Unmaha – Belajar data science untuk Pemula yang Efektif bisa terasa menantang, terutama bagi pemula. Tapi tenang, kamu nggak perlu jadi jenius matematika atau pro programming untuk memulainya. Yang penting adalah kemauan untuk belajar dan langkah yang tepat!
Data science saat ini adalah salah satu bidang yang paling diminati. Banyak perusahaan besar mencari data scientist untuk membantu mereka dalam pengambilan keputusan berbasis data. Nah, gimana sih cara terbaik untuk memulai belajar Data Science, khususnya buat kamu yang pemula?
Jangan khawatir, di artikel ini kita akan bahas beberapa langkah efektif yang bisa kamu lakukan untuk mulai belajar data science. Yuk, simak tips berikut ini:
1. Pahami Dasar-Dasar Matematika dan Statistika
Matematika dan statistika adalah pondasi utama dalam data science. Kamu perlu memahami konsep dasar seperti aljabar, kalkulus, dan probabilitas. Jangan takut duluan! Mulailah dari yang sederhana, seperti belajar distribusi probabilitas dan fungsi dasar.
Kamu bisa memanfaatkan sumber belajar gratis, seperti video tutorial di YouTube atau kursus online yang menyediakan pengajaran dasar-dasar matematika yang aplikatif untuk data science. Belajar secara bertahap akan memudahkan kamu untuk memahami konsep yang lebih kompleks nantinya.
2. Pelajari Bahasa Pemrograman
Untuk bekerja di bidang data science, kamu wajib menguasai minimal satu bahasa pemrograman. Bahasa yang paling sering digunakan adalah Python dan R. Python sangat disarankan karena mudah dipahami oleh pemula dan memiliki banyak library yang mendukung data science, seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn.
Mulailah dengan belajar dasar-dasar Python, seperti variabel, tipe data, perulangan, dan fungsi. Setelah itu, lanjutkan dengan belajar bagaimana menggunakan Python untuk analisis data.
3. Kenali Tools dan Framework Populer
Selain bahasa pemrograman, kamu juga perlu familiar dengan tools dan framework yang sering digunakan dalam Data Science. Beberapa tools yang sering digunakan adalah Jupyter Notebook, Tableau, dan Google Colab. Jupyter Notebook adalah pilihan terbaik untuk pemula karena memungkinkan kamu menulis kode dan mendokumentasikan hasilnya di satu tempat.
Google Colab bisa jadi alternatif jika kamu ingin memulai tanpa harus menginstal software di komputer. Sedangkan Tableau bisa membantu kamu membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dipahami.
4. Mulai dengan Proyek Kecil
Setelah kamu menguasai dasar-dasarnya, coba terapkan ilmu yang sudah dipelajari dengan mengerjakan proyek sederhana. Misalnya, kamu bisa mencoba menganalisis dataset kecil yang tersedia gratis di Kaggle. Pilih topik yang kamu sukai agar proses belajarnya lebih menyenangkan.
Proyek kecil ini sangat penting untuk mengasah kemampuanmu dalam menerapkan teori ke praktik. Kamu akan terbiasa dalam menghadapi tantangan di dunia nyata, seperti data yang tidak bersih, missing value, atau outlier.
5. Ikut Kursus Online atau Bootcamp
Ada banyak platform yang menyediakan kursus online gratis dan berbayar untuk data science. Beberapa platform yang bisa kamu coba adalah Coursera, Udemy, atau edX. Kursus ini biasanya sudah terstruktur dan bisa membantu kamu belajar secara lebih terarah.
Selain kursus, bootcamp juga bisa menjadi pilihan yang efektif. Bootcamp biasanya intensif dan praktis, sehingga kamu bisa belajar dengan lebih cepat dan langsung terjun ke dunia data science.
Baca Juga : Cara Membuat Backup Data di Cloud
6. Belajar Visualisasi Data
Visualisasi data adalah bagian penting dari data science. Sebagai data scientist, kamu perlu bisa menyajikan data dalam bentuk grafik atau chart agar lebih mudah dipahami oleh orang lain. Kamu bisa menggunakan tools seperti Matplotlib, Seaborn, atau Tableau untuk membuat visualisasi yang menarik.
Belajar visualisasi data juga membantu kamu dalam menyampaikan insight yang kamu temukan dari data. Ini adalah skill yang sangat berguna, terutama ketika kamu harus mempresentasikan hasil analisismu kepada tim atau atasan.
7. Jangan Lupakan Komunitas
Bergabung dengan komunitas Data Science bisa memberi kamu banyak manfaat. Kamu bisa belajar dari pengalaman orang lain, berbagi ide, atau bahkan menemukan mentor yang bisa membantu perkembangan belajarmu. Ada banyak forum online seperti Stack Overflow, Reddit, atau LinkedIn yang bisa kamu ikuti.
Di komunitas-komunitas ini, kamu bisa bertanya jika menemukan kesulitan saat belajar atau berbagi proyek yang telah kamu buat. Dukungan dari komunitas sangat penting agar kamu tetap termotivasi.
Belajar data science memang membutuhkan usaha dan kesabaran, tapi dengan langkah-langkah yang tepat, kamu pasti bisa menguasainya. Ingat, mulailah dari dasar-dasar matematika dan statistika, pelajari bahasa pemrograman, kuasai tools yang relevan, dan jangan takut untuk memulai proyek-proyek kecil. Tetap konsisten dan terus asah kemampuanmu dengan mengikuti kursus atau bergabung dengan komunitas data science.
Jika kamu merasa tertarik untuk mendalami data science secara akademis, Universitas Maha Karya Asia adalah pilihan yang tepat. Universitas ini menawarkan berbagai program yang relevan dengan perkembangan teknologi terkini, termasuk data science. Dengan fasilitas yang modern dan pengajaran yang aplikatif, kamu akan dibimbing oleh dosen-dosen berpengalaman dan siap bersaing di dunia kerja. Kunjungi website mereka di PMB Unmaha untuk informasi lebih lanjut!***
Editor: Mahfida Ustadhatul Umma