Blog Tips Belajar Data Science untuk Pemula

Tips Belajar Data Science untuk Pemula

Sarah Juliandiny Juni 2, 2022 7 min read

Jika Anda ingin menjadi data scientist, Anda harus mengetahui sejumlah tips belajar data science yang dapat Anda pertimbangkan dan terapkan di dalam proses belajar Anda.

Mengapa? Karena menjadi data scientist tidak sekadar melatih sekumpulan data untuk sebuah solusi machine learning.

Data scientist juga perlu memahami masalah bisnis dan cara mengatasi masalah itu.

Terkadang, mereka yang baru mau mulai proses belajar data science kebingungan karena satu dan lain hal di tengah arus informasi begitu deras.

Supaya tidak kebingungan, simak pembahasan berikut ini, yuk!

Pahami Tujuan

Hal utama yang harus Anda matangkan sebelum memulai belajar data science adalah mendefinisikan tujuan utamanya.

Data science merupakan ilmu yang cakupannya sangat luas, yang dapat menjawab berbagai permasalahan bisnis.

Tujuan itu dapat berawal dari hal-hal kecil, misalnya sesederhana untuk mendapatkan gaji tinggi.

Fakta itu tidak terelekkan karena data science memang bidang yang menjanjikan di tengah perkembangan industri data.

Pada tahap ini Anda juga mungkin akan sampai pada pemahaman bahwa solusi data science pada dasarnya dapat Anda terapkan ke berbagai bidang–bukan hanya bisnis.

Selain itu, Anda pun boleh jadi akan mendapati bahwa mungkin ada beragam solusi data science untuk memecahkan suatu permasalahan yang sama.

Find purpose to learn data science.

Buat Roadmap

Hal lain yang tak kalah penting adalah menyusun roadmap atau peta jalan belajar data science.

Contohnya, Anda dapat menyusun peta jalan sederhana dengan rentang waktu tiga bulan untuk mulai belajar data science.

Berikut contoh peta jalan sederhana dari Mohammad Reza Ghari yang dapat Anda pertimbangkan untuk proses belajar data science.

Roadmap belajar data science

Banyak sumber informasi belajar tentang data science di internet, Anda dapat mengulik situs seperti GitHub dan Kaggle untuk mendapatkan informasi up-t0-date mengenai sumber belajar data science.

Untuk roadmap belajar yang lebih mendetil, berikut contoh data science roadmap yang bisa Anda ikuti:

Berikut infografis data science roadmap dari GeeksforGeeks.

Data Science Roadmap by Geeks for Geeks

Atau, Anda juga bisa menggunakan roadmap dari kurikulum Data Science Program Pacmann–download brosur untuk melihat kurikulum dan roadmap belajarnya di sini.

Ikut Bootcamp/Kursus

Saat ini sudah banyak bootcamp serta program yang menawarkan pembelajaran data science.

Mengikuti bootcamp dapat memberikan beberapa keuntungan, di antaranya berikut ini: 

  • Kurikulum yang terarah dan jelas
  • Referensi yang reliabel
  • Lingkungan belajar asyik dan suportif
  • Komunitas untuk memperluas koneksi
  • Dukungan untuk meniti karier di bidang data

Bergabung ke Komunitas

Penting bagi seorang data scientist membangun jejaring luas.

Mengapa? Karena berjejaring dapat memunculkan ide dan wawasan baru.

Contoh komunitas yang dapat Anda pertimbangkan adalah:

Kedua organisasi ini secara resmi telah terdaftar di Kemenkumham.

Selain itu, Anda juga bisa bergabung di komunitas belajar data science.

Contoh yang paling dekat adalah komunitas data Pacmann di Discord (fasilitas bagi siapa saja yang sudah pernah mengikuti program Pacmann, baik itu Intro, Mini, maupun Non-Degree Program).

Selain itu, Reddit juga jadi salah satu sumber informasi dan komunitas data science paling aktif di internet.

Bangun Portfolio

Alih-alih hanya bercerita, akan lebih menarik saat Anda bisa menunjukkan karya nyatamu di bidang data science.

Melalui portofolio, Anda dapat membentuk persona untuk meningkatkan value di dalam diri sendiri.

Membangun portofolio dapat dilakukan dengan cara mulai dari aktif di GitHub hingga membangun situs web sederhana yang mungkin dapat menarik recruiter untuk melihat profil Anda, lho!

Hal ini juga dapat mendukung Anda untuk meningkatkan keterampilan dengan pendekatan learning by making a portfolio.

Pacmann pernah membahas hal ini di salah satu thread di Twitter.

Ikut Magang/Internship

Ada lebih dari 5.000 lowongan kerja sebagai data professional–dan ini hanya di Indonesia saja.

Untuk menuju ke posisi tersebut, magang juga dapat Anda pertimbangkan untuk membantu memahami kebutuhan nyata di industri dan terjun langsung di dalamnya.

Sering kali, masalah, solusi dan data yang Anda temukan selama proses belajar data science, berbeda dengan kondisi riil di lapangan.

Hal-hal seperti akan Anda temukan karena Anda terlibat langsung di masalah nyata di industri.

Anda dapat mencari program magang melalui LinkedIn atau platform sejenis lainnya.

Berikut ini beberapa contoh lowongan magang yang dapat Anda temukan di LinkedIn saat artikel ini ditulis:

Update Pengetahuan

Upaya memperbarui pengetahuan seputar data science membuat Anda tetap mengikuti laju perkembangannya yang dari hari ke hari semakin pesat. Itu antara lain dapat Anda lakukan dengan cara berlangganan berita seputar data science.

Media sosial seperti Twitter juga dapat menjadi medium efektif untuk tetap mengikuti tren, baik itu keterampilan baru maupun best practices.

Banyak sekali profesional yang membagikan ilmu dan pengalaman mereka di akun pribadi mereka.

Di samping itu, menghadiri conference juga dapat menjadi medium yang dapat Anda pertimbangkan untuk mengetahui pembaruan terkini seputar data science.

Upgrade Skill Data di Non-Degree Program Data Scientist Pacmann

Bagi Anda yang tertarik mengikuti bootcamp data science, Anda sudah berada di jalur yang tepat karena Pacmann hadir dengan Non-Degree Program of Data Scientist!

Pada batch 10 program ini (mulai pendaftaran Juni 2022), kami berupaya memberikan fitur-fitur baru dan perbaikan untuk meningkatkan kualitas pembelajaran siswa.

Penasaran dengan programnya? Kunjungi halaman Data Science Program Pacmann di sini.