Data Science Roadmap untuk Pemula dengan Data Analyst Career Track

Ilmu data science tidak hanya menarik bagi yang berlatar belakang IT tetapi juga yang non IT. Pembahasan mengenai data science bisa dengan mudah kamu temukan di berbagai media sosial seperti Linkedin, Medium, Instagram, Twitter, dan lainnya. Selain membahas pemahaman secara umum, banyak juga yang pembahasan tentang membangun machine learning, algoritma data science, contoh-contoh visualisasi data, dan lain sebagainya. Komunitas data science juga menjamur bahkan ada yang khusus untuk wanita yang ingin belajar pemrograman untuk data science.

Belajar data science secara otodidak mungkin akan sedikit sulit bagi pemula yang sama sekali belum pernah belajar pemrograman. Tips untuk pemula, kamu bisa memulai dengan memahami konsep data science terlebih dahulu. Kenali jenis data, metode, serta tools yang digunakan. Jika ingin menjadi praktisi data seperti Data Analyst, tentu harus memiliki skill tertentu. 

Nah, untuk pemula bisa menggunakan data science roadmap. Ini akan membantu pemula dalam belajar data science lebih fokus dan terarah. Di DQLab ada salah satu menu yaitu Data Analyst Career Track dengan modul-modul yang fokus pada pengembangan skill Data Analyst yang disusun oleh 7 ahli data dari berbagai industri. 

Apa saja yang dipelajari? Yuk, simak di bawah ini!

1. Memahami Bahasa Pemrograman Fundamental

Bahasa pemrograman adalah hal yang wajib dipelajari dalam data science. Bahasa pemrograman tersebut diantaranya yaitu Python dan R. Pada menu Data Analyst Career Track, kamu harus mempelajari dulu dasar-dasar bahasa pemrograman Python. Modul yang akan kamu dapatkan adalah Python for Data Professional yang dibagi menjadi tiga bagian. 

Di modul Part 1 kamu akan belajar bagaimana coding dengan Python, tipe data Python, operator yang digunakan dalam pemrograman Python, dan proses perulangan dengan Python. Di Part 2 kamu akan mempelajari tahap selanjutnya yaitu memanipulasi data, mendefinisikan fungsi dalam Python, serta penggunaan librarynya. Terakhir di bagian Python for Data Professional Beginner - Part 3 kamu akan mempelajari konsep object oriented programming dalam bahasa pemrograman Python. 

Baca juga: Pelatihan Data Science Gratis, Pemula Data Wajib Tahu!

2. Memahami Database

Database merupakan salah satu kompetensi yang wajib dimiliki jika ingin menjadi praktisi data seperti Data Analyst. SQL adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk manajemen data. Bagi pemula sebaiknya memahami konsep mengenai database serta memahami fungsi-fungsi yang digunakan dalam SQL. 

Nah, di menu Data Analyst Career Track, pembelajaran SQL terbagi menjadi tiga modul. Modul pertama kamu akan mempelajari penggunaan fungsi SELECT pada SQL. Fungsi ini adalah fungsi dasar dan paling sering digunakan dalam pengelolaan data. Selanjutnya kamu akan belajar penggunaan FUNCTION and GROUP BY. Di dalam modul ada beberapa function yang sering digunakan dalam SQL seperti fungsi teks, fungsi matematika, serta fungsi aggregate dan group by. 

3. Pengelolaan Data dan Visualisasi

Setelah memahami fundamental programming dari Python dan SQL, sekarang lanjut pelajari bagaimana pengelolaan datanya. Data manipulation adalah proses penting dalam data analysis. Proses ini bisa dilakukan dengan menggunakan salah satu library Python yaitu Pandas. 

Pembelajaran tentang data manipulation dibagi menjadi dua modul. Yang pertama kamu akan mengenal library Pandas terlebih dahulu termasuk penggunaan Pandas dalam menerapkan indexing, slicing, dan transforming pada dataframe serta bagaimana mengatasi missing value. Untuk Part 2 kamu akan mempelajari fungsional Pandas lebih advance serta pengenalan time series pada Pandas. 

Proses selanjutnya dari data analysis adalah memvisualisasikan data. Matplotlib merupakan library Python yang digunakan untuk membuat visualisasi data. Pembelajaran dibagi dalam dua modul yang berisi pengenalan library Matplotlib, jenis-jenis visualisasi data, serta bagaimana membuat macam-macam grafik dengan Matplotlib di Python. 

4. Predictive Modeling dan Data Quality

Tugas seorang praktisi data tidak hanya mengolah data untuk menemukan suatu informasi, tetapi juga merancang machine learning. Machine learning adalah teknik dimana komputer dapat mempelajari pola dari suatu data, kemudian dari pola tersebut akan mampu mengenali dan memprediksi trend di masa mendatang. Hal ini akan sangat membantu perusahaan dalam kemajuan bisnisnya. 

Oleh karena itu, penting sekali bagi praktisi data memiliki kompetensi machine learning. Setelah tiga poin diatas, di Data Analyst Career Track ini selanjutnya kamu akan fokus pada pembelajaran dalam memahami konsep machine learning, algoritma machine learning, library Python untuk membangun machine learning, serta eksplorasi data dan data pre-processing yang ada di modul Machine Learning with Python for Beginner. 

Kemudian di modul selanjutnya yaitu Data Quality with Python for Beginner kamu akan dikenalkan pada konsep dasar dalam data quality menggunakan Python yang mencakup data profiling sampai data cleansing yang merupakan bagian penting dari proses pre-analysis. 

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

5. Project Data Analyst untuk Buat Portfolio Data Menarik

Dari pembahasan diatas, ternyata panjang juga ya perjalanan belajar data science. Tidak perlu terburu-buru, kamu bisa mengerjakannya perlahan agar dapat memahaminya dengan baik. Sebagai penutup Data Analyst Career Track, ada satu project akhir yaitu Business Decision Research yang mencakup keseluruhan pembelajaran yang sudah kamu lalui. 

Modul ini akan mengasah kemampuanmu dengan kasus yang sering ditemui di industri. Project juga bisa kamu jadikan portfolio data untuk menarik rekruter ketika kamu akan melamar pekerjaan sebagai Data Analyst. Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, gabung di DQLab.id sekarang untuk siap berkarir jadi Data Analyst handal! 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags