Empat Skill Dasar Belajar Data Science bagi Pemula

Kebutuhan akan prosfesi data scientist terus meningkat dari waktu ke waktu. Dengan demikian, belajar data science untuk pemula tidak lagi sebatas hobi atau pilihan alternative. Tetapi sungguh sebuah kebutuhan mendesak.

Berbagai perusahan sekarang cenderung membutuhkan ilmu data science. Maka dari itu, bagi pemula, penting untuk memahami pengertian serta cara kerjanya.  Sebagai sebuah ilmu, bidangnya tentu luas dan para pemula kadang tidak tahu memulainya. Apalagi jika belajar secara mandiri atau otodidak. Berikut beberapa poin penting untuk diketahui demi mempermudah dalam proses belajar.

SKILL DASAR DATA SCIENCE

Bidang ini adalah suatu kajian khusus yang menuntut kemampuan coding serta mempunyai skill matematis, ilmu statistika, statistika serta codind. Tuntutan itu akan bermanfaat dalam tugas mengolah informasi. Artinya, terlepas dari suka atau tidak, jika ingin bekerja sebagai ahlinya maka keempat aspek ini penting dikuasai atau harus dipelajari.

1. Skill Matermatis

Ada sejumlah pengaplikasian ilmu matematis yang penting dipakai demi kelancaran analisis data seperti membuat keputusan. Misalnya: kalkulus, linear algebra, serta probability. Sekali lagi, aspek-aspek ini harus dipelajari demi kesuksesan seorang yang bekerja di data science.

2. Ilmu statistika

Tentu berbeda dibandingkan matematika. Disiplin ini lebih pada terkait data demi mendapatkan sample. Cara atau metode mendapatkan contoh tentu ada banyak. Maka dari itu ilmu statistika memberikan pilihan dalam mengambil atau menentukan sample.

3. Statistika

Bidang ini sendiri adalah perihal bagaimana cara mengoleksi, mengolah, serta menganalisa sampai result of date bisa mendapatkan kesimpulan. Artinya bagaiamana membuat sebuah kumpulan data yang begitu besar memiliki suatu insight atau makna. Misalnya saja, akibat atau bahkan penyebabnya apa. Kemampuan statistika bisa menolong seseorang dalam membuat ringkasan terkait data. Summary itu bisa dibuat dalam bentuk grafik, visualisasi, serta numeric representative.

4. Coding

Di atas telah disinggung bahwa python menjadi opsi utama sebagai pilihan bagi Bahasa pemrogramannya. Selain itu, ada juga R: Bahasa popular bagi para pelaku data science. Maka jika ingin menekuni bidang ini, programmer mesti tahu Bahasa apa yang harus dipelajari. Penting sekali pemula agar tidak salah menentukan coding yang mesti dikuasai. Seperti seorang dokter, maka mesti mempelajari ilmu-ilmu yang berkaitan dengan tubuh manusia.

Fungsi Bahasa pemrograman itu sendiri adalah demi memudahkan proses analisa. Maka dari itu, adalah sebuah keharusan seorang data scientist mesti paham coding. Selain itu, seseorang jika telah mempelari Bahasa pemrograman maka dapat melakukan peran lain seperti date scientist, analisis bisnis, maupun machine learning engineer.

Tentu dalam konteks bidang data science, seorang pemula tidak hanya belajar kedua hal di atas. Tetapi ada banyak tools lain yang harus dipelajari juga. Hal utama adalah Bahasa pemrograman atau program language seperti Java, C, C++, Javascript dan lainnya. Dan kebetulan, untuk konteks data science, python menjadi pilihan utama karena memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan Bahasa lain.

Seperti sudah diketahui pada umumnya, bahwa dalam coding, seseorang akan mempelajari syntax atau biasa dikenal sebagai penulisan script.

MILIKI KOMITMEN SERTA LATIHAN BERKELANJUTAN

Setelah mengetahui serta mempelajari hal-hal praktis, hal yang tidak kalah penting seorang pemula dalam belajar, apapun itu, adalah komitmen. Artinya, seseorang harus memiliki target serta waktu yang harus ditepati. Sukses tidaknya, sangat bergantung pada kesungguhan setiap orang. Maka dari itu, selain komitmen dan target, latihan terus-menerus harus menjadi habit seorang programmer. Tidak boleh ada kata cukup dalam belajar.

Dalam konteks belajar bidang data science, mendalami tools dasar serta mempraktekannya secara langsung adalah sikap atau kebiasaan yang perlu dimiliki.

TEMUKAN REFERENSI SEBANYAKNYA SERTA TEMPAT BELAJAR

Baik sebagai otodidak maupun belajar di tempat kursus tertentu, pemula mesti harus aktif dalam mencari referensi lain. Artinya tidak cukup menggunakan beberapa referensi apalagi hanya satu. Dunia digital telah memungkinkan untuk memperoleh referensi tanpa batas.

Tuntutan ini sebenarnya dipengaruhi oleh sifat dasar teknologi informasi itu sendiri. Kekhasannya adalah selalu dinamis bahkan dapat berubah begitu cepat. Jadi jika hanya terpaku pada sumber tertentu maka seseorang akan ketinggalan dalam banyak hal. Pemula mesti paham dan menyadari akan hal ini jika ingin belajar data science.

Demikianlah beberapa tips sederhana yang penting sebagai beginner. Belajar tidak boleh bersifat kaku atau statis. Beradaptasi dengan segala keadaan adalah pilihan tepat. Kini telah hadir Genius Education, tempat belajar teknologi informasi termasuk bidang data science. Jika berminat, segera daftarkan diri Anda di Genius Education. Akan ada banyak pilihan menarik serta dilatih oleh para pengajar handal di bidang masing-masing. Temukan berbagai paket belajar di sana.