Apakah Belajar Data Science Harus Jago Coding dan Matematika? Ini Faktanya

Rangkuman

• Tidak harus jago coding dan matematika untuk mulai belajar data science, karena keduanya bisa dipelajari secara bertahap.
• Selain coding dan matematika, kamu perlu menguasai data analysis, data visualization, problem solving, business understanding, dan communication skill.
• Mulai dari fundamental, belajar Python dan SQL, berlatih dengan dataset, mengerjakan project, lalu bangun portfolio secara konsisten.
• Kalau ingin belajar secara lebih terarah dan beginner friendly, daftar Bootcamp Data Science untuk mendapatkan real internship, 7 portfolio project, sertifikasi BNSP & Microsoft Azure, praktik AI, dan sesi Global Career.

Apakah belajar data science harus jago coding dan matematika? Jawabannya, tidak harus. 

Kamu tidak perlu sudah mahir coding atau matematika untuk mulai belajar data science, karena kedua kemampuan tersebut bisa dipelajari secara bertahap. 

Meski begitu, coding, matematika, dan statistik tetap menjadi bagian penting dalam memahami dan menerapkan data science. 

Lantas, seberapa penting sebenarnya kedua kemampuan ini dalam perjalanan belajar data science? Simak penjelasan lengkapnya di bawah ini. 

Apakah Belajar Data Science Harus Jago Coding?

Tidak harus jago coding untuk mulai belajar data science. Coding merupakan skill yang perlu dipelajari selama proses belajar, bukan syarat yang harus sudah dikuasai sejak awal. 

Dalam data science, Python banyak digunakan untuk data processing, data analysis, hingga machine learning, sementara SQL digunakan untuk mengambil dan mengolah data dari database. 

Kemampuan coding juga membantu mengotomatisasi pekerjaan dan menangani dataset dalam jumlah besar, meskipun tingkat kebutuhan coding bisa berbeda tergantung role yang dijalani. 

Jadi, kalau kamu masih pemula, kamu bisa mulai belajar Python dari fundamental dan fokus pada konsep yang relevan dengan pengolahan data tanpa perlu langsung mempelajari programming tingkat lanjut. 

Seiring rutin berlatih dan mengerjakan project, kemampuan coding akan berkembang secara bertahap.

Skill oding yang perlu kamu kuasai:

Baca Juga: Berapa Lama Bootcamp Data Science Sampai Bisa Siap Kerja? Ini Jawabannya

Apakah Belajar Data Science Harus Jago Matematika?

Tidak harus menjadi ahli matematika untuk mulai belajar data science. Namun, pemahaman matematika dan statistik tetap penting karena beberapa konsep digunakan untuk memahami data, melakukan analisis, hingga mengembangkan model machine learning. 

Kabar baiknya, kamu tidak perlu menguasai semuanya secara mendalam sejak awal karena konsep tersebut bisa dipelajari secara bertahap sambil langsung berlatih menggunakan data.

Beberapa konsep matematika yang relevan dalam data science meliputi:

• Algebra untuk memahami hubungan dan perhitungan dalam data.
• Probability untuk memahami kemungkinan dan ketidakpastian.
• Statistics untuk menganalisis dan menarik kesimpulan dari data.
• Calculus dasar untuk membantu memahami konsep tertentu dalam machine learning.
• Linear algebra untuk memahami representasi data dan beberapa algoritma.

Selain matematika, statistik juga memiliki peran penting dalam data science karena membantu kamu memahami pola dan karakteristik data serta mengambil kesimpulan berdasarkan data. Beberapa konsep yang perlu dipahami antara lain:

• Mean, median, dan mode untuk memahami nilai tengah atau kecenderungan data.
• Standard deviation untuk melihat seberapa jauh data tersebar dari nilai rata-ratanya.
• Probability untuk memahami kemungkinan terjadinya suatu kejadian.
• Distribution untuk memahami bagaimana data tersebar.
• Correlation untuk melihat hubungan antara variabel.
• Hypothesis testing untuk menguji asumsi berdasarkan data.

Lalu, apakah harus jago matematika untuk belajar machine learning? Tidak harus. 

Kamu bisa menggunakan library seperti Scikit-learn untuk membantu implementasi model, tetapi tetap perlu memahami konsep dasar di balik model agar tidak sekadar menjalankan kode tanpa memahami hasilnya. 

Semakin lanjut kamu mendalami bidang seperti deep learning, pemahaman matematika akan semakin membantu, tetapi untuk pemula, kamu bisa mempelajarinya secara bertahap sesuai kebutuhan.

Mana yang Lebih Penting: Coding atau Matematika?

Keduanya penting dalam data science, tetapi memiliki fungsi yang berbeda. 

Coding membantu kamu menerapkan solusi, seperti mengolah data, melakukan analisis, dan membangun model, sementara matematika dan statistik membantu memahami data serta cara kerja model. 

Namun, kebutuhan setiap skill juga bisa berbeda tergantung role yang kamu incar. Selain coding dan matematika, kemampuan problem solving dan business understanding juga penting untuk menghasilkan analisis yang relevan.

Simak tabel berikut lebih lengkapnya:

Skill Apa Saja yang Perlu Dipelajari Selain Coding dan Matematika?

Data science bukan hanya tentang kemampuan coding dan matematika. 

Untuk bisa bekerja dengan data secara efektif, kamu juga perlu memahami cara menganalisis data, menyelesaikan masalah, memahami kebutuhan bisnis, hingga menyampaikan hasil analisis kepada orang lain. 

Beberapa skill penting yang perlu kamu pelajari antara lain:

1. Data Analysis

Data analysis membantu kamu mengubah data mentah menjadi informasi yang bisa digunakan untuk mengambil keputusan. 

Kamu perlu terbiasa membersihkan dan mengeksplorasi data, kemudian mencari pola, hubungan, atau insight yang relevan dari data tersebut.

2. Data Visualization

Tidak semua orang bisa memahami data hanya dari angka atau tabel. 

Karena itu, kamu perlu mampu menyajikan hasil analisis dalam bentuk visual yang lebih mudah dipahami menggunakan tools seperti Matplotlib, Seaborn, Tableau, atau Power BI. 

Visualisasi yang tepat dapat membantu menyampaikan pola dan insight dengan lebih jelas.

3. Problem Solving

Seorang data scientist perlu memahami masalah sebelum menentukan cara menggunakan data untuk menyelesaikannya. 

Kamu perlu mampu mengidentifikasi masalah, menentukan data yang dibutuhkan, lalu memilih pendekatan analisis yang paling sesuai untuk mendapatkan solusi.

4. Business Understanding

Data yang dianalisis harus memiliki kaitan dengan kebutuhan bisnis. 

Karena itu, kamu perlu memahami konteks masalah yang dihadapi perusahaan dan mampu menghubungkan hasil analisis dengan kebutuhan atau tujuan bisnis. 

Dengan begitu, hasil pekerjaanmu tidak hanya menghasilkan angka, tetapi juga dapat membantu perusahaan mengambil keputusan.

5. Communication Skill

Hasil analisis tidak hanya akan dibaca oleh orang yang memiliki latar belakang teknis. 

Kamu juga perlu mampu menjelaskan hasil analisis kepada stakeholder non-teknis dengan bahasa yang sederhana dan mudah dipahami. 

Selain menyampaikan hasil, kamu juga perlu mampu mengubah insight menjadi rekomendasi yang bisa digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.

Baca Juga: Apakah Lulusan Non-IT Bisa Kerja Jadi Data Scientist? Ini Skill yang Wajib Dikuasai

Apakah Pemula Non-IT Bisa Belajar Data Science?

Bisa. Kamu tidak harus berasal dari jurusan IT untuk mulai belajar data science. 

Latar belakang seperti ekonomi, bisnis, matematika, statistika, teknik, psikologi, hingga bidang lainnya tetap bisa menjadi modal karena masing-masing memiliki skill yang dapat dikombinasikan dengan kemampuan data. 

Sementara itu, skill teknis seperti coding, statistik, dan machine learning bisa dipelajari dari fundamental secara bertahap.

1. Apakah Harus Bisa Coding Sebelum Belajar Data Science?

Tidak. Kamu bisa mulai belajar coding dari dasar, terutama jika memilih program pembelajaran yang beginner friendly. 

Yang lebih penting adalah memiliki kemauan untuk belajar dan konsisten berlatih karena kemampuan coding akan berkembang seiring kamu memahami konsep dan mengerjakan berbagai project.

2. Apakah Harus Jago Matematika Sejak Awal?

Tidak. Kamu tidak perlu langsung menguasai matematika tingkat lanjut untuk mulai belajar data science. 

Mulailah dari konsep statistik dan matematika yang paling relevan, kemudian tingkatkan pemahaman sesuai dengan kebutuhan dan target role yang ingin kamu capai.

Bagaimana Cara Belajar Data Science dari Nol?

Belajar data science dari nol memang membutuhkan waktu, terutama jika kamu belum terbiasa dengan coding atau pengolahan data. 

Namun, kamu tidak perlu mempelajari semuanya sekaligus. Berikut cara belajar yang bisa coba kamu ikuti:

1. Pelajari Fundamental

Mulailah dengan memahami konsep dasar data science sebelum masuk ke materi teknis. 

Pelajari bagaimana data digunakan untuk menjawab masalah dan kenali konsep statistik dasar yang sering digunakan dalam analisis data.

Di tahap ini, fokus pada pemahaman konsep terlebih dahulu agar kamu memiliki fondasi yang kuat sebelum belajar tools dan metode yang lebih kompleks.

2. Mulai Belajar Python dan SQL

Setelah memahami fundamental, lanjutkan dengan mempelajari Python dan SQL sebagai dua kemampuan teknis yang banyak digunakan dalam data science.

Kamu tidak perlu langsung mempelajari programming tingkat lanjut. Fokus pada konsep Python yang digunakan untuk mengolah dan menganalisis data, serta SQL untuk mengambil dan mengolah data dari database. 

Seiring latihan, kamu akan semakin terbiasa menggunakan keduanya.

3. Latihan Data Analysis

Berikutnya, mulai berlatih mengolah data menggunakan dataset sederhana. 

Biasakan diri dengan proses membersihkan data, mengeksplorasi data, mencari pola, dan menemukan insight.

Jangan hanya mengikuti langkah dari tutorial. Cobalah memahami mengapa suatu proses dilakukan dan apa yang bisa kamu temukan dari data tersebut. 

Kebiasaan ini akan membantu membangun kemampuan analisis dan problem solving.

4. Pelajari Machine Learning

Setelah cukup memahami data analysis, kamu bisa mulai mempelajari machine learning. 

Mulailah dari algoritma dasar dan pahami konsep serta cara kerjanya sebelum mencoba metode yang lebih kompleks.

Yang penting bukan hanya bisa menjalankan model, tetapi juga memahami kapan sebuah model digunakan, bagaimana mengevaluasinya, dan apa arti hasil yang diberikan.

5. Kerjakan Project

Project menjadi kesempatan untuk menerapkan berbagai skill yang sudah kamu pelajari dalam kasus yang lebih nyata. 

Pilih masalah yang menarik dan gunakan data untuk mencari solusi atau menghasilkan insight.

Dari project tersebut, kamu juga bisa mulai membangun portfolio secara bertahap. 

Pastikan setiap project memiliki penjelasan mengenai masalah, proses analisis, metode yang digunakan, hingga hasil yang diperoleh agar kemampuanmu lebih mudah dinilai.

6. Evaluasi dan Tingkatkan Skill

Setelah mengerjakan latihan dan project, jangan lupa mengevaluasi hasil pekerjaanmu. 

Minta feedback dari mentor, teman belajar, atau orang yang lebih berpengalaman untuk mengetahui bagian yang masih perlu diperbaiki.

Gunakan feedback tersebut untuk memperbaiki project, memahami kembali konsep yang belum dikuasai, dan meningkatkan kualitas analisis. 

Dengan proses belajar yang terus berulang seperti ini, kemampuanmu akan berkembang lebih konsisten dan kamu akan semakin siap menghadapi kebutuhan dunia kerja.

Tips Belajar Data Science Kalau Tidak Jago Coding dan Matematika

Tidak jago coding atau matematika bukan berarti kamu tidak bisa belajar data science. Justru, banyak konsep teknis yang memang membutuhkan waktu untuk dipahami dan tidak harus dikuasai dalam sekali belajar. 

Agar prosesnya lebih mudah, kamu bisa menerapkan beberapa cara berikut:

1. Jangan Mencoba Mempelajari Semuanya Sekaligus

Data science memiliki banyak materi, mulai dari coding, statistik, data analysis, hingga machine learning. 

Kalau mencoba mempelajari semuanya dalam waktu bersamaan, kamu justru bisa merasa kewalahan.

Fokus terlebih dahulu pada fundamental yang paling relevan, seperti statistik dasar, Python, SQL, dan data analysis. 

Setelah memahami dasar tersebut, kamu bisa melanjutkan ke materi yang lebih kompleks secara bertahap.

2. Belajar dengan Praktik

Jangan hanya membaca teori atau menonton video pembelajaran. Coba langsung praktik menggunakan dataset sederhana agar kamu bisa melihat bagaimana konsep yang dipelajari diterapkan.

Misalnya, setelah mempelajari konsep mean atau correlation, coba gunakan data sederhana untuk menghitung dan menganalisisnya. 

Cara ini dapat membantu membuat materi yang awalnya terasa abstrak menjadi lebih mudah dipahami.

3. Gunakan Project sebagai Media Belajar

Project bisa menjadi media belajar yang efektif karena memungkinkan kamu menggabungkan beberapa skill sekaligus. 

Kamu bisa belajar coding, statistik, data analysis, dan problem solving sambil mengerjakan satu masalah yang nyata.

Tidak perlu langsung membuat project yang kompleks. Mulailah dari project sederhana, lalu tingkatkan tingkat kesulitannya seiring kemampuanmu berkembang. 

Selain membantu proses belajar, hasil project juga bisa dikembangkan menjadi portfolio.

4. Belajar Secara Bertahap

Jangan terburu-buru masuk ke materi machine learning yang kompleks jika masih kesulitan memahami dasar Python atau statistik. 

Pastikan kamu sudah memiliki pemahaman yang cukup pada satu tahap sebelum melanjutkan ke tahap berikutnya.

Kamu bisa mengikuti alur sederhana seperti Python dan statistik dasar → data analysis → machine learning → project. 

Dengan tahapan ini, proses belajar akan terasa lebih terarah dan kamu tidak perlu mempelajari konsep yang terlalu sulit sebelum siap.

5. Jangan Takut Mengulang Materi

Kalau belum langsung memahami materi, bukan berarti kamu tidak cocok belajar data science. 

Konsep teknis memang terkadang membutuhkan beberapa kali pengulangan sebelum benar-benar dipahami.

Coba kembali ke materi yang masih sulit, cari contoh lain, lalu praktikkan dengan kasus yang berbeda. 

Semakin sering kamu berlatih dan mengulang konsep, semakin terbiasa kamu dengan cara berpikir yang digunakan dalam data science.

Baca Juga: 8 Tips Memilih Bootcamp Data Analyst yang Sesuai dengan Tujuan Karier

Kesimpulan

Belajar data science tidak mengharuskan kamu sudah jago coding dan matematika sejak awal. 

Kedua kemampuan tersebut memang penting, tetapi bisa dipelajari secara bertahap mulai dari konsep yang paling relevan dengan kebutuhan data science. 

Selain coding dan matematika, kamu juga perlu mengembangkan data analysis, problem solving, business understanding, dan communication skill. 

Jadi, jika kamu masih pemula atau berasal dari non-IT, jangan ragu untuk mulai dari fundamental, banyak berlatih, mengerjakan project, dan terus meningkatkan skill secara konsisten.

Gak Jago Coding dan Matematika? Kamu Tetap Bisa Join Bootcamp di Digital Skola

Lewat Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola, kamu bisa membangun skill dari fundamental dengan pembelajaran yang beginner friendly dan terstruktur.

Kamu akan mendapatkan:

• Blended Learning untuk belajar dengan alur yang terstruktur.
• Tutor Expert yang siap membantu proses belajar dan memberikan feedback.
• Sertifikasi BNSP & Microsoft Azure untuk mendukung kredibilitas profesional.
• Real Internship untuk mendapatkan pengalaman kerja yang relevan.
• 7 Portfolio Project untuk membangun bukti kemampuanmu.
• Praktik AI dan sesi Global Career untuk memperluas peluang karier.

Jangan tunggu sampai merasa sudah siap untuk mulai. Daftar sekarang dan bangun skill Data Science dari nol bersama Digital Skola!

FAQ 

1. Apakah orang yang tidak bisa coding bisa belajar data science?

Bisa. Kamu tidak harus memiliki kemampuan coding sebelum mulai belajar data science. Kamu bisa mempelajari Python dan SQL dari dasar, lalu mengembangkan kemampuan tersebut melalui latihan dan project.

2. Apakah harus jago matematika untuk menjadi Data Scientist?

Tidak harus. Namun, kamu tetap perlu memahami konsep matematika dan statistik yang relevan dengan data science. Materi tersebut bisa dipelajari secara bertahap sesuai kebutuhan dan target role.

3. Apakah lulusan non-IT bisa belajar data science dari nol?

Bisa. Lulusan non-IT dari berbagai latar belakang tetap dapat mempelajari data science selama mau membangun skill teknis dan kemampuan analitis secara bertahap.

4. Mana yang harus dipelajari lebih dulu, coding atau matematika?

Keduanya bisa dipelajari secara berdampingan, tetapi kamu bisa mulai dari Python dan statistik dasar terlebih dahulu. Setelah memiliki fondasi yang cukup, lanjutkan ke data analysis dan machine learning secara bertahap.

5. Berapa lama belajar data science sampai bisa siap kerja?

Tidak ada durasi yang sama untuk semua orang. Waktu yang dibutuhkan bergantung pada kemampuan awal, intensitas belajar, konsistensi latihan, kualitas project, dan target pekerjaan. Yang terpenting adalah membangun skill dan portfolio yang menunjukkan kemampuanmu.