untuk mengetahui dengan detail kurikulum yang ditawarkan oleh setiap tempat kursus

Baca Juga : Kursus Data Science : 3 Kriteria Kursus Data Science yang Harus Kamu Perhatikan

4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

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 data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis : Jihar Gifari

Editor : Annissa Widya

Tags