Bagi sebuah perusahaan, data memiliki peran krusial untuk membantu perkembangan bisnis. Bahkan, kemajuan sebuah perusahaan ditentukan oleh data yang diperoleh dan dikelola dari berbagai sumber baik untuk keperluan pemasaran, keuangan, pengambilan keputusan, dan lainnya. Sayangnya, sampai saat ini masih banyak perusahaan yang belum memahami cara mengelola data serta pentingnya pengolahan data yang baik untuk mengembangkan bisnis. Oleh karena itu, jika kamu tertarik untuk terjun berkarier di bidang data contohnya data scientist, kamu harus menguasai materi yang relevan sesuai kebutuhan industri. Salah satu caranya dengan mengikuti kelas data science.
Faktanya, tak hanya perusahaan besar, perusahaan kecil atau small business juga memiliki segudang data seperti data penjualan, informasi kontak pelanggan, hingga sampai statistik traffic pengunjung website. Bahkan, saking banyaknya data yang dimiliki, perusahaan umumnya menghadapi berbagai masalah dalam mengolah data, seperti kualitas data yang tidak maksimal, sumber data yang berbeda, sampai data yang tidak konsisten (Sumber: INCREASE). Tentunya, pengolahan data yang tidak baik ini mengakibatkan banyak masalah, berdasarkan report dari Experian Data Quality rata – rata perusahaan kehilangan 12% pendapatannya karena pengolahan data yang buruk.
Saking pentingnya data, saat ini perusahaan membutuhkan banyak sosok talenta data scientist yang bisa membantu mengolah data yang dimiliki perusahaan. Bahkan, saat ini data scientist menjadi salah satu profesi yang paling banyak dicari oleh perusahaan (Sumber: codeop). Fakta menariknya, mengutip dari Coursera untuk jadi data scientist kamu tidak harus memiliki gelar IT, kamu bisa meraih karier ini hanya dengan mengikuti kelas data science atau bootcamp, yang paling penting materi yang kamu dapatkan di bootcamp sesuai dengan kebutuhan industri saat ini.
Lantas, apa saja tips untuk memilih kelas data science untuk pemula dan non IT? Simak ulasan berikut ini!
BACA JUGA: Manfaat dan Rekomendasi Data Scientist Training Indonesia
Tips Memilih Kelas Data Science: Perhatikan Kurikulum
Data science merupakan topik yang pembahasannya sangat luas, karena pada dasarnya data science adalah gabungan ilmu pemrograman, statistika, matematika, visualisasi data, machine learning, dan kombinasi soft-skills seperti kemampuan presentasi, bekerja sama tim, komunikasi, dll.
Maka dari itu, tips paling utama saat memilih kelas data science khususnya untuk pemula dan yang tidak memiliki latar belakang IT adalah memastikan kurikulum yang kamu dapatkan sesuai dengan kebutuhan industri. Setidaknya kamu harus mendapatkan materi yang komprehensif seperti:
Data Science Methodology
Jika mengikuti kelas data science, pastikan materi yang pertama kamu dapatkan adalah seputar data science methodology seperti:
- Pengertian data science
- Cara kerja seorang data scientist
- Pengenalan mengenai data
- Business understanding
- Analytic approach
- Data requirement
- Data collection
- Data understanding
- Data preparation
- Modeling
- Evaluation
- Deployment
- Feedback
SQL
SQL termasuk skill utama yang harus dimiliki oleh data scientist. Oleh karena itu, kamu harus mempelajari dasar-dasar SQL seperti:
- Mengenal data dan database, serta data lifecycle
- Mempelajari SQL, DBMS, dan Google Collabs environment
- Mempelajari perintah-perintah dasar dalam SQL, seperti create, insert, delete, dan lain sebagainya
- Date functions, keys, subquery, dan lain sebagainya
- Melakukan ekspor dan impor data.
Bahasa Pemrograman
Selanjutnya, pastikan di kurikulum juga terdapat materi terkait bahasa pemrograman yang dibutuhkan data scientist seperti:
- R
- Java
- Python
- SQL
- Scla
- MATLAB
- Tensor Flow
- Keras
Statistika
Kemampuan statistika akan membantu kamu untuk mengumpulkan, menganalisis, interpretasi, presentasi, hingga manajemen data. Oleh karena itu, di kelas data science kamu harus mempelajari:
- Statistika deskriptif
- Statistika inferensial
- Tipe data pada statistika
- Tingkat lanjutan statistika seperti correlation dan causality, statistical plot, dan lain sebagainya
Data Visualization
Dengan menguasai data visualization, kamu akan mudah memahami hasil analisis dari data. Oleh karena itu, di kelas data science, kamu harus mempelajari:
- Dasar-dasar data visualization
- Simple plot menggunakan Pandas
- Membandingkan Matplotlib dengan Seaborn.
- Membuat single plot dan subplot dengan Matplotlib.
- Mempelajari annotation, axis dan legend
Machine Learning
Machine learning juga termasuk hard-skills yang harus dikuasai oleh data scientist. Ada beberapa materi mengenai machine learning yang harus kamu dapatkan di kelas data science, diantaranya:
- Teori dan pendekatan machine learning, data mining, dan membuat pattern
- Supervised learning dan unsupervised learning
- Mengenal classification beserta metode-metodenya seperti K-NN, decision tree, multiclass, dan lain sebagainya
- Mengenal konsep regression, termasuk mengenai decision tree, evaluation metrics dan model validation
- Mempelajari K-Means, DB scan dan hierarchical clustering
- Mempelajari evaluation metrics dan model selection
- Mengenal HTML, Flask, dan model machine learning API
- Menyeimbangkan data yang sudah ada menggunakan feature selection dan dimensionality reduction
BACA JUGA: Contoh Penerapan Machine Learning di Perusahaan Populer
Dataframe
Selanjutnya, di kelas data science kamu harus mendapatkan materi mengenai dataframe, diantaranya:
- Mempelajari merging dataframe, melting table, dan lambda functions
- Melakukan indexing di dataframe.
Tips Memilih Kelas Data Science: Bimbingan Membuat Portfolio yang Relevan
Bukan rahasia lagi, untuk bisa melamar kerja full time, magang atau bahkan freelance di bidang data science, kamu harus memiliki portfolio yang jadi senjata utama untuk memikat hati HR atau klien. Bahkan, mengutip CareerBuilder portfolio dianggap lebih penting dari resume oleh 58% recruiter. Maka dari itu, saat kamu memilih kelas data science, pastikan kelas yang kamu ikuti memiliki fasilitas untuk membuat portfolio. Tentunya tidak bisa sembarang portfolio, pastikan portfolio yang kamu nanti buat mencakup:
Beragam Project
Pastikan kelas yang kamu ikuti nantinya akan membimbing untuk membuat project yang beragam, jangan hanya fokus pada satu skill saja tapi kamu juga harus membuat project yang bisa menunjukkan berbagai keahlianmu di bidang data science, seperti:
- Visualisasi data
- Data cleaning
- Deep neural network
- Machine learning
- Data analysis
Menggunakan Dataset Asli
Jangan sampai kelas yang kamu ikuti memberikan dataset dummy karena project yang menggunakan real-world data akan jauh lebih dilirik oleh perusahaan. Selain itu, kamu juga harus menyesuaikan dataset yang digunakan dengan minat karier kamu. Misalnya, kamu tertarik untuk berkarier di instansi pemerintahan maka kamu bisa gunakan real-world data dari Badan Pusat Statistik atau Satu Data Indonesia. Ada beberapa source lain untuk kamu dapat dataset asli, diantaranya:
- Google Cloud Public
- Kaggle
- Otoritas Jasa Keuangan
- Ekosistem Data JABAR
Keterbacaan Kode
Umumnya, kelas data science akan memberikan fasilitas kamu untuk mencoba membuat project dari nol sehingga kamu juga akan mencoba programming language seperti Python. Pastikan portfolio yang buat di kelas itu adalah portfolio yang kode pemrogramannya:
- Clear atau jelas
- Terorganisir dengan baik
- Mudah dibaca
Tools Advanced
Selanjutnya, kamu juga harus memastikan kelas data science yang kamu ikuti memberikan akses penggunaan tools advanced, jadi tak hanya tools basic saja tapi nantinya portfolio yang kamu buat juga menunjukkan skill kamu dalam penggunaan advanced tools seperti:
- Library = Pandas, Scikit-learn, TensorFlow
- Platform = Jupyter notebook, GitHub
- Bahasa pemrograman = Python, SQL, R
BACA JUGA: Bocoran Prospek Kerja Sains Data Terkini
Tips Memilih Kelas Data Science: Sertifikat Resmi
Sertifikat bisa jadi cara untuk membuktikan bahwa kamu benar-benar memiliki keterampilan yang sudah dipelajari, termasuk keterampilan data science. Maka dari itu, saat memilih kelas data science kamu harus memastikan sertifikasi yang akan kamu dapatkan sudah diakui oleh industri. Contohnya, di bidang data science ada sertifikasi BNSP yaitu sertifikat yang dikeluarkan oleh Badan Nasional Sertifikasi Profesi kepada individu yang sudah memenuhi standar kompetensi dalam bidang data science. Ada banyak manfaat jika kamu memiliki sertifikat BNSP seperti:
- Meningkatkan rasa percaya diri saat melamar kerja
- Mengetahui tingkat kemampuan di bidang data science
- Meningkatkan kualitas pengetahuan
Selain itu, kamu juga harus memastikan bahwa lembaga pelatihan data science yang kamu ikuti membantu kamu dalam proses mendapatkan sertifikat BNSP data science, kira-kira seperti ini tahapannya:
- Pendaftaran = Menyiapkan persyaratan yang dibutuhkan dan registrasi
- Assessment = Pengerjaan tes tulis
- Uji kompetensi wawancara = Tanya jawab secara lisan
- Pengumuman = Pengumuman hasil tes
Tips Memilih Kelas Data Science: Mentor
Selanjutnya hal yang tidak kalah penting adalah memastikan pengajar atau mentor dari kelas data science yang kamu ikuti merupakan mentor berpengalaman. Kira-kira ini hal-hal yang perlu kamu pastikan dari mentor yang akan mengajar di kelas:
- Latar belakang karier
- Pengalaman karier
- Reputasi karier
Kamu bisa cek di website lembaga yang mengadakan kelas data science atau kamu juga bisa memanfaatkan LinkedIn untuk mengetahui background dari mentor yang akan mengajar di kelas.
Tips Memilih Kelas Data Science: Magang
Tidak semua internship berguna untuk karier, oleh karena itu kamu harus bisa jeli memilih kelas data science yang memberikan fasilitas internship. Pastikan saat mengikuti internship kamu ditempatkan di real client atau real business bukan dummy project atau dummy client. Contohnya, di Bootcamp Data Science Digital Skola kamu akan dapat fasilitas magang di perusahaan atau badan usaha rekanan Digital Skola selama 6-7 minggu dengan fasilitas:
- Mengerjakan project real case dari client dan bisa dijadikan portfolio
- Bimbingan dari mentor expert
- Final presentation dengan client
- Sertifikat magang dari bisnis
Tips Memilih Kelas Data Science: Biaya
Biaya juga jadi faktor penting saat kamu memilih pelatihan data science, jika kamu merasa keberatan untuk mengeluarkan uang dengan nominal yang besar dalam satu waktu sekaligus, kamu bisa mencari pelatihan data science yang menyediakan program cicilan atau beasiswa. Selain itu, pastikan kamu juga memeriksa biaya tambahan lain yang perlu dikeluarkan.
Tips Memilih Kelas Data Science: Jadwal dan Jam Belajar
Jika kamu saat ini memiliki kesibukan seperti kuliah atau bekerja, pastikan kamu mengikuti kelas yang waktu pelaksanaannya tidak bentrok dengan kegiatan kamu yang lainnya. Sebagai alternatif, kamu bisa memilih pelatihan data science yang menawarkan program belajar blended learning contohnya Bootcamp Data Science Digital Skola yang menggabungkan self learning dan live class sehingga kelasnya lebih fleksibel.
Tips Memilih Kelas Data Science: Fasilitas Penunjang
Terakhir tak kalah penting, kamu harus memastikan fasilitas yang kamu dapatkan juga bisa menunjang karier kamu ke depannya. Beberapa fasilitas yang bisa menunjang karier kamu sebagai data scientist seperti:
- Bantuan penyaluran kerja
- Career assessment
- Professional branding
- Konsultasi dengan tutor di luar jam kelas
- Akses materi dan rekaman selamanya
Rekomendasi Kelas Data Science Untuk Pemula
Tentunya, tidak semua kelas data science memberikan materi lengkap sesuai kebutuhan industri saat ini. Namun, kamu bisa dapatkan materi lengkap tersebut di kelas data science Digital Skola. Selain mendapatkan materi lengkap seperti yang dijelaskan di atas, kelas data science Digital Skola juga akan memberikan kamu fasilitas lengkap seperti:
- Job connector
- Online-remote internship program
- 6 personal projects
- 1 final project
- 1-on-1 career counseling with HR Expert
- Data enthusiast community
Untuk info lengkap tentang programnya, kamu bisa langsung klik tombol di bawah ini, ya!