Ini Dia 6+ Tips Belajar Data Science Secara Otodidak (Self-Study) yang Efektif!

Gambar Dari Apa Saja Tips Belajar Data Science Secara Otodidak Self Study Yang Efektif
Gambar Dari Apa Saja Tips Belajar Data Science Secara Otodidak Self Study Yang Efektif

Apa Saja Tips Belajar Data Science Secara Otodidak (Self-Study) yang Efektif?

Betul! Bekerja dalam bidang ilmu data, atau memperoleh keterampilan ilmu data, kecerdasan buatan (artificial intelligence) atau pembelajaran mesin (machine learning) tidak bergantung pada gelar atau jalur karir tradisional.

Kombinasi pembelajaran non-tradisional dengan keterampilan dan pengalaman yang tepat dapat membawa Anda melangkah jauh, baik Anda ingin memulai karir di bidang ilmu data, berporos ke lapangan, atau sekadar menerapkan keterampilan modern yang sangat relevan ini ke bidang keahlian lain, khususnya bisnis Anda.

Selain itu, Kami pribadi dapat mengatakan bahwa untuk sebagian besar, Anda tidak perlu memiliki gelar sarjana (S.Kom.), magister (M.Kom.), doktor atau bahkan Ph.D. dalam mempelajarinya.

Ya! Anda tidak perlu menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk mempelajari ilmu data.

Jika kalian bingung bagaimana untuk memulainya, kalian dapat membaca postingan Kami yang membahas tentang artikel review makalah data science di sini.

Baik, terkait hal ini, dalam postingan ini Kami akan membagikan beberapa tips terbaik dalam belajar data science secara otodidak, mandiri atau self-study.

Oke langsung saja, berikut ini adalah ulasannya, mari kita simak!

Jenis dan Macam Peluang yang Membutuhkan Keterampilan (Skill) dalam Data Science

Ilustrasi Gambar Jenis Dan Macam Peluang Yang Membutuhkan Keterampilan Skill Dalam Data Science
Ilustrasi Gambar Jenis Dan Macam Peluang Yang Membutuhkan Keterampilan Skill Dalam Data Science

Sebelumnya, perlu kalian ketahui bahwa bidang ilmu data penuh dengan potensi dan peluang.

Pencarian umum untuk para ilmuwan data (data scientist) bisa jadi ribuan, di antara mereka membayar dalam kisaran gaji lebih dari 50.000 (lima puluh ribu dollar) hingga 100.000 (ratusan ribu dollar) yang kalau dirupiahkan akan jadi lebih dari seratus juga.

Well, di negara Indonesia sendiri, gaji para data scientist bisa menjapai dua puluh lebih (seperti di startup hijau).

Menurut riset yang Kami lakukan, ahli atau pakar ilmu data dan praktisi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) mencapai posisi 11 dan 13 teratas dari laporan pekerjaan yang terbilang cukup naik daun untuk tahun 2021-2022 di platform LinkedIn.

Ilmuwan data bukan satu-satunya peran pekerjaan, di mana keterampilan ilmu data (baca pengertian data di sini) sangat berharga.

Para ahli percaya bahwa mempelajari keterampilan ilmu data akan membantu kandidat menambah nilai pada peran apa pun, memberikan pencari kerja dengan keterampilan ini untuk menjadi yang terdepan dalam persaingan.

Jika Anda saat ini berada di departemen seperti marketing (pemasaran) atau finance (keuangan), mempelajari ilmu data dapat membuka pintu karier baru untuk Anda.

Belajar Ilmu Data Tidaklah Sulit

Sulitnya mempelajari data science (baca apa itu yang dimaksud dengan data science di sini) tergantung dari latar belakang Anda.

Seperti halnya mempelajari bahasa manusia, memiliki latar belakang ilmu komputer dan matematika akan membuat semua proses untuk memulai belajar ke ilmu data menjadi lebih mudah.

Jalur pembelajaran non-tradisional seperti kursus dan program ilmu data online juga dapat dipertimbangkan, ini memberikan fleksibilitas untuk mengetahui apa yang Anda sukai tentang ilmu data, jalur mana yang harus diikuti, atau apakah Anda akan lebih senang menerapkan keterampilan ilmu data ke peran non-ilmu data.

Baca Juga :  10+ Tips dan Cara Troubleshooting Semua Software atau Program Komputer Windows dan MacOS!

Mempelajari Data Science, Perlu Kursus atau Tidak?

Data science atau ilmu data adalah tentang aksi.

Memang, untuk memulainya kalian perlu men-download program untuk memulai mempraktekkan bahasa pemrograman atau programming (selengkapnya tentang programming di sini) pertama yang Anda pilih.

Kalian juga perlu mempelajari matematika di balik ilmu data.

Bermain dengan visualisasi data menggunakan alat sumber terbuka (open source).

Betul! Semakin banyak Anda menjelajah, semakin mudah mempelajari cara menjadi ilmuwan data!

Walaupun pada akhirnya, Anda mungkin tetap akan membutuhkan bimbingan.

6+ Tips Belajar Data Science Secara Otodidak (Self-Study) yang Efektif untuk Menjadi Seorang Data Scientist

Ilustrasi Gambar Tips Kiat Cara Belajar Data Science Yang Efektif Untuk Bisnis Organisasi Atau Perusahaan
Ilustrasi Gambar Tips Kiat Cara Belajar Data Science Yang Efektif Untuk Bisnis Organisasi Atau Perusahaan

Baiklah langsung saja, mari kita lihat apa saja kiat-kiat yang pelu Anda lakukan untuk menjadi seorang ilmuwan data.

1. Mulailah Dari Mana Saja dan Jangan Ragu

Hal-hal penting yang perlu diingat saat Anda menavigasi pengalaman belajar Anda yaitu dengan memulainya dari suatu tempat.

Tidak ada istilah “cara yang baik” untuk mengejar karir atau pendidikan di bidang ilmu data.

Proses itu sendiri akan mengajari Anda di mana letak kekuatan dan minat Anda.

Saran Kami pribadi, pikirkanlah cara terbaik untuk belajar adalah dengan mengambil kelas ilmu komputer, mempelajari apa yang mungkin dan kemudian putuskanlah.

Anda tidak harus tahu segalanya, Seorang data scientist harus terus belajar sambil mempraktikkannya

Kutipan Rifqi Mulyawan Tentang Belajar Ilmu Data

Yup! Jadi pilihlah sebuah proyek dan selami saja, lakukan mini proyek untuk mendapatkan sedikit pengalaman dan yang terpenting yaitu adalah praktik langsung di dalamnya.

2. Pilih Bahasa Pemrograman

Tips untuk belajar data science berikutnya yaitu dengan memilih bahasa pemrograman.

Benar! Anda tidak dapat mempelajari ilmu data tanpa belajar coding.

Ilmuwan data membangun algoritme dan lingkungan untuk menjalankan algoritme tersebut.

Dari sebagian bahasa pemrograman populer untuk ilmu data, berikut ini adalah beberapa yang perlu dipertimbangkan untuk mulai belajar tentang data science:

  • Python; Python merupakan bahasa pemrograman yang newbie-friendly, sintaksnya seperti bahasa Inggris dan menawarkan banyak perpustakaan dan dukungan komunitas, dan memiliki berbagai macam aplikasi di luar ilmu data. Ini adalah bahasa tujuan umum dengan pengaya yang cukup sehingga Anda dapat melakukan berbagai tugas ilmu data mulai dari analisis statistik hingga visualisasi dan lain sebagainya.
  • R programming; R adalah pesaing jika Anda tertarik atau sudah dalam penelitian dan menambahkan ilmu data ke keahlian Anda. Ini menggunakan sintaks ahli statistik, menangani data skala besar yang besar, dan mengomunikasikan hasil tersebut melalui visualisasi yang kuat dan kaya akan fitur.
  • Bahasa khusus; Ada banyak alternatif yang kuat dan layak untuk mempelajari Python atau R. Saran Kami pribadi, pilihlah bahasa mana yang digunakan bisnis, organisasi atau perusahaan Anda saat ini yang ideal.

3. Praktekkan Dasar-dasarnya

Tips atau kiat selanjutnya yaitu dengan mempraktikkan dasar-dasarnya.

Metode ilmu data terlihat mirip dengan metode ilmiah, tetapi dengan penekanan terberat untuk memastikan bahwa semua data yang digunakan adalah kualitas tertinggi.

Perselisihan data terdiri dari sebagian besar ilmu data adalah karena tanpa data yang berkualitas, wawasan yang tidak berarti (meaningless), atau lebih buruk, yaitu salah.

Terkait hal itu, seperti inilah alur kerja ilmu data yang khas pada umumnya:

  1. Ajukan pertanyaan.
  2. Temukan data Anda, baik dari data internal, set data pelatihan publik, atau penambangan data yang Anda lakukan sendiri.
  3. Lakukan cleaning atau pembersihkan data.
  4. Analisis dan jelajahi.
  5. Komunikasikan dan visualisasikan hasilnya.
Baca Juga :  Ini Dia 5+ Tips Cara Melacak Orang Lewat atau dengan Melalui Alamat E-Mail Address!

4. Pelajari Tahapan Teknis

Salah satu area di mana pembelajaran tradisional dapat bermanfaat adalah dalam aspek teknis ilmu data science.

Benar! Bidang ini memiliki konsep matematika yang mendasari yang memisahkan ilmuwan data dari hanya penghobi data.

Beberapa konsep penting untuk ilmuwan data pemula adalah:

  • Linear algebra (aljabar linier); Pelatihan aljabar linier mengajarkan Anda dasar-dasar algoritme ilmu data. Aljabar linier juga memudahkan untuk memahami kalkulus dan statistik tingkat dalam. Lihat pembahasan tentang linear algebra di sini!
  • Calculus (kalkulus); Pelatihan kalkulus mengajarkan Anda teori yang mendasari algoritme pembelajaran mesin (machine learning). Seperti kalkulus diferensial dapat melihat bagaimana hal-hal berubah dari waktu ke waktu.
  • Probability (probabilitas); Probabilitas dan prediksi adalah bagian besar dari daya tarik ilmu data. Sangat penting untuk menganalisis data yang dipengaruhi oleh peluang dan perubahan, yaitu, sebagian besar data, khususnya era big data saat ini.
  • Statistics (statistik); Pelatihan statistik membuka kunci struktur data yang mendasarinya dan memberikannya bentuk untuk wawasan. Selengkapnya tentang arti statistics di sini.
  • Regression analysist (analisis regresi); Mempelajari analisis regresi memberi Anda pemahaman dinamis tentang hubungan antara titik data. Ini pastinya akan membuka teknik visualisasi yang kaya dan yang akan membantu menceritakan kisah atau cerita tentang data yang kuat dan mencegah visualisasi yang menyesatkan.

Well, dengan instruksi yang bagus, Anda dapat menguasai konsep statistik dan matematika yang mendasari ilmu data dan membuka jalan kreatif untuk memanipulasi data dan mengkomunikasikan sebuah kesimpulan.

5. Pelajari Tools atau Alat-alatnya

Tips dan kiat-kiat belajar data science yang ke-5 (enam) yaitu adalah dengan mempelajari tools atau alat-alatnya.

Ada banyak alat yang dapat digunakan ilmuwan data untuk memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data.

Adapun beberapa tools atau alat yang pada umumnya digunakan dalam analisis data science adalah sebagai berikut:

  • Github; Github tidak hanya menyediakan kontrol versi, tetapi juga dapat mengeluarkan nama Anda untuk calon pemberi kerja. Ini adalah platform kolaboratif dan merupakan salah satu hal pertama yang harus Anda siapkan dalam perjalanan ilmu data Anda.
  • Google Colab dan Kaggle; Penting untuk bekerja dengan dan berbagi proyek perangkat lunak sumber terbuka.
  • Jupyter Notebook; Penting untuk bekerja dengan dan berbagi proyek perangkat lunak sumber terbuka.
  • Python atau R Package; Pastikan Anda mengunduh paket untuk bahasa pilihan Anda sehingga Anda membuka kemampuan penuhnya. Beberapa contoh termasuk Pandas, NumPy, MatPlotLib, Scikit-Learn, dan RStudio.
  • TensorFlow; Ini merupakan standar emas untuk platform pembelajaran mesin sumber terbuka.
  • Tablo; Standar emas untuk visualisasi data.
  • Apache Spark dan Hadoop; Ini merupakan 2 (dua) alat data besar yang penting untuk komputasi skala besar dan tugas yang membutuhkan banyak data.
  • SAS; Alat analisis statistik dengan komunitas dan dukungan yang berkembang dan memungkinkan Anda untuk menambang (mining), mengelola (managing), dan retrieve atau mengambil data.
  • RapidMiner; Alat ilmu data ujung ke ujung (end-to-end).
  • Google BigQuery; Alat pergudangan data (data werehousing) tanpa server yang skalabel.
  • MySQL; Sistem manajemen basis data relasional sumber terbuka yang bekerja dengan SQL.
  • Stack OverFlow; Platform kolaborasi untuk proyek ilmu data.
Baca Juga :  Memahami Pengertian SEO Analysis: Apa itu SEO Analyst? Tujuan, Tips dan Cara Analisa serta Kenapa itu Penting!

Memang, ini semua bukan daftar yang lengkap, bisa jadi ada ribuan tools yang ada di seluruh dunia, khususnya jika berbicara tentang ilmu data.

Saran Kami pribadi yaitu ingatlah prinsip yang sudah disebutkan sebelumnya:

  1. Mulailah dari suatu tempat, dan Anda tidak harus tahu segalanya. Alih-alih berfokus pada menemukan satu alat yang sempurna.
  2. Lanjutkan bermain-main dengan alat open source sampai Anda menemukan favorit Anda.

6. Tingkatkan Soft Skill Anda

Tips dan kiat untuk belajar tentang data science terakhir yang akan Kami jelaskan dalam postingan kali ini, yaitu dengan meningkatkan soft skill Anda.

Dengan semua penekanan pada keterampilan teknis, tentu kita mudah untuk melupakan keterampilan lunak kita.

Well, baik Anda sedang dalam penelitian atau bekerja untuk perusahaan, Anda harus mengandalkan keterampilan lunak Anda untuk mendapatkan hasil yang terbaik.

Berkarir di bidang data science sama pentingnya dengan keterampilan orang seperti halnya teknis.

Kualitas layaknya sebuah empati, kerja tim, dan berbagi cerita dapat membedakan Anda dari kandidat lain untuk posisi ilmu data atau membantu memajukan lingkup pengaruh Anda di bisnis, organisasi atau perusahaan Anda sendiri.

Kesimpulan

Baiklah, di atas adalah beberapa tips, kiat-kiat dalam postingan tentang Apa Saja Tips Belajar Data Science Secara Otodidak (Self-Study) yang Efektif.

Ya, cara-cara praktik terbaik di atas tentunya dapat kalian terapkan segera untuk membuat proses pembelajaran kalian menjadi lebih efektif.

Memang, pada akhirnya, di bidang ilmu data, memiliki keterampilan dan pengalaman yang tepat lebih penting daripada memiliki gelar yang tepat.

Keindahan memulai atau memajukan karir dalam ilmu data atau analitik adalah bahwa jalan Anda tidak harus linier, jadi luangkan waktu Anda, belajarlah dengan giat, dan jangan takut untuk merevisi tujuan Anda saat Anda mempelajari lebih dalam tentang ilmu data bidang.

Mampu mengekstraksi informasi dari data sebenarnya adalah posisi yang sangat kuat dengan data yang dikumpulkan di semua aspek masyarakat, mulai dari pemasaran hingga kesehatan dan bahkan hingga olahraga serta hiburan.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, dimana Kami membahas terkait Apa Saja Tips Belajar Data Science Secara Otodidak (Self-Study) yang Efektif.

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan disini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang teknologi masa depan, khususnya belajar data science.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami disini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian dari Kami, Terima Kasih.

Tinggalkan Komentar