7 Tips Sukses Mendalami Bidang Data Science

Di seluruh dunia, organisasi, bisnis, dan perusahaan tengah berurusan dengan ledakan data yang diakibatkan oleh transformasi digital dan aplikasi yang mudah digunakan. Keberadaan para data scientist yang mengurusi data makin dibutuhkan tiap harinya, di mana mereka akan mengubah belasan set data real-time menjadi analisis bisnis insight mendalam.

Tips Menyelami Bidang Data Science

Sayangnya, meskipun permintaannya tinggi, banyak data scientist pemula yang belum tahu bagaimana caranya menyelami bidang data science. Itulah sebabnya kami menyiapkan tujuh tips yang bisa membantu Anda mendalami bidang ini. Yuk, baca sekarang!

1. Pelajari bahasa pemrograman

Tips pertama untuk menyelami bidang data science adalah mempelajari bahasa pemrograman. Anda tidak bisa mempelajari data science tanpa tahu caranya coding. Data scientist membangun algoritma dan lingkungan untuk menjalankan algoritma itu.

Beberapa bahasa pemrograman yang bisa dipertimbangkan antara lain Pyhton, R-programming, dan masih banyak bahasa pemrograman lainnya. Pemahaman yang baik mengenai bahasa-bahasa ini akan membantu data management dengan efisien.

2. Jangan lupa praktik

Kalau Anda sudah tahu hal pertama apa yang harus dilakukan untuk menyelami bidang data science, hal berikutnya adalah mempraktikkan hal yang Anda tahu. Metode data science tampak mirip dengan metode ilmiah pada umumnya, tapi sangat menekankan pada penggunaan data berkualitas tinggi. Tanpa data yang berkualitas, insight yang Anda dapatkan tidak akan berarti atau kemungkinan lebih buruknya, yaitu salah. Workflow data science yang umum dipraktikkan adalah:

• Tanyakan pertanyaan yang dibutuhkan
• Temukan data Anda; apakah itu dari data in-house, dataset publik, atau dari data mining yang Anda lakukan sendiri
• Bersihkan dan rapikan data
• Analisis dan eksplor data
• Komunikasikan dan/atau visualisasikan hasilnya

3. Dalami aspek teknis

Salah satu area di mana pembelajaran tradisional akan bermanfaat tak terlepas dari masalah aspek data science. Konsep matematika yang mendasari bidang data science ini memisahkan data scientist dari penikmat data. Beberapa konsep matematika penting bagi data scientist adalah:

• Aljabar linear
• Kalkulus
• Probabilitas
• Statistik
• Analisis regresi

4. Pelajari Tools-Toolsnya

Ada banyak tools yang digunakan di bidang data science untuk memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Beberapa yang umum digunakan antara lain:

• Github
• Jupyter notebooks
• MATLAB
• RapidMiner
• MySQLf

Itu hanya beberapa contoh tools yang bisa digunakan. Tools ini mungkin terasa mengintimidasi karena pilihannya yang sangat beragam, namun Anda tidak perlu menguasai semuanya. Dibandingkan berusaha untuk menemukan satu tools yang sempurna, cobalah beberapa tools open source sampai Anda menemukan tools favorit Anda.

5. Ikuti kelas Data Science

Bagi Anda yang ingin menjadi data scientist, Anda perlu memiliki pemahaman yang baik tentang beberapa askpek bahasa pemrograman, model matematika, model statistik, data mining, dan banyak lainnya. Bahkan setelah Anda telah menjadi data scientist senior, Anda tetap perlu tahu perkembangan informasi modern dan proses untuk mengubah data real-time menjadi bisnis insight secara efektif dan efisien.

Itulah sebabnya Algoritma Data Science School hadir untuk menawarkan kelas-kelas data science bagi pemula maupun senior dalam bidang data science. Workshop serta bootcamp yang tersedia menekankan kenyamanan, dengan kurikulum yang lengkap serta praktek yang dapat diimplementasikan dalam kasus-kasus bisnis di kehidupan nyata.

6. Tingkatkan Soft Skills

Dengan semua tips serta penekanan akan pentingnya technical skills, tentu mudah melupakan bahwa soft skills juga sama pentingnya. Berkarier di bidang data science bukan hanya tentang masalah technical, tapi juga tentang kemampuan bersosialisasi. Kualitas seperti empati, teamwork, ataupun storytelling bisa membedakan Anda dari kandidat lain yang juga mengincar posisi data science yang sama.

Terlepas apakah Anda melakukan riset atau bekerja di sebuah perusahaan, Anda perlu mengandalkan soft skills untuk mendapatkan hasil yang diingankan. Soft skills Anda juga bisa menegaskan posisi serta pengaruh yang Anda punya di perusahaan.

7. Belajarlah dari kesalahan

Dalam bidang data science, ada kemungkinan terjadinya kesalahan yang dapat mengakibatkan kegagalan bertubi-tubi dalam proses. Apalagi karena data management berurusan dengan rangkaian proses seperti mengumpulkan data, penyimpanan data, transformasi data, dan sebagainya.

Kita harus sadar bahwa tidak ada seorang pun yang sempurna di dunia ini. Para data scientist juga manusia biasa, yang pasti akan membuat kesalahan dan butuh menerima kesalahan itu dengan hati lapang. Jadikan kesalahan itu sebagai pengalaman yang membuka wawasan. Harapannya, setelah belajar dari kesalahan, seorang data scientist tidak akan mengulangi kesalahan yang sama.

Kesimpulan

Di dunia dengan teknologi yang terus berkembang, menjaga skill data science Anda tetap tajam sangatlah penting. Dengan tips-tips menyelami bidang data science ini, Anda diharapkan akan terus belajar, bereksperimen, dan bertumbuh sehingga Anda tidak akan tertinggal. Mengambil kursus online adalah cara yang tepat untuk mempelajari bidang data science di luar pendidikan formal. Algoritma Data Science School menawarkan beragam kelas data science yang akan membantu Anda menambah ilmu dan wawasan. Dengan mentor berpengalaman dan jadwal fleksibel, tentunya akan memudahkan Anda klik link ini untuk informasi lebih lanjut!

Referensi:

• blog.edx.org - Learning Tips for Data Science Self-Study (diakses pada 25 April 2022)
• analyticsinsight.net - Top 10 Life-Changing Tips for Data Scientists in 2021 (diakses pada 25 April 2022)
• datamachines.io - Tips and Tricks for Honing Your Data Science Skills (diakses pada 25 April 2022)