Step By Step Belajar Data Science

Belajar Data Science di Rumah 22-Januari-2021

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3f96ed9d14140a85e8952fa8ab0e0626_x_Thumbnail800.jpg

Tidak diragukan lagi, perkembangan big data semakin pesat di akhir-akhir ini. Hal ini ditandai dengan 3 penciri utama perkembangan big data yaitu volume (jumlah data yang dihasilkan setiap waktunya), variety (variasi atau keseragaman data) dan velocity (kecepatan dalam mengakses data yang dapat dijangkau). Tidak diragukan lagi, data scientist sangat diminati pada kalangan industri data. Pada tahun 2020, rata-rata data scientist di Amerika Serikat menghasilkan lebih dari $113.000 setahun, dan data scientist di San Francisco menghasilkan lebih dari $140.000. Keuntungan atau privilege bagi kalian mempelajari ilmu data adalah anda dapat menemukan diri dan mempersiapkan diri untuk bekerja di bidang yang menjanjikan ini. Namun, meskipun anda tidak tertarik menjadi ilmuwan data, mempelajari keterampilan data dan meningkatkan literasi data dapat memberikan keuntungan besar dalam karir anda saat ini. Era digital saat ini, karyawan yang memiliki keterampilan data dan dapat membantu perusahaan mereka menjadi lebih didorong dan sangat dibutuhkan di hampir semua industri

Data science sebagai ilmu penunjang bagi kalian yang akan menekuni bidang data, terdapat beberapa teknik belajar data science yang tersedia. Pertanyaan yang pastinya muncul dari benak teman-teman adalah bagaimana cara mempelajari data science? Jawabannya, kalian bisa memilih untuk mengikuti kursus teknik belajar data science. Bagi kalian yang memiliki latar belakang (expertise) bukan bidang pemrograman, tentunya kursus teknik belajar data science dapat menunjang untuk memperoleh wawasan mengenai data science. Bahkan, dengan keberadaan kursus teknik belajar data science juga membantu untuk meningkatkan kemampuan literasi data yang baik. Belajar data science identik dengan mempelajari matematika dan statistik. Namun, tujuan pertama anda bukanlah mempelajari aljabar atau statistik linier saja bukan?. Jika Anda ingin mempelajari ilmu data atau hanya mempelajari beberapa keterampilan ilmu data, tujuan pertama Anda adalah belajar mencintai data. Tertarik untuk mencari tahu caranya? DQLab akan memberikan tips bagaimana caranya mempelajari data science (step-by-step). Baca terus dan pastikan kalian simak selengkapnya pada artikel berikut ini.

1. Learn to Love Data

Tidak ada yang pernah berbicara tentang motivasi dalam belajar. Data Science adalah bidang yang luas, yang membuatnya sulit untuk dipelajari. Sangat sulit apabila belajar data tanpa motivasi yang kuat, anda akan berhenti di tengah jalan dan percaya bahwa anda tidak dapat melakukannya. Anda memerlukan sesuatu yang akan memotivasi Anda untuk terus belajar. Bentuk motivasi inilah yang akan membantu teman-teman dalam belajar mencintai data. Anda memerlukan sesuatu yang akan membantu Anda menemukan hubungan antara statistik, aljabar linier, dan model lainnya. Motivasi belajar data yang dimaksud bukan dalam bentuk kutipan yang menginspirasi, tetapi dalam bentuk proyek passion yang dapat Anda kerjakan untuk mendorong pembelajaran Anda di dunia data science. Terus gali kemampuannya dan jangan lengah. Kalian juga perlu memiliki sikap rasa keingintahuan (curiosity) dalam belajar data science. Salah satu pertanyaannya adalah "apa yang harus saya pelajari selanjutnya?". Pertanyaan ini tentunya akan menumbuhkan motivasi belajar dan rasa penasaran dalam mempelajari data science. Jika diaplikasikan dalam dunia kerja, saya belajar menyukai data. Karena saya belajar menyukai data, saya termotivasi untuk mempelajari apa pun yang saya butuhkan untuk membuat program belajar saya lebih baik.

2. Learning By Doing

Mempelajari tentang machine learning, neural networks, image recognition, dan teknik mutakhir lainnya adalah penting. Tetapi sebagian besar ilmu data tidak melibatkan semua itu. Sebagai ilmuwan data yang bekerja terdapat 90% pekerjaannya berkutat pada pembersihan data, mengetahui beberapa algoritma dengan sangat baik lebih baik daripada mengetahui sedikit tentang banyak algoritma. Jika Anda mengetahui regresi linier, pengelompokan k-means, dan regresi logistik dengan baik, dapat menjelaskan dan menafsirkan hasilnya, dan benar-benar dapat menyelesaikan proyek dari awal hingga akhir, Anda akan jauh lebih dapat dipekerjakan daripada jika Anda mengetahui setiap algoritma tapi tidak bisa menggunakannya. Artinya semua ini adalah bahwa cara terbaik untuk belajar adalah mengerjakan proyek. Dengan mengerjakan proyek, Anda memperoleh keterampilan yang langsung dapat diterapkan dan berguna, karena ilmuwan data dunia nyata harus melihat proyek ilmu data dari awal hingga akhir, dan sebagian besar pekerjaan itu ada di dasar-dasar seperti membersihkan dan mengolah data.

Mengerjakan proyek sambil belajar juga memberi Anda cara yang bagus untuk membangun portofolio. Hal ini akan sangat berharga saat anda siap untuk mulai melamar pekerjaan. Jadi, bagaimana Anda bisa menemukan proyek yang bagus? Salah satu teknik untuk memulai proyek adalah menemukan kumpulan data yang Anda sukai. Cobalah menjawab pertanyaan menarik tentang itu. Bangun pemahaman terkait latar belakang proyek yang akan dikerjakan. Goals apa yang akan dicapai dan apa kesimpulannya dari hasil analisis yang sudah diaplikasikan.

3. Learn to Communicate Insights

Data science secara konstan perlu mempresentasikan hasil analisis mereka kepada orang lain. Dengan melakukan hal tersebut dengan baik, tentunya bisa menjadi perbedaan antara menjadi data scientist yang baik dan yang hebat. Analisis data biasanya hanya berharga dalam konteks bisnis jika Anda dapat meyakinkan orang lain di perusahaan Anda untuk bertindak berdasarkan apa yang Anda temukan. Hal itu berarti belajar juga mengenai cara mengkomunikasikan data. Bagian dari mengkomunikasikan wawasan adalah memahami topik dan teori. Bukan tidak mungkin, jika anda tidak akan pernah bisa menjelaskan kepada orang lain terkait sesuatu yang tidak Anda pahami sendiri. Bagian lainnya adalah memahami bagaimana mengatur hasil anda dengan jelas dan detail. Bagian terakhir adalah menjelaskan analisis Anda dengan jelas. Kedengarannya sulit untuk menjadi ahli dalam mengkomunikasikan data secara efektif, tetapi berikut ini beberapa hal yang harus Anda coba. Misalnya dengan memulai menulis projects dari hasil analisis melalui blog atau medium sehingga mendapatkan reach dari audiens, belajar berbicara dan mengemukakan hasilnya ketika ada pertemuan

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

Penulis: Reyvan Maulid Pradistya