5 Cara Belajar Data Science: Skills Wajib sampai Tools Terbaik

Seberapa pentingnya belajar data science?

Kita hidup di zaman ketika bisnis banyak yang pindah ke platform digital dan segalanya data-driven.

Lebih dari itu, bidang data science juga cocok dipelajari oleh kamu yang memang suka mengulik perkembangan di dunia teknologi. Sebab, belajar data science mengartikan kamu harus mengikuti tren kemajuan teknologi terkini.

Apakah kamu tertarik dan siap belajar salah satu bidang karir terpanas abad ini? Simak artikel berikut!

Mengapa Belajar Data Science Penting?

Berikut beberapa manfaat yang bisa kamu dapatkan dari belajar data science:

#1 Banyak Pilihan Karir

Selain bekerja sebagai data scientist, mempelajari data science memungkinkan kamu mengakses beragam pilihan kerja yang lebih luas, misalnya:

• Data engineer – Bekerja untuk mengolah data mentah sebelum akhirnya diinterpretasikan menjadi informasi/pengetahuan untuk dibagikan.
• Data analyst – Berperan menganalisis data dan menggunakan skill berpikir kritis untuk menginterpretasikan data menjadi informasi yang berguna dalam pembuatan keputusan, pemecahan masalah, hingga pengidentifikasian pola dan tren.
• Business analyst – Profesi ini menganalisis proses dan fungsi bisnis. Mereka mengidentifikasi persyaratan teknis penting dan memastikan bahwa produk akhir telah memenuhi kebutuhan pelanggan.
• Software engineer – Role ini berperan mengembangkan aplikasi dan fitur yang sesuai dengan keinginan pelanggan. Mereka menggunakan skill pemrograman guna merancang sekaligus mengembangkan sistem software dalam komputer, smartphone, atau jaringan perusahaan.

#2 Permintaan Kerja Bidang Data Science Tinggi tapi SDM-nya Langka

Sejak pandemi, banyak perusahaan yang invest besar-besaran untuk merekrut talent di bidang data dan AI. Sebagai contoh, Jakarta Globe mencatat marketplace Tokopedia mengalami kenaikan active users sekitar Maret 2021 hingga Mei 2021, dari 90 juta menjadi 100 juta active users. 

Lonjakan users mengartikan adanya lonjakan data juga, sehingga dibutuhkan talent profesional lebih untuk menghandle-nya.

Selain itu, berdasarkan riset Forrester Consulting yang dilakukan untuk Dell Technologies, mendapatkan hasil bahwa 60 persen perusahaan di Indonesia menyatakan kurangnya ahli data (data science) internal sehingga menjadi hambatan untuk bisa mengambil, menganalisis, dan menindaklanjuti data dengan lebih baik. 

Setidaknya, terdapat 58% perusahaan yang membutuhkan keterampilan teknis untuk mengelola sistem penyimpanan data mentah, tapi hanya 19% perusahaan yang secara aktif merekrut ilmuwan digital dan/atau pengembang software.

Salah satu penyebabnya karena terjadi kesenjangan keterampilan antara kurikulum kuliah dengan kebutuhan industri sehingga tidak banyak lulusan kampus yang bisa memenuhi demand untuk profesi di bidang data.

#3 Profesi dengan Gaji Menggiurkan

Data science juga merupakan bidang yang sangat menjanjikan dengan banyak peluang kerja bergaji tinggi. Permintaan dan kebutuhan perusahaan di sektor praktisi data science berkembang pesat di seluruh dunia.

US Bureau Labor Statistics memperkirakan pekerjaan bidang data science akan mengalami pertumbuhan sebesar 31% antara 2022 hingga 2029. Maka, mempelajari dasar-dasar data science bisa meningkatkan peluang kamu untuk mendapatkan pekerjaan impian di bidang tersebut.

#4 Jadi Aset Penting Perusahaan

Dengan skill data science, kamu akan menjadi aset penting di perusahaanmu. Pasalnya, adanya karyawan yang mahir di bidang data science memiliki banyak keuntungan bagi perusahaan.

Pertama, mengurangi risiko dan penipuan. Seorang data scientist dilatih untuk mengidentifikasi data dengan membuat metodologi statistik, jaringan, path, dan big data untuk fraud propensity models.

Semisal pada transaksi perbankan yang rawan terkena cyber crime. Sehingga mereka akan mendeteksi tepat waktu data yang tidak bisa dikenali atau mencurigakan.

Kedua, seorang data scientist akan menyampaikan produk yang relevan. Mereka bisa mendapatkan data kapan dan di mana produk perusahaan paling laku. Hal ini tentu membantu memberikan produk yang tepat di waktu yang tepat.

‍

{{COMPONENT_IDENTIFIER}}

‍

Belajar Data Science untuk Pemula, Mulai dari Mana?

Bagaimana? Sudah mulai tertarik belajar data science? 

Atau kamu ingin belajar tapi bingung mulai dari mana? Tenang. Inilah langkah-langkah yang bisa kamu ambil untuk belajar data science.

#1 Cari Motivasi Belajar

Memulai suatu hal besar berawal dari motivasi belajar yang tinggi. 

Setelah membaca poin-poin mengapa belajar data science penting di atas, lalu tentukan, adakah yang sesuai kebutuhanmu? 

Jika ada, hal itu sudah cukup menjadi motivasi kuat untuk belajar data science.

Bidang ilmu data science sangatlah luas, tak heran jika saat memulai karir di bidang ini kamu merasa sulit menentukan fokus apa yang harus dipelajari.

Identifikasi dengan baik motivasi apa yang membawamu belajar data science dan tentukan pembelajaranmu sesuai dengan tujuan itu.

#2 Kuasai Skill Fundamental

Apabila kamu sudah menemukan fokus area dari data science untuk dipelajari, mulailah untuk mempelajari skill-skill dasar yang diperlukan.

Dengan belajar skill fundamental, nantinya kamu akan lebih mudah mempelajari bagian-bagian lanjutan data science. Akan terasa lebih sulit jika kamu langsung mempelajari skill lanjutan dan mengabaikan skill dasar.

Lalu, apa saja sebenarnya skill fundamental yang harus dipelajari sejak awal itu?

• Programming: Kamu harus familiar dengan Python dan R, seperti variabel, fungsi, objek, dan fitur-fitur lain yang ada di dalamnya.
• Matematika: Ini mencakup statistika, probabilitas, aljabar linier, regression, klasifikasi, kalkulus.

#3 Pelajari Tools untuk Pemula

Tools pengolahan data sangatlah banyak, namun Phyton dan R adalah tools yang sering direkomendasikan karena beginner friendly. Selain itu, tools ini juga paling sering dipakai di bidang data.

Kabar baiknya, kedua tools ini open source dan free, sehingga kamu dapat menggunakannya sebagai media belajar.

Python

Python adalah bahasa pemrograman yang bisa digunakan di berbagai aplikasi berbeda, termasuk otomatisasi tugas dan pengembangan software, aplikasi web, bahkan games. Lebih dari itu, Python juga berfungsi sebagai tool visualisasi dan analisis data.

Python telah digunakan banyak perusahaan untuk mengelola data-data dengan volume besar. Syntaxnya yang sederhana membuat data analyst, data scientist, business analyst dan para ahli analisis lainnya bisa lebih mudah menguasai Python tanpa ada pengalaman programming sebelumnya. Tak heran jika Python menjadi tool paling populer yang digunakan untuk analisis data di sektor bisnis.

R

R dibuat utamanya diciptakan untuk analisis statistik dan visualisasi data. Tool ini memiliki semua fitur yang diperlukan akademisi dan peneliti untuk menganalisis hasil eksperimen mereka, menguji hipotesis, dan menemukan pola dalam sejumlah data besar yang telah dikumpulkan.

Dengan R, kamu bisa membangun proyek yang berkaitan dengan analisis statistik dan visualisasi.

Apabila Python mendominasi sektor bisnis, maka R lebih dominan dalam penelitian.

#4 Belajar Komunikasi

Sebagai orang yang bergelut dengan data, kamu tidak terus-menerus ada di belakang layar. Sebaliknya, kamu perlu mempresentasikan hasil analisismu setiap saat. Memiliki skill komunikasi yang baik akan membuat karirmu lebih bagus dan cemerlang.

Maka dari itu, kamu perlu belajar menjadi komunikator yang hebat.

Setidaknya, ada tiga aspek untuk mengomunikasikan wawasan/pengetahuan dari hasil analisis data, yaitu:

• Pahami topiknya. Kamu tidak akan pernah bisa menjelaskan sesuatu jika kamu sendiri tidak mengerti apa yang akan dibahas.
• Satukan dengan rapi hasil analisis agar lebih terstruktur dan mudah dipahami.
• Jelaskan analisis kamu.

Belajar komunikasi memang tidak bisa dilakukan secara instan. Kamu perlu berlatih sesering mungkin untuk bisa mengkomunikasikan konsep yang kompleks secara efektif. 

Berikut beberapa tips untuk melatih skill komunikasi yang bisa diterapkan:

• Cobalah menawarkan teman atau orang terdekat yang masih kurang paham di bidang teknologi untuk mengajarkan konsep ilmu komputer dasar.
• Beranilah mengutarakan pendapat di setiap kesempatan, seperti forum, webinar, dan lain-lain.
• Jadilah aktif di berbagai komunitas yang berkaitan dengan data science, seperti Quora, Komunitas Facebook, dan lainnya.
• Mulailah menulis. Dengan menulis, kamu dapat memperkaya kosakata untuk disampaikan secara lisan.

#5 Ikut Kursus Gratis

Setelah memahami bahwa ada gap antara kurikulum kuliah dengan kebutuhan industri, kita tentu tidak bisa mengandalkan pendidikan formal saja untuk menjadi profesional di bidang data science.

Memang menempuh pendidikan formal untuk belajar data science adalah hal yang sangat bagus. Namun, tak jarang beberapa kurikulum universitas masih mengalami kelambanan dalam beradaptasi dengan pesatnya perkembangan teknologi saat ini, sehingga pembelajaran menjadi kurang relevan dengan dunia teknologi dan bisnis.

Diperlukan pembelajaran tambahan yang mampu memberikan pengetahuan practical kepada kita. Kamu bisa memanfaatkan kursus gratis yang khusus membahas tentang pengolahan data untuk meningkatkan skill dan keterampilan itu.

Salah satu kursus gratis yang bisa diikuti sebagai pemula adalah RevoU Mini-Course: Introduction to Data Analytics. Di sini, kamu akan belajar banyak hal tentang data analytics dengan ahlinya selama 2 minggu. Kursus ini sangat cocok bagi pemula meski tidak memiliki background data.

Mulai tertarik? Ikuti kelas gratisnya sekarang juga + dapat sertifikat!