Peluang untuk pekerjaan data science selalu meningkat. Jika kamu mempertimbangkan untuk berkarier dalam bidang ini, sekarang adalah waktu yang terbaik untuk memulai.
Baca juga: 10 Rekomendasi Channel YouTube untuk Belajar Data Science Gratis
Permintaan data science di tahun 2022
Data menjadi hal yang paling berharga bagi perusahaan (sumber: freepik)
Saat ini, pentingnya data sudah tidak diragukan lagi. Data adalah hal yang paling berharga dari semua komoditas. Baik itu Google, Amazon, Facebook (sekarang Meta), dan semua organisasi terkemuka menggunakan data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, memaksimalkan keuntungan, dan mencapai tujuan strategis.
Hal yang menjadi masalah adalah data tersedia dalam berbagai format dengan bentuk terstruktur atau tidak terstruktur dan ada di beberapa lokasi. Dengan demikian, perusahaan akan selalu membutuhkan profesional data science yang dapat mengekstrak, menyusun, menganalisis, menarik pengetahuan yang bermakna, dan menyajikannya untuk kepentingan pengambilan keputusan bisnis.
Dikutip dari medium.com, pekerjaan data science telah meningkat secara fenomenal sebesar 650% sejak tahun 2012. Pada tahun 2019, data science dinobatkan oleh LinkedIn sebagai pekerjaan yang paling menjanjikan, dengan kenaikan sekitar 60% dalam lowongan pekerjaan di seluruh Amerika Serikat saja. Bahkan, krisis COVID-19 tidak dapat memperlambat permintaan profesional data science. Tercatat ada sekitar 42% perusahaan data science yang tidak merasakan dampak krisis tersebut dan justru sekitar 8% semakin bertambah besar.
Baca juga: Data Scientist: Tanggung jawab, Keahlian, dan Kisaran Gaji 2022
7 Cara efektif belajar data science untuk pemula
Belajar dengan rekan seprofesi dapat menjadi cara efektif untuk memahami data science (sumber: freepik)
Penelitian menunjukkan bahwa mayoritas orang menemukan cara belajar yang efektif dengan melakukan, bukan dengan menonton video atau menghafal buku pelajaran. Bagaimana dengan cara efektif untuk belajar data science? Berikut beberapa tips yang dibagikan oleh dataquest.io dan towardsdatascience.com.
1. Temukan alasan yang kuat untuk belajar
Bidang data science sangat luas dan ada banyak sekali informasi yang tersedia. Hal itu mungkin akan membuat kamu kesulitan untuk menentukan fokus yang harus dipelajari. Untuk mengatasi hal ini, kamu dapat menjadikan semua informasi tersebut sebagai alasan yang kuat untuk belajar. Identifikasi kembali motivasimu dan gunakan sebagai bekal untuk memandu perjalananmu belajar data science.
2. Kuasai ilmu dasarnya
Pekerjaan data scientist sebagian besar adalah membereskan data. Oleh karena itu, penting bagi data scientist untuk menguasai hal-hal sederhana terlebih dahulu sebelum memutuskan untuk mempelajari topik lanjutan. Kamu bisa mempelajari regresi linier, k-means clustering, dan regresi logistik, lalu gunakan apa yang kamu ketahui untuk menyelesaikan proyek dan membangun portofolio.
3. Belajar berkomunikasi
Data scientist akan terus-menerus mempresentasikan hasil analisis mereka. Untuk itu, menjadi data scientist yang andal perlu belajar bagaimana cara berkomunikasi yang tepat sehingga dapat menyampaikan wawasan yang dimilikinya dengan baik. Dalam beberapa kasus, mungkin akan sulit untuk mengomunikasikan konsep yang kompleks secara efektif, tetapi kamu dapat mencoba belajar berbicara saat ada pertemuan, menggunakan GitHub untuk membagikan analisismu, maupun aktif di komunitas seperti Quora atau komunitas pembelajaran Dataquest.
4. Belajar dari rekan seprofesi
Kamu bisa belajar banyak dari rekan seprofesi. Bukan hal yang aneh bagi seorang data scientist untuk berpindah dari satu tim ke tim lainnya saat mereka bekerja untuk menjawab pertanyaan terkait data dari departemen yang berbeda. Hal itu juga yang membuat kemampuan berkolaborasi penting dimiliki oleh data scientist.
5. Tingkatkan keahlian
Meskipun seorang data scientist tidak akan pernah mengerti semua hal, tidak ada salahnya untuk selalu meningkatkan keahlian yang dimiliki. Banyak cara yang dapat dilakukan, antara lain dengan mengikuti kursus lanjutan tentang data science, belajar menggunakan Spark, meningkatkan pemahaman tentang teori di balik algoritma yang digunakan, atau bahkan mengajari pemula untuk melakukan apa yang kamu kerjakan sekarang.
6. Rancang algoritma dari awal
Membangun algoritma dari awal adalah tahapan yang penting bagi sebagian besar data scientist. Setelah kamu menerapkan algoritma dan memahami cara kerjanya dalam praktik, kamu dapat mencoba membuat kode algoritma tersebut dari awal. Hal ini membantu kamu untuk lebih memahami matematika yang mendasari dan mekanisme lain yang membuatnya bekerja.
7. Jangan berhenti belajar
Kabar baik dari perjalanan data science adalah tidak pernah ada akhirnya. Kamu harus terus belajar untuk tetap menjadi data scientist yang andal. Kamu dapat melakukannya dengan mengerjakan lebih banyak proyek, melanjutkan tinjauan kode atau algoritma, dan membaca penelitian-penelitian terbaru.
Baca juga: 8 Skill Ini Perlu Kamu Miliki untuk Menjadi Data Scientist Andal
Online course terbaik untuk belajar data science
Sesuaikan kebutuhanmu dengan online course yang akan diambil (sumber: freepik)
Online course dapat menjadi cara yang tepat untuk belajar data science sesuai dengan preferensi waktu yang kamu miliki. Saat ini, online course mengenai data science juga sudah banyak tersedia, mulai dari materi keterampilan teknis seperti Python atau SQL hingga analisis data dasar dan machine learning.
Dilansir dari themuse.com, berikut beberapa rekomendasi online course terbaik yang dapat kamu sesuaikan dengan kebutuhanmu, mulai dari yang gratis hingga berbayar.
1. Codecademy
Codecademy membuka kursus gratis bagi kamu yang ingin mengetahui gambaran umum tentang Python atau SQL, dua bahasa penting yang digunakan secara luas dalam data science. Durasi kelasnya sekitar 25 jam untuk Python dan 7 jam untuk SQL.
2. Udemy
Udemy menyediakan beragam kelas mengenai data science, mulai dari kelas dasar pengenalan Python hingga machine learning. Harga yang ditawarkan mulai dari gratis hingga $150.
3. Coursera
Mengambil online course machine learning di Coursera adalah langkah yang tepat untuk memulai mendalami mengenai data science. Diampu oleh salah satu pendiri Coursera, kursus ini akan menggali lebih dalam tentang machine learning—pengertian, cara kerja, dan bagaimana menerapkannya dalam pekerjaan data science. Kursus ini berlangsung selama 11 minggu dengan durasi 7 jam per minggu.
4. Udacity
Selain mencakup semua dasar teknis—termasuk Python, SQL, dan Github—“program nanodegree” Udacity memungkinkan kamu bekerja bersama para pakar dan siswa lain. Kelas pemrograman untuk data science dilaksanakan selama 3 bulan dengan durasi 10 jam per minggu dan biaya $50/bulan.
5. Skillshare
Skillshare membuka kursus mengenai aljabar linier yang sangat penting penggunaannya dalam data science. Dengan membayar $15/bulan, kamu sudah dapat mengakses 44 video materi dengan total durasi selama 7 jam.
Baca juga: Ini Alasan Data Science Penting untuk Startup
Dengan langkanya kandidat yang menguasai ilmu ini serta pertumbuhan data yang semakin cepat, tidak mengherankan jika permintaan profesional data science semakin meningkat dan menjadi keterampilan yang paling banyak diminati saat ini.
Selain artikel di atas, kamu juga bisa mendapatkan berbagai informasi lengkap mengenai investasi, pengembangan karier, dan teknologi melalui artikel-artikel yang ada di EKRUT Media. Tak hanya itu, kamu juga bisa mendapatkan berbagai kesempatan mengembangkan karier sesuai dengan minatmu, hanya dengan sign up melalui EKRUT. Sambut kesempatan tersebut sekarang juga!
Sumber:
- dataquest.io
- medium.com
- themuse.com
- towardsdatascience.com
.jpg)
