Belajar Data Science: Tips, Tricks, dan Hacks

Kebutuhan data science professional saat ini berada pada puncaknya.

Hampir di setiap industri mulai melakukan pengolahan data untuk membentuk model dan informasi yang bernilai tinggi.

Hal itu yang membuat data scientist jadi profesi yang paling dicari saat ini.

Ketika mulai melangkahkan kaki di dunia data, tentu kamu memerlukan bekal serta beragam keterampilan.

Pada artikel ini, akan mendapatkan tips, tricks, dan hacks untuk membantu karier kamu di bidang data, terutama data science.

Alasan kenapa harus belajar data science

Ada banyak peran dan peluang yang tersedia untuk diraih di bidang data science.

Data science memiliki banyak disiplin ilmu untuk ditekuni.

Tidak perlu cemas jika merasa tidak cocok di salah satu bidang, kamu masih dapat membuka peluang pada bidang data science lainnya.

Hal ini membuat jalan karier data professional tidak akan buntu.

Di sebagian besar pekerjaan, permasalahan yang sering dihadapi adalah seseorang kesulitan dalam menjadi pengambil keputusan.

Hal ini pula yang menjadi alasan utama munculnya ketidakseimbangan serta jadi tidak maksimalnya suatu pekerjaan.

Namun, dengan mengambil peran di bidang data science, kamu tidak perlu khawatir akan hal ini.

Karena tentu data science telah melatih kamu untuk menjadi seorang decision-maker sehingga akan lebih mudah dalam menghadapi kondisi yang dinamis.

Meskipun bidang ini tergolong sulit untuk pemula, ketika berhasil menekuninya maka kamu menjadi pekerja yang paling dicari.

Hal ini karena data science adalah bidang yang baru, serta tengah berkembang pesat.

Tingkat pertumbuhan ini telah memicu permintaan besar untuk profesi data scientist di lapangan pekerjaan.

Namun, besarnya kebutuhan masih belum sejalan dengan jumlah orang yang terampil di bidang ini.

Maka, saat telah mengambil posisi di bidang data science, peluang yang didapatkan sangat besar serta memiliki kesempatan emas pada profesi ini.

Berapa gaji data scientist?

Bukan lagi sebuah rahasia bahwa data science adalah salah satu bidang dengan penghasilan yang sangat tinggi.

Data scientist dibayar begitu tinggi karena ada permintaan global yang besar untuk keterampilan mereka, pekerjaan mereka sangat berharga bagi sebagian besar perusahaan, pasokan para profesional ini langka, mereka membutuhkan beberapa keterampilan expert yang membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk dikuasai, hal ini yang membuat gaji seorang data scientist sangat besar.

Salah satu alasan mengapa seorang data scientist mendapatkan gaji yang begitu tinggi adalah karena mereka sangat berharga bagi para pemilik perusahaan.

Sangat mudah bagi perusahaan untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar.

Mereka dapat melakukan ini dalam waktu singkat.

Masalahnya datang ketika saatnya untuk mengolah data ini untuk menjadi informasi yang bermanfaat.

Perusahaan paham bahwa memahami data ini dengan benar dan memanfaatkannya dengan baik dapat sangat menguntungkan mereka di masa depan.

Masalahnya adalah banyak CEO dan pemimpin bisnis tidak tahu bagaimana memilah dan menganalisis data itu sendiri.

Tetapi mereka bersedia membayar data scientist untuk membantu mereka dalam hal ini.

Jika data scientist dapat memberi mereka wawasan dari data tersebut untuk membuat keputusan yang tepat dan untuk benar-benar menjangkau pelanggan mereka, maka data scientist berhak atas salary tinggi yang dikeluarkan perusahaan.

Berdasarkan data dari Glassdoor di atas, dapat kita ketahui bahwa pendapatan seorang data scientist rata-rata mencapai Rp29.000.000 per bulan.

Nilai yang fantastis bukan?

Cek estimasi gaji data scientist di perusahaan-perusahaan lain di Jakarta di sini.

Selain itu, Pacmann juga pernah membahas gaji data scientist yang nominalnya s.d. 50+ juta per bulan.

All You Can Do Data Scientist
Pantes Gaji 50Juta++ 👩‍💻💰
.
.
.
A thread🧵 pic.twitter.com/NDsVbBygHj

— Probably Approximately Campus (@pacmannai) January 3, 2022

Hal ini dengan catatan, sebagai data scientist, kamu juga harus paham tentang bisnis, manajemen, dan yang paling penting, update pengetahuan secara terus-menerus.

Tentunya angka yang membuat semua orang tergiur untuk menekuni profesi ini.

Langkah awal belajar data science dan menjadi data scientist

Bidang data science sangat luas, dan ada banyak sekali informasi yang tersedia.

Hal ini mungkin membuat kamu sulit untuk menentukan fokus.

Rahasia untuk mengarahkan hal ini adalah:

1. Cari alasan untuk belajar
2. Identifikasi motivasi

Gunakan kedua hal itu untuk memandu perjalanan belajar data kamu.

Juga biasakan untuk latihan mengerjakan project, mengikuti internship, dan memperbaiki portfolio–learning by doing.

Ketika menerapkan learning by doing, kamu akan mendapatkan pengalaman yang dapat diandalkan di masa depan.

Kendalikan pembelajaran kamu dengan menyesuaikannya dengan tujuan, bukan sebaliknya.

Di tengah perjalanan, sangat memungkinkan bahwa kamu terbawa suasana untuk berkeinginan mempelajari topik sulit seperti machine learning, neural networks, image recognition, dan lainnya.

Namun, kuatkan terlebih dahulu kemampuan fundamental dengan mempelajari landasannya sebaik mungkin.

Kita tidak bisa berlari sebelum belajar berjalan.

Kamu akan menemukan lebih banyak kemudahan ketika menguasai hal-hal sederhana sebelum menghabiskan waktu untuk topik yang lebih advanced.

Pelajari regresi linier, k-means clustering, dan hal hal fundamental terkait data science lainnya, lalu gunakan apa yang telah diketahui untuk menyelesaikan suatu project dan membangun portofolio.

Apakah data scientist harus pintar matematika?

Pacmann pernah menjawab pertanyaan ini di artikel yang lain–klik di sini.

Karier data science memerlukan pengetahuan matematika karena, algoritma machine learning, melakukan analisis, serta menemukan wawasan dari data memerlukan matematika.

Meskipun matematika tidak akan menjadi satu-satunya persyaratan untuk menjalani karier dalam data science, tetapi matematika seringkali menjadi salah satu yang paling penting.

Apakah non-STEM bisa jadi data scientist?

Dapatkah kamu benar-benar masuk ke data science tanpa latar belakang matematika atau STEM?

Jawabannya, tentu saja!

Walau data science membutuhkan pengetahuan matematika yang kuat, kemampuan matematika pada bidang data science tentu bukan hal yang mustahil untuk dipelajari.

Ketika membahas tentang belajar matematika untuk data science, kamu bisa mulai dengan mengambil kursus pada topik-topik seperti:

• Aljabar linear
• Statistik terapan
• Teori probabilitas
• Kalkulus

Dengan mengambil kursus, proses belajar biasanya akan lebih terstruktur.

Kamu juga bisa konsultasi dengan Pacmann terkait kurikulum belajar untuk menjadi data scientist.

Pacmann sendiri menyediakan program-program untuk membantu kamu belajar dan berkarier menjadi data scientist, cek di sini.

Seiring berjalannya waktu, kamu hanya perlu tahu cara menggunakan tools data science tertentu, tanpa perlu mengetahui semua matematika untuk data science di balik tools tersebut.

Maka dari itu, jangan takut untuk memulai!

Di mana belajar data science?

Penting untuk memilih platform yang tepat untuk mempelajari konsep data science.

Sudah cukup banyak tantangan yang dihadapi untuk memulai karier di bidang data science.

Maka jangan biarkan pemilihan platform belajar menjadi salah satunya!

Codecademy

Codecademy adalah platform interaktif untuk belajar bahasa pemrograman.

Sangat disarankan untuk mulai belajar menggunakan platform interaktif.

Banyak orang yang mencoba mempelajari data science dan berhenti dalam beberapa hari pertama.

Beberapa alasan diantaranya adalah:

• Kesulitan dalam menginstal dan menggunakan tools
• Tidak memiliki arah dan rencana

Masalah ini tidak akan muncul jika kamu menggunakan platform interaktif.

Keuntungan menggunakan platform interaktif adalah:

• Mudah untuk memulai karena tidak memerlukan instalasi
• Mudah melacak perkembangan belajar
• Mudah diakses kapan saja, dari perangkat apa saja, dan dari mana saja

DataCamp

Datacamp adalah platform interaktif lain yang berfokus pada kursus terkait data science.

Platform interaktif ini sangat berguna jika memulai dari awal karena platform ini ramah untuk pemula.

Coursera

Coursera adalah platform paling populer untuk mempelajari data science.

Platform ini memiliki lebih dari 75 juta pengguna terdaftar.

Ada lebih dari 5 juta pengguna yang terdaftar untuk kursus machine learning milik Andrew NG.

Ada begitu banyak kursus yang berhubungan dengan data science tersedia pada platform ini.

HackerRank

HackerRank adalah platform yang sangat bagus untuk membantu orang menguji keterampilan mereka.

Platform ini benar-benar gratis untuk seluruh pengguna.

Mereka menghasilkan uang dari perusahaan yang menggunakan platform mereka untuk mengevaluasi kandidat.

HackerRank memiliki banyak coding challenges.

Jika ingin menguji dan meningkatkan keterampilan coding, HackerRank adalah pilihan yang bagus.

Pacmann

Last but not least.

Kamu bisa belajar data, berproses ke jalur yang benar, dan menjadi seorang data scientist bersama Pacmann.

Di Pacmann, kamu bisa belajar mendalam mulai dari konsep sampai dengan deployment.

Untuk info lebih lanjut, cek halaman ini atau diksusi langsung dengan Pacmann via Twitter.

Pacmann juga pernah membahas tips belajar data di artikel lainnya di sini.

Apa skill yang harus dikuasai untuk menjadi data scientist?

R

Pengetahuan mendalam tentang setidaknya satu dari tools analisis sangatlah penting.

Untuk data science, R umumnya lebih disukai.

R dirancang khusus untuk kebutuhan data science.

Kamu dapat menggunakan R untuk memecahkan masalah apa pun yang ditemui dalam data science.

Faktanya, 43% data scientist menggunakan R untuk memecahkan masalah statistik.

Python adalah bahasa pemrograman paling umum yang biasanya diperlukan dalam profesi data science, bersama dengan Java, Perl, atau C/C++.

Python

Python adalah bahasa pemrograman yang bagus selanjutnya untuk data scientist.

Inilah sebabnya mengapa 40% responden yang disurvei oleh O’Reilly menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman utama mereka.

Karena keserbagunaannya, kamu dapat menggunakan Python untuk hampir semua langkah yang dilakukan dalam proses data science.

Python dapat mengambil berbagai format data dan dapat dengan mudah mengimpor tabel SQL ke dalam program kamu.

Python juga memungkinkan kamu dalam membuat dataset.

SQL

Meskipun NoSQL dan Hadoop telah populer dalam data science, masih diharapkan bahwa seseorang dapat menulis dan mengeksekusi query kompleks menggunakan SQL.

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang dapat membantu untuk melakukan operasi seperti add, delete, dan extract data dari database.

Ini juga dapat membantu menjalankan fungsi analisis dan merancang struktur database.

Kamu harus mahir dalam SQL sebagai data scientist.

Hal ini karena SQL dirancang khusus untuk membantu mengakses, berkomunikasi, dan bekerja bersama data.

SQL memiliki syntax singkat yang dapat menghemat waktu dan mengurangi jumlah pemrograman yang dibutuhkan untuk melakukan query yang sulit.

Mempelajari SQL akan membantu kamu untuk lebih memahami relational database dan meningkatkan skill kamu dan berkarier sebagai data scientist.

Bidang data science telah berkembang besar-besaran selama beberapa tahun terakhir.

Banyak perusahaan menemukan value penting dari pengumpulan dan analisis data, dan mereka membutuhkan data scientist untuk mempelajari dan memahaminya.

Dengan begitu banyak potensi pertumbuhan dan banyak peluang untuk pekerjaan yang menarik, tidak heran jika data scientist adalah salah satu karier dengan masa depan yang sangat cerah.

Demikian pembahasan di artikel kali ini.

Terus belajar dan jadi data-driven bersama Pacmann!

Reach out Pacmann di Twitter untuk diskusi lebih lanjut.