Belajar Jadi Data Scientist, Profesi data scientist kian menjadi incaran banyak orang, Tak hanya karena kedengarannya keren, tapi juga karena peran mereka sangat krusial dalam dunia bisnis modern.
Data kini menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan. Maka dari itu, belajar jadi data scientist bukan lagi pilihan sekunder, tapi bisa jadi langkah strategis untuk masa depan.
Kemampuan seorang data scientist dalam menggali informasi dari data bisa memberikan wawasan penting untuk pengambilan keputusan.
Mereka bekerja tidak hanya dengan angka, tapi juga dengan cerita di balik data. Inilah yang menjadikan profesi ini unik dan sangat dibutuhkan.
Simak Juga : Sertifikasi Data Analyst
Apa Itu Data Scientist dan Apa Perannya?
Sebelum terlalu jauh membahas cara belajar jadi data scientist, ada baiknya kita mengenal dulu siapa mereka sebenarnya.
Data scientist adalah profesional yang menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan pemahaman bisnis untuk menemukan pola dan insight dari data yang kompleks.
Peran mereka tidak sebatas mengolah data mentah menjadi grafik atau tabel. Mereka juga bertanggung jawab mengembangkan model prediktif, memahami tren pasar, dan menyajikan informasi dalam bentuk yang bisa dipahami oleh tim manajemen atau pemangku kepentingan lainnya. Intinya, mereka menjadi jembatan antara data dan keputusan.
Peluang Karier Setelah Belajar Jadi Data Scientist
Dengan belajar jadi data scientist, Anda tidak hanya menambah satu keahlian baru, tapi juga membuka pintu ke banyak industri.
Dari sektor teknologi, keuangan, kesehatan, hingga pendidikan semuanya butuh orang yang paham cara membaca dan memanfaatkan data.
Nggak cuma perusahaan besar, sekarang bisnis kecil juga mulai sadar pentingnya data. Itu tandanya, peluang buat para ahli data makin terbuka lebar.
Ditambah lagi, kompensasi atau gaji yang ditawarkan pun cukup kompetitif. Jadi, selain tantangan intelektual, profesi ini juga menjanjikan secara finansial.
Apa Saja yang Perlu Dipelajari untuk Jadi Data Scientist?
Sebelum terjun lebih dalam, Anda mungkin bertanya-tanya, “Sebenarnya apa saja sih yang harus saya pelajari?” Tenang, jawabannya tidak serumit yang dibayangkan. Anda bisa memulainya dari dasar dan berkembang seiring waktu.
1. Matematika dan Statistik
Pemahaman matematika dasar sangat penting, terutama statistik. Ini adalah fondasi untuk memahami pola dalam data. Anda tidak harus jadi ahli, tapi cukup mengerti konsep-konsep seperti distribusi, probabilitas, dan regresi.
2. Bahasa Pemrograman
Python adalah bahasa yang sangat populer di kalangan data scientist. Ia mudah dipelajari dan memiliki banyak pustaka pendukung untuk analisis data. R juga sering digunakan, terutama di kalangan akademisi dan peneliti.
3. Pengolahan Data dan SQL
Karena data biasanya disimpan dalam basis data, kemampuan menulis query SQL akan sangat membantu. Ini memungkinkan Anda untuk mengambil dan mengelola data secara efisien sebelum dianalisis lebih lanjut.
4. Machine Learning
Teknologi ini memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dalam dunia nyata, machine learning digunakan untuk prediksi penjualan, rekomendasi produk, dan masih banyak lagi.
5. Visualisasi Data
Setelah data diolah, Anda perlu menyajikannya dengan cara yang menarik dan mudah dimengerti. Di sinilah peran visualisasi. Tools seperti Tableau, Power BI, atau pustaka Python seperti matplotlib dan seaborn akan sangat berguna.
Bagaimana Cara Memulai Belajar Jadi Data Scientist?
Banyak orang merasa bingung saat baru ingin memulai. Tapi sebenarnya, Anda tidak perlu langsung bisa semuanya. Mulailah dari yang paling dasar, dan terus tingkatkan pemahaman secara bertahap. Berikut ini beberapa langkah yang bisa Anda ikuti.
1. Menentukan Tujuan Belajar
Langkah pertama adalah tahu dulu apa yang ingin dicapai. Apakah Anda ingin beralih karier? Menambah keterampilan untuk pekerjaan sekarang? Atau hanya ingin tahu lebih banyak soal data? Menentukan tujuan akan membantu Anda memilih jalur belajar yang tepat.
2. Mengikuti Kursus atau Bootcamp
Saat ini banyak sekali platform yang menawarkan kursus data science, baik berbayar maupun gratis. Anda bisa belajar secara mandiri melalui video online, atau mengikuti bootcamp intensif yang lebih terstruktur dan dipandu oleh mentor.
3. Mengerjakan Proyek Sendiri
Belajar teori memang penting, tapi penerapannya jauh lebih penting. Cobalah kerjakan proyek-proyek kecil dengan dataset publik. Anda bisa mulai dari hal sederhana, seperti menganalisis data cuaca atau data keuangan pribadi.
4. Membangun Portofolio
Setiap proyek yang Anda kerjakan bisa dijadikan portofolio. Ini akan sangat berguna saat Anda melamar kerja atau ingin menunjukkan kemampuan. Buat dokumentasi dan unggah ke GitHub atau platform serupa.
5. Bergabung dengan Komunitas
Belajar sendiri memang bagus, tapi belajar bersama lebih menyenangkan. Bergabunglah dengan komunitas data science di media sosial atau forum diskusi. Anda bisa berbagi pengalaman, bertanya, atau bahkan berkolaborasi dalam proyek.
Tantangan dalam Proses Belajar Jadi Data Scientist
Tidak bisa dipungkiri, belajar jadi data scientist punya tantangannya sendiri. Salah satu yang paling umum adalah rasa bingung saat memilih materi belajar.
Banyaknya sumber bisa membuat Anda kehilangan arah. Untuk mengatasinya, cobalah fokus pada satu jalur belajar terlebih dahulu.
Selain itu, pemahaman terhadap statistik kadang jadi batu sandungan. Tapi jangan khawatir, semua bisa dipelajari asalkan Anda konsisten.
Jangan takut pula jika Anda belum mahir dalam coding semua butuh proses dan latihan terus-menerus.
Kesimpulan
Belajar jadi data scientist memang bukan hal instan, tapi bukan berarti tidak mungkin. Dengan semangat belajar yang konsisten dan pendekatan yang tepat, Anda bisa menguasai keterampilan ini sedikit demi sedikit. Profesi ini memberikan kesempatan untuk berkontribusi di berbagai sektor, menghasilkan solusi berdasarkan data, dan tentu saja membuka peluang karier yang luas.
Yang terpenting, mulailah dari sekarang. Tak perlu menunggu semuanya sempurna. Langkah kecil hari ini bisa menjadi awal dari perjalanan besar Anda sebagai seorang data scientist.
