Tips Belajar Data Science di Penghujung Tahun 2022

Tips belajar Data Science kali ini akan memandu Anda tentang bagaimana sesungguhnya para data scientist mempelajari data science. Ada 7 topik yang bisa membantu Anda

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Menjelang berakhirnya tahun 2022, jumlah data scientist di Indonesia kian bertambah. Begitupun dengan para pemula yang semakin tertarik untuk menggeluti bidang pekerjaan yang diprediksi memiliki prospek yang menjanjikan setiap tahunnya. Pasti Anda sudah cukup akrab dengan beragam tips belajar data science yang dibagikan di luar sana, bahkan banyak data scientist yang ikut berbagi tips dan pengalamannya. Sebagai pemula, Anda dapat memilih tips mana yang paling cocok untuk dilakukan. Mungkin tips belajar data science dari Algoritma kali ini dapat menjadi pilihan.

Tips kali ini akan memandu Anda tentang bagaimana sesungguhnya para data scientist mempelajari data science. Menurut sebagian data scientist pengalaman tersulit saat belajar adalah mereka tidak tahu apa sebenarnya yang harus mereka pelajari bukan bagaimana cara yang efektif untuk belajar data science atau bagaimana cara agar tidak menyerah saat menemukan kesulitan ketika belajar data science.

Cara Belajar Data Science di Penghujung 2022

Ada beberapa topik data science yang dinilai penting untuk dipelajari pemula. Topik-topik ini dapat dipelajari dengan Metode Breadth-first atau meluas, yang mana berbanding terbalik dengan Metode Depth-first atau mendalam yang seringkali kali kita dengar.

Pendekatan Breadth-first berpusat pada suatu topik yang relevan untuk proyek yang akan kita lakukan. Sedangkan Depth-first, diperlukan penguasaan pada beberapa topik terlebih dahulu sebelum akhirnya mulai membuat proyek.

Kenapa Metode Breadth-first ini cocok dalam belajar data science? Setidaknya ada tiga alasan kenapa metode ini disarankan untuk dilakukan para pemula.

- Antara teori dan praktiknya berbeda

Pada saat praktik, Anda akan menemukan bahwa materi teknis, seperti coding, matematika dan statistik sangat berbeda dari teori. Contohnya saja coding, saat belajar Anda merasa yakin, paham, dan mampu untuk menyelesaikan coding. Namun, pada praktik selanjutnya Anda tetap tidak bisa menyelesaikannya padahal secara teori Anda sudah cukup memahaminya.

- Mencoba mempelajari setiap topik secara mendalam membutuhkan komitmen waktu yang sangat besar

Jika Anda benar-benar ingin mendalami coding, statistika, dan machine learning mungkin pada suatu titik, Anda akan merasa kewalahan dan mulai berpikir apakah semua ini benar-benar relevan dengan proyek saya? Bahkan tak sedikit diantaranya menyerah sebelum mulai mengimplementasikan ilmu yang dipelajarinya.

- Pembelajaran berbasis proyek membuat materi lebih mudah dikuasai

Materi akan lebih mudah dikuasai ketika Anda mencari tahu sendiri apa yang sedang ingin Anda ketahui dan mempraktekannya. Rentetan proses tersebut akan membuat otak lebih mudah menyerap informasi dengan lebih baik. Contohnya coding, menyaksikan orang lain coding pasti tidak lebih mudah dipahami dibandingkan dengan coding yang Anda dapat dari hasil mengulik sendiri.

Dari metode ini Anda akan paham bahwa terkadang teori dengan praktiknya berbeda.  belajarlah sesuai dengan apa yang Anda butuhkan, tidak perlu terlalu mendalam hingga akhirnya apa yang dipelajari tidak optimal.

Jika Anda termasuk dalam sebagian pemula yang bingung untuk memulai topik belajar data science dari mana, berikut 7 topik yang bisa membantu Anda

1. Programming

Dalam belajar data science, direkomendasikan untuk memulainya dengan mempelajari coding terlebih dahulu. Ini bisa menjadi modal untuk memahami materi yang lain dan coding yang terkenal menantang —terutama bagi Anda yang tidak memiliki background IT akan memberikan motivasi lebih ketika Anda dapat menguasainya.

Jadi apa yang harus dipelajari dari mempelajari coding? Pastinya Anda perlu mempelajari dasar-dasarnya termasuk cara mendeklarasi variabel (membuat statement pada source code), fungsi (blok program yang digunakan untuk melakukan proses-proses tertentu), looping (instruksi yang diberikan kepada komputer agar ia mau melakukan sesuatu), dan IF Statement.

Mulailah dengan bahasa pemrograman Python. Kenapa Python? Berikut beberapa alasannya:

  • Mudah dipelajari karena sintaksnya cukup sederhana dan mudah dimengerti,
  • Fleksibel dan dapat diintegrasikan dengan aplikasi yang ditulis dalam bahasa pemrograman lain
  • Meningkatkan produktivitas karena memiliki banyak library dan desain yang berorientasi pada objek
  • Bersifat open source dan free sehingga dapat diunduh secara gratis dan tidak perlu membeli lisensi

Python memiliki banyak library tapi setidaknya Anda perlu membiasakan diri dengan dua library Python ini, yaitu Pandas dan Numpy.

2. Statistika

Statistika bukanlah suatu hal yang asing, sebagian dari kita pasti sudah mempelajarinya sejak SMA, sehingga beberapa istilah berikut ini bukanlah hal baru

  1. Mean (nilai rata-rata)
  2. Median (nilai tengah)
  3. Modus (bilangan paling sering muncul)
  4. Standar Deviasi (nilai akar kuadrat dari suatu varians untuk menilai rata-rata atau yang diharapkan)
  5. Distribusi (penyebaran suatu variabel)
  6. Teorema Limit Pusat (bentuk distribusi sampling dari rata-rata sampel selalu cenderung mendekati distribusi normal)
  7. Interval kepercayaan (parameter untuk mengukur/ mengestimasi seberapa akurat rerata atau proporsi sebuah sampel mewakili populasi sesungguhnya)

Hal-hal yang telah disebutkan diatas sangatlah berguna, dengan memahaminya Anda dapat menerapkan statistik ini pada dataset yang Anda miliki.

3. Visualisasi Data

Dalam visualisasi data, banyak sekali library yang bisa digunakan, seperti Matplotlib, Plotnine, Seaborn, dan masih banyak lagi. Semuanya memiliki kelebihan dan kegunaannya masing-masing. Contohnya saja Seaborn, beberapa data scientist menyukai Seaborn karena sangat intuitif saat digunakan dan grafik yang dihasilkan sangat bagus.

4. Exploratory Data Analysis (EDA)

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah istilah lain dari menjelajahi dataset. Mulailah untuk membiasakan diri untuk mencari tahu tren, pola, atau korelasi antar variabel.

Sampai pada tahap ini Anda dapat memulai EDA dengan mengambil sedikit dataset, mempraktikkan ukuran pemusatan data dalam statistika, dan membuat visualisasi data yang menarik.

5. Machine Learning

Terdapat 10-15 Algoritma Machine Learning yang umum digunakan dan ada banyak cara mengklasifikasikannya. Salah satu contohnya adalah dengan membaginya menjadi supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Cobalah untuk memahami cara kerja algoritma tanpa perlu terlalu banyak khawatir, seperti contohnya regresi linear, algoritma machine learning yang satu ini dapat dibilang paling sederhana. Cara kerjanya mulailah dengan membuat garis lurus yang meminimalkan jarak antara setiap titik data dan garis, nantinya algoritmanya akan terlihat dari garis yang Anda gambar dan dari sana Anda dapat memprediksikan sesuatu.

Sebagian besar Algoritma machine learning sebenarnya cukup intuitif dan tidak sulit untuk memahami dan mempelajari dasar-dasarnya. Namun, jika Anda ingin mendalami salah satu algoritma machine learning, mungkin Anda perlu untuk mempelajari ulang kalkulus dan statistika.

6. Data Scraping / APIs

Saat nanti Anda membuat proyek, akan jarang sekali menemukan dataset yang bagus yang seolah-olah telah tertata untuk Anda, sehingga Anda perlu melakukan data scraping dari sebuah website atau menggunakan APIs (Application Programming Interface. API sendiri merupakan interface yang dapat menghubungkan satu aplikasi dengan aplikasi lainnya.

Tidak perlu waktu lama untuk mempelajari APIs, Anda hanya perlu tahu cara menggunakan perangkat lunak yang dibuat oleh orang lain yang dapat Anda gunakan untuk mendapatkan akses ke data yang Anda butuhkan.

7. Database

Sebenarnya database seperti apa yang seharusnya dipelajari? Terdapat beberapa jenis database yang harus dipelajari, seperti Relational Database, Nosql Database, Cloud Database, dll. Setidaknya Anda memulainya dengan mempelajari Relational Database. Relational Database adalah database dengan tabel-tabel yang saling berhubungan satu dengan yang lain.

Bahasa yang perlu Anda pelajari adalah SQL, bahasa pemrograman ini jauh lebih mudah untuk dipelajari dibandingkan dengan Python. SQL ini terbilang penting, karena beberapa perusahaan yang ingin merekrut data science, data analyst, dan data engineer seringkali menanyakan pertanyaan perihal SQL pada saat technical interview.

Adapun contoh bagaimana cara mengkoneksikan Database SQL ke Python atau R dapat Anda lihat di video berikut ini.

Untuk proyek data science disarankan untuk mengunduh beberapa kumpulan data, salah satunya kaggle dari sana Anda dapat mengimpor data ke database Anda sendiri. Kemudian Anda akan mengetahui cara membuat database, membuat tabel di dalam database, dan memanipulasi data.

Kesimpulan

Nah, itu tadi sejumlah tips yang bisa menjadi panduan pemula saat ingin memulai belajar data science. Selama mempelajari hal baru, nikmati prosesnya dan jangan terlalu terpaku pada hasilnya. Jika menemukan kesulitan, tidak perlu khawatir karena Algoritma Data Science School dapat membantu Anda, tidak hanya menguasai seluruh topik di atas tapi juga bisa membuat Anda menjadi data science handal.

Algoritma memiliki banyak program yang dapat Anda pilih sesuai kebutuhan, nantinya Anda akan mendapatkan fasilitas terbaik dan dibimbing langsung oleh instruktur yang telah tersertifikasi RStudio Education pertama di Indonesia dengan kurikulum yang komprehensif namun tetap mudah diimplementasikan dalam dunia kerja. Yuk, bergabung bersama Algoritma disini!

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School