8 Tips Untuk Kuasai Data Science dan Data Analytics

Tidak bisa dipungkiri bahwa data telah menjadi aset digital yang penting bagi setiap perusahaan. Mulai dari cara kita berbelanja online hingga bagaimana kita beraktivitas sehari-hari terutama dalam aktivitas kita selama menggunakan internet. Tentu hal ini menjadi alasan utama betapa pentingnya kemampuan dalam bidang data science dan data analytics untuk transformasi digital kedepan. Melalui artikel ini, kami akan berbagi tips yang bisa Anda terapkan untuk menjadi seorang data science dan data analis yang dibutuhkan oleh industri saat ini.

1. Pelajari Python dan R

Python dan R adalah bahasa pemrograman yang paling populer dalam ilmu data. Namun, jika Anda ingin mempelajarinya, penting untuk memahaminya dengan sudut pandang yang berbeda yakni sebagai cara untuk memahami bagaimana komputer bekerja daripada sekadar bahasa pemrograman. Ada dua keunggulan utama Python, yaitu kemudahan untuk memulai dan komunitas besar yang mendukungnya, hal ini berarti ada lebih banyak sumber daya yang tersedia.

Sementara itu, R bisa dibilang lebih menggunakan notasi matematis dibandingkan karakter teks sehingga kode programnya lebih mirip dengan masalah matematis daripada kalimat berbahasa Inggris. Hal ini membuat pembelajaran R menjadi lebih mudah karena tidak ada tanda baca seperti titik atau koma yang dapat membingungkan beberapa orang yang baru memulai konsep ilmu komputer seperti array dalam bahasa pemrograman C++ dan sebagainya. Dengan demikian, mempelajari Python dan R bukan hanya tentang bahasa pemrograman, tetapi juga tentang memperluas pemahaman Anda tentang dasar-dasar komputasi dan matematis yang sangat penting dalam ilmu data.

2. Jangan Hanya Terpaku Pada Statistik dan Teori

Mungkin Anda adalah salah satu orang yang jenius dalam statistik dan teori, tetapi jangan terlalu terperangkap dalam detail-detail tersebut ketika memperdalam ilmu data. Statistik dan teori memang penting, namun bukan satu-satunya hal yang perlu Anda kuasai dalam menguasai ilmu data. Terkadang, terlalu fokus pada statistik dan teori bisa membuat seseorang terjebak dalam analisis yang berlebihan tanpa menghasilkan solusi yang praktis.

Oleh karena itu, penting untuk memahami bahwa data science dan data analytics juga perlu melibatkan keterampilan praktis dalam pemrograman, penggunaan perangkat lunak, dan kemampuan berkomunikasi terhadap hasil analisis kepada pemangku kepentingan. Dengan demikian, seseorang yang mahir dalam menerapkan konsep-konsep teori dan statistik dalam kasus nyata akan menjadi lebih bernilai dalam industri data science daripada seseorang yang hanya berfokus pada aspek teoritis semata. Jadi, jangan hanya terjebak dalam statistik dan teori, tetapi juga pelajari bagaimana menerapkannya dalam setiap studi kasus untuk mencapai kesuksesan dalam menerjang karir dalam bidang data.

3. Buat Kode Pemrograman yang Mudah Dipahami Orang Lain

Penting untuk membuat kode pemrograman yang mudah dipahami orang lain ketika Anda bekerja dalam ilmu data. Sebab, tahap pertama dalam ilmu data adalah menggabungkan semua data yang Anda miliki. Namun, apa arti sebenarnya dari menggabungkan data? Hal ini berarti memiliki gambaran lengkap tentang informasi yang Anda miliki saat ini. Anda mungkin memiliki banyak jenis sumber data yang berbeda, seperti konten yang dibuat oleh pengguna atau model pembelajaran mesin. Anda juga mungkin memiliki berbagai jenis sistem sumber database misalnya SQL. Jadi, bagaimana Anda menggabungkan semua potongan data yang berbeda ini agar menjadi bermakna?

Pada dasarnya, hal ini berkaitan dengan cara Anda mengorganisasi dan mengkode data Anda. Kode pemrograman yang mudah dipahami oleh orang lain akan membantu Anda menggabungkan data dari berbagai sumber dengan lebih efisien. Dengan cara ini, Anda dapat menjaga agar kode Anda terstruktur dengan baik dan mudah dipelajari oleh rekan tim atau pihak lain yang bekerja dengan Anda dalam proyek data yang sedang dikerjakan. Dalam dunia ilmu data yang sering melibatkan banyak data yang beragam, membuat kode yang mudah dipahami adalah kunci untuk memastikan kolaborasi yang sukses dan pemahaman yang lebih baik terhadap data Anda.

4. Rapikan Semua Data dan Berani Berpikir Besar

Penting untuk merapikan semua data yang Anda miliki ketika Anda menghadapi proyek ilmu data. Sebuah pendekatan yang bijak adalah "berpikir besar, mulai dari yang kecil, dan bergerak cepat". Pada awalnya, mungkin tergoda untuk memulai dengan langkah-langkah kecil dan membangun proyek secara bertahap. Jika Anda ingin keberhasilan dalam proyek ilmu data Anda, penting untuk berpikir besar terlebih dahulu, lalu memecah ide-ide besar tersebut menjadi bagian-bagian yang lebih kecil sebelum melanjutkan.

Mulailah dengan masalah besar yang ingin Anda pecahkan, lalu pecahkannya menjadi masalah-masalah yang lebih kecil. Identifikasi elemen-elemen yang paling jelas dari permasalahan besar Anda (misalnya, "Bagaimana orang menggunakan media sosial?") dan kemudian pecahkan menjadi pertanyaan-pertanyaan yang lebih spesifik (misalnya, "Apa saja aktivitas umum yang sering diambil saat menggunakan Facebook?"). Dengan melakukan ini, Anda dapat fokus pada satu aspek pada satu waktu daripada mencoba menangani semuanya sekaligus. Selain itu, merapikan data Anda juga melibatkan pengorganisasian data secara sistematis, menghilangkan duplikasi, dan memastikan kualitas data yang baik. Dengan data yang terstruktur dan terorganisir dengan baik, Anda akan lebih mudah menjalankan analisis yang akurat dan mendapatkan wawasan yang lebih berharga.

5. Fokus Pada Kemampuan Bisnis Bukan Hanya Teknis

Penting untuk fokus pada nilai bisnis dari pekerjaan Anda daripada hanya terpaku pada masalah teknis, akurasi, atau jumlah fitur. Nilai bisnis dari pekerjaan Anda akan menentukan apakah Anda dapat menjual model Anda dengan keuntungan atau tidak. Nilai bisnis ini dapat diukur dengan melihat dampak yang proyek data dan analitik yang Anda buat berdampak pada bisnis atau organisasi. Sebagai contoh, berapa banyak pendapatan yang dihasilkannya? Apakah pendapatan ini stabil dari waktu ke waktu? Jika iya, apakah ada pertumbuhan penjualan karena penggunaan teknologi/model baru ini? Apakah ada kerugian dalam penjualan karena penggunaan teknologi/model baru ini?

Dalam konteks ilmu data, seringkali lebih penting untuk memahami bagaimana pekerjaan Anda berkontribusi pada pencapaian tujuan bisnis daripada hanya fokus pada aspek teknis. Karena pada akhirnya, nilai bisnis adalah yang akan menentukan kesuksesan proyek Anda dalam menghasilkan dampak positif pada perusahaan. Oleh karena itu, selain menjaga kualitas teknis pekerjaan Anda, penting juga untuk memahami dan mengukur dampaknya pada bisnis agar Anda dapat mengambil keputusan yang lebih bijak dalam pengembangan solusi data science Anda.

6. Carilah Mentor yang Berpengalaman

Salah satu cara terbaik untuk mempelajari keterampilan baru dan menguasai ilmu data adalah dengan mencari mentor yang berpengalaman. Mentor adalah orang-orang yang sudah mengalami perjalanan serupa, dimana mereka sudah pernah membuat kesalahan, menghadapi tantangan yang sama dengan yang Anda hadapi sekarang, dan tahu apa yang berhasil bagi mereka untuk meraih kesuksesan. Mentor dapat membantu Anda dalam pengembangan karier atau pertumbuhan sebagai individu, namun juga sebagai pemilik bisnis atau manajer karena mereka akan berbagi pengalaman mereka secara langsung dan tidak langsung melalui contoh, sehingga saat mereka membutuhkan seseorang di perusahaannya, mereka dapat merekomendasikan Anda yang sudah sukses melalui proses serupa ini sebelumnya!

Mentor memiliki pengetahuan, pengalaman, dan wawasan yang berharga yang dapat membantu Anda menghindari kesalahan yang umum terjadi dan mempercepat kurva pembelajaran Anda. Mereka juga dapat memberikan pandangan yang berharga tentang bagaimana menghadapi tantangan dan mencapai tujuan Anda dalam dunia ilmu data. Oleh karena itu, mencari mentor yang berpengalaman dapat menjadi langkah yang sangat bijak dalam perjalanan Anda untuk menjadi seorang profesional ilmu data yang sukses.

7. Selalu Ingin Tau dan Banyak Bertanya

Cara terbaik untuk belajar adalah dengan bertanya, jadilah orang yang selalu ingin tahu dan tekun dalam mengajukan pertanyaan. Berikut beberapa contoh pertanyaan yang baik untuk Anda tanyakan. Apa cara terbaik bagi saya untuk mencapai tujuan saya? Bagaimana saya bisa membuat kemajuan dalam proyek atau tugas ini? Bisakah Anda membantu saya memahami apa arti data dalam konteks ini? Mengapa Anda melihatnya seperti itu?

Ketika Anda selalu ingin tahu dan rajin bertanya, Anda membuka peluang untuk memperoleh pengetahuan yang lebih dalam. Pertanyaan-pertanyaan ini juga dapat membantu Anda memecahkan masalah, mengatasi hambatan, dan meningkatkan kualitas pekerjaan Anda. Selain itu, saat Anda berani bertanya, Anda juga menunjukkan antusiasme Anda untuk belajar dan berkolaborasi dengan orang lain, yang dapat meningkatkan reputasi Anda. Jadi, jangan ragu untuk mengajukan pertanyaan dan teruslah berusaha untuk memahami lebih dalam setiap aspek dari pekerjaan Anda.

8. Memiliki Motivasi yang Kuat

Memiliki motivasi yang kuat sangat penting dalam menjalani karier. Anda perlu bersemangat terhadap apa yang Anda lakukan dalam pekerjaan Anda. Semangat akan membantu Anda tetap termotivasi dan fokus pada tujuan Anda, yang pada akhirnya akan meningkatkan kinerja Anda secara keseluruhan. Jika Anda tidak memiliki semangat terhadap bidang data, mungkin saatnya untuk mempertimbangkan perubahan dalam karir Anda.

Ketika Anda bersemangat tentang pekerjaan Anda, Anda akan merasa lebih termotivasi untuk terus belajar dan berkembang, menghadapi tantangan dengan semangat, dan mencapai hasil yang lebih baik. Semangat juga membuat Anda lebih berkomitmen terhadap pekerjaan Anda, sehingga Anda akan lebih mungkin untuk mencapai kesuksesan jangka panjang dalam bidang yang Anda geluti. Oleh karena itu, memiliki motivasi yang kuat dan semangat yang tinggi adalah kunci untuk meraih prestasi yang lebih besar dalam karir Anda.

Kesimpulan

Melalui sepuluh tips yang telah kita bahas, kita dapat melihat bahwa data science bukan hanya tentang bahasa pemrograman atau statistik, tetapi juga tentang pemahaman mendalam terhadap bisnis, kemampuan kolaborasi, dan motivasi yang kuat. Untuk menjadi seorang yang ahli dalam ilmu data, Anda perlu belajar dengan tekun, merapikan data dengan baik, dan selalu berusaha untuk memahami lebih dalam apa yang telah dan sedang Anda pelajari. Jangan takut untuk bertanya dan carilah mentor yang berpengalaman untuk membimbing Anda dalam perjalanan Anda. Terlebih lagi, jangan hanya terpaku pada aspek teknis, tetapi juga fokus pada nilai bisnis yang dihasilkan oleh pekerjaan Anda.

Kami ingin mengajak Anda untuk bergabung dengan Algoritma Data Science School. Di sana, Anda akan dibimbing untuk menjadi #JadiTalentaData yang handal dan dibutuhkan industri saat ini. Pembelajaran yang tersedia pastinya telah dikembangkan oleh para ahli dalam ilmu data, peluang untuk berkolaborasi dengan sesama pembelajar, dan kesempatan untuk mengembangkan keterampilan Anda dalam dunia data science yang begitu dinamis dan menarik telah terbuka lebar. Bersama-sama, mari kita menjadi bagian dari perubahan digital yang akan membentuk masa depan Indonesia emas 2045!

AHMAD FAUZI