Tips Belajar Data Science untuk Pemula Anti Gagal!

Memasuki pertengahan tahun 2023, di mana era digital semakin menyatu dengan kehidupan sehari-hari kita, jumlah data scientist di Indonesia pun kian bertambah. Begitupun dengan para pemula yang semakin tertarik untuk #JadiTelantaData, bidang pekerjaan yang diprediksi memiliki prospek yang menjanjikan setiap tahunnya di berbagai industri, bahkan sebagaian penelitian menyimpulkan bahwa data scientist masuk dalam daftar profesi dengan gaji terbesar di Indonesia. 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, dapatkan tips yang paling cocok untuk dilakukan.

Tips kali ini kami akan memandu Anda tentang bagaimana sesungguhnya para praktisi data profesional 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 mempelajari data science atau bagaimana cara agar tidak menyerah saat menemukan kesulitan ketika mempelajari data science.

Cara Belajar Data Science untuk Pemula dari Praktisi Data Profesional

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.

BACA JUGA: 4 Cara Jadi Data Scientist Terbaik untuk Satu Dekade Kedepan

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, saat mempelajarinya Anda telah merasa yakin, paham, dan mampu untuk menyelesaikan koding. 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 programming, 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 saja  menyaksikan orang lain koding pasti tidak lebih mudah dipahami dibandingkan dengan koding 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 mempelajari data science dari mana, berikut 7 topik yang bisa membantu Anda

BACA JUGA: 7 Tips Sukses Mendalami Bidang Data Science

1. Programming

Dalam mempelajari data science, direkomendasikan untuk memulainya dengan mempelajari programming terlebih dahulu. Ini bisa menjadi modal untuk memahami materi yang lain dan koding  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 koding? 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 belajar Python. Kenapa? 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 fitur 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-nya, 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, unsupervised, dan reinforcement learning.

Cobalah untuk memahami cara kerjanya tanpa perlu terlalu banyak khawatir, seperti contohnya regresi linear, algoritma pembelajaran mesin 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 pembelajaran mesin sebenarnya cukup intuitif dan tidak sulit untuk memahami dan mempelajari dasar-dasarnya. Namun, jika Anda ingin mendalami salah satunya, 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,  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 dan berkarier di bidang data. 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 kursus yang dapat Anda pilih sesuai kebutuhan baik secara onsite maupun online, 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 yang membuat skill mu semakin unggul. Yuk, bergabung bersama Algoritma disini!

BACA JUGA: Frequently Asked Questions (FAQ) Bootcamp Algoritma Data Science School

Jika Anda tertarik dengan artikel seputar Insight Data Science dan beragam topik menarik lainnya, jadilah orang pertama yang membacanya dengan melakukan subscribe blog dibawah ini!