9+ Cara Memilih Kelas Data Science Untuk Pemula dan Non IT

Memulai karier di bidang data science kini semakin diminati, tidak hanya oleh lulusan IT tetapi juga dari berbagai latar belakang non teknis. Banyak orang tertarik karena peluang kariernya luas dan kebutuhannya terus meningkat di berbagai industri. Namun, sebelum terjun lebih jauh, penting untuk memahami cara memilih kelas data science untuk pemula dan non IT agar proses belajar menjadi lebih terarah. Dengan memilih kelas yang tepat, kamu bisa memahami konsep dasar seperti pengolahan data, statistik, hingga penggunaan tools tanpa merasa kewalahan di awal.

Karena saat ini ada banyak pilihan kelas data science yang tersedia, para pemula banyak yang merasa bingung menentukan yang paling sesuai. Tidak semua kelas dirancang dengan kurikulum yang ramah untuk pemula atau yang belum memiliki dasar IT. Oleh karena itu, kamu perlu mempertimbangkan beberapa hal penting seperti materi yang diajarkan, metode pembelajaran, hingga dukungan yang diberikan selama proses belajar. Lantas, apa saja cara memilih kelas data science untuk pemula dan non IT? Simak ulasan lengkapnya di artikel ini!

**Kenapa Kamu Perlu Belajar Data Science di Era Digital Saat Ini?**

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.

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.

Apakah Pemula dan Non IT Bisa Menjadi Data Scientist?

Banyak orang ragu untuk memulai karier di bidang data science karena merasa tidak memiliki latar belakang IT. Padahal, kenyataannya data science adalah bidang yang cukup fleksibel dan terbuka untuk siapa saja, termasuk kamu pemula yang berasal dari jurusan non teknis. Berikut beberapa alasan kenapa kamu tetap bisa menjadi data scientist meskipun pemula dan bukan dari latar belakang IT:

Data Science Tidak Hanya Tentang Coding

Meskipun data science melibatkan pemrograman, perannya tidak hanya sebatas coding. Kamu juga akan banyak berhadapan dengan analisis data, pemahaman bisnis, serta kemampuan menarik insight dari data. Bahkan, banyak peran di bidang data yang lebih menekankan pada kemampuan berpikir analitis dibanding kemampuan teknis yang kompleks.

Banyak Tools yang Ramah untuk Pemula

Saat ini, sudah banyak tools dan bahasa pemrograman yang dirancang agar lebih mudah dipelajari oleh pemula, seperti Python dengan berbagai library yang user-friendly. Selain itu, banyak platform pembelajaran yang menyediakan materi dari dasar, sehingga kamu bisa belajar secara bertahap tanpa harus memiliki background IT sebelumnya.

Skill Data Science Bisa Dipelajari Secara Bertahap

Kamu tidak perlu langsung menguasai semua skill sekaligus. Kamu bisa mulai dari dasar seperti memahami data, belajar SQL, kemudian lanjut ke visualisasi data dan machine learning. Dengan proses belajar yang bertahap, kamu bisa membangun skill secara perlahan tanpa merasa kewalahan.

Banyak Data Scientist Berasal dari Non IT

Faktanya, tidak sedikit profesional data yang berasal dari latar belakang seperti ekonomi, bisnis, bahkan sosial. Hal ini karena data science juga membutuhkan pemahaman konteks bisnis dan kemampuan interpretasi data, yang justru sering dimiliki oleh mereka dari non IT.

Kunci Utamanya adalah Konsistensi dan Praktik

Yang paling menentukan bukanlah latar belakang pendidikan, melainkan konsistensi kamu dalam belajar dan berlatih. Semakin sering kamu mengerjakan project dan memahami studi kasus, semakin cepat kamu berkembang. Dengan kombinasi belajar yang tepat dan praktik yang cukup, kamu tetap bisa bersaing di bidang data science.

**Bagaimana Cara Memilih Kelas Data Science Untuk Pemula dan Non IT?**

Untuk pemula dan non IT berikut beberapa cara memilih kelas data science terbaik:

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, cara 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 = Proses dalam data science yang mencakup pemahaman bisnis dan data hingga tahapan seperti pengumpulan, pengolahan, pemodelan, evaluasi, deployment, dan feedback
SQL = Pemahaman database, perintah dasar SQL, penggunaan DBMS, hingga manipulasi dan ekspor-impor data.
Bahasa Pemrograman = Python, R, SQL, hingga tools seperti TensorFlow dan Keras
Statistika = Dasar analisis data yang mencakup pengolahan, interpretasi, dan pemahaman pola data
Visualisasi Data = Teknik menyajikan data dalam bentuk visual untuk mempermudah pemahaman insight
Machine Learning = Membuat model prediksi berbasis data, mulai dari classification, regression, clustering, hingga model evaluation dan deployment menggunakan tools seperti Flask dan API
Dataframe = Proses indexing, merging, dan transformasi seperti melting

Pilih Kelas yang Menyediakan Bimbingan Portofolio 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
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
Keterbacaan Kode = Pastikan portfolio yang buat di kelas itu adalah portfolio yang kode pemrogramannya jelas, terorganisir dengan baik, dan mudah dibaca

Pilih Kelas dengan Akses Tools Data Science yang 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

Pastikan Kelas Memberikan Sertifikat Resmi yang Diakui Industri

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.

Atau, untuk kamu yang mau berkarier di industri global bisa pertimbangkan kelas yang menyediakan sertifikasi internasional seperti Microsoft Azure Data Fundamentals yang kini jadi salah satu syarat utama di banyak lowongan data scientist global, terutama yang berfokus pada cloud & AI.

Pilih Kelas dengan Mentor Berpengalaman di Bidangnya

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.

Pilih Kelas dengan Fasilitas Magang di Proyek Nyata (Real Case)

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

Pastikan Biaya Kelas Sesuai Budget

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.

Pilih Kelas dengan Jadwal dan Jam Belajar yang Fleksibel

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.

Pilih Kelas dengan Fasilitas Penunjang Karier yang Lengkap

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

**Apa Saja Tips Menjadi Data Scientist untuk Pemula dan Non IT?**

Agar proses belajarmu tidak membingungkan dan lebih efektif, berikut beberapa tips yang bisa kamu terapkan untuk memulai karier sebagai data scientist, khususnya untuk pemula dan non IT:

Mulai dari Dasar yang Kuat

Sebagai pemula, kamu tidak perlu langsung belajar machine learning atau AI yang kompleks. Fokuslah terlebih dahulu pada fondasi seperti pemahaman data, statistika dasar (mean, median, distribusi), serta logika berpikir analitis. Selain itu, pahami juga bagaimana data digunakan dalam konteks bisnis agar kamu tidak hanya jago teknis, tapi juga bisa memberikan insight yang relevan. Dengan dasar yang kuat, kamu akan lebih mudah mengikuti materi lanjutan tanpa merasa kewalahan.

Fokus pada Satu Bahasa Pemrograman

Banyak pemula merasa harus menguasai banyak bahasa sekaligus, padahal hal ini justru bisa membuat proses belajar menjadi tidak fokus. Sebaiknya kamu mulai dengan satu bahasa yang paling umum digunakan seperti Python karena ekosistemnya lengkap dan banyak digunakan di industri. Pelajari dasar-dasarnya seperti variabel, looping, fungsi, hingga library seperti Pandas dan NumPy. Setelah kamu sudah cukup nyaman, barulah kamu bisa belajar tools atau bahasa lain seperti SQL atau R.

Perbanyak Latihan dengan Studi Kasus Nyata

Agar skill kamu berkembang, jangan hanya belajar teori. Cobalah mengerjakan studi kasus menggunakan dataset nyata, misalnya data penjualan, data pelanggan, atau data publik lainnya. Dari situ, kamu bisa belajar bagaimana proses data cleaning, eksplorasi data, hingga menarik insight. Semakin sering kamu berlatih dengan kasus nyata, semakin terbiasa kamu menghadapi problem yang mirip dengan dunia kerja.

Bangun Portofolio Sejak Dini

Portofolio adalah salah satu hal terpenting yang akan dilihat oleh recruiter atau klien. Oleh karena itu, mulailah membuat project sejak awal belajar, tidak perlu menunggu jago. Kamu bisa membuat project sederhana seperti analisis data penjualan atau visualisasi tren tertentu. Pastikan setiap project memiliki alur yang jelas, mulai dari problem statement, proses analisis, hingga insight yang dihasilkan. Simpan project tersebut di platform seperti GitHub agar mudah diakses dan terlihat profesional.

Ikuti Kelas atau Bootcamp yang Terstruktur

Belajar secara mandiri memang memungkinkan, tetapi sering kali membuat kamu bingung harus mulai dari mana dan belajar apa terlebih dahulu. Dengan mengikuti kelas atau bootcamp, kamu akan mendapatkan kurikulum yang sudah terstruktur sesuai kebutuhan industri. Selain itu, kamu juga bisa mendapatkan bimbingan dari mentor, feedback terhadap project, serta lingkungan belajar yang lebih suportif. Ini akan sangat membantu terutama jika kamu berasal dari non IT.

Konsisten dan Bangun Kebiasaan Belajar

Salah satu tantangan terbesar dalam belajar data science adalah menjaga konsistensi. Kamu tidak perlu belajar berjam-jam setiap hari, yang penting adalah rutin. Misalnya, luangkan waktu 1–2 jam per hari untuk belajar atau praktik. Buat target kecil seperti menyelesaikan satu materi atau satu project dalam waktu tertentu. Dengan kebiasaan yang konsisten, progress kamu akan terasa lebih nyata dibanding belajar secara sporadis.

Kesimpulan

Karier di bidang data science kini semakin terbuka luas, bahkan untuk kamu yang berasal dari latar belakang non IT. Dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan industri yang terus meningkat, siapa pun memiliki peluang untuk masuk ke bidang ini asalkan memiliki kemauan belajar, strategi yang tepat, serta konsistensi dalam mengembangkan skill. Mulai dari memahami dasar-dasar data, berlatih dengan studi kasus nyata, hingga membangun portofolio, semua bisa kamu lakukan secara bertahap tanpa harus memiliki background teknis sejak awal.

Namun, agar proses belajar menjadi lebih efektif dan terarah, penting bagi kamu untuk memilih kelas data science yang tepat. Pastikan kelas yang kamu pilih memiliki kurikulum yang relevan, bimbingan portofolio, penggunaan tools yang sesuai industri, hingga fasilitas pendukung karier seperti mentor, magang, dan sertifikasi. Dengan memilih kelas yang tepat, kamu tidak hanya belajar teori, tetapi juga mendapatkan pengalaman dan skill yang benar-benar dibutuhkan untuk memulai karier sebagai data scientist.

**Rekomendasi Kelas Data Science Untuk Pemula dan Non IT**

Tentunya, tidak semua kelas data science memberikan materi lengkap sesuai kebutuhan industri saat ini dan fasilitas penunjang karier. Namun, kamu bisa dapatkan materi dan fasilitas lengkap tersebut di Bootcamp Data Science Digital Skola. Di kelas ini, kamu akan dapat:

Sertifikasi Profesi Data Scientist dari BNSP
Sertifikasi Internasional Microsoft Azure Fundamentals (DP-900)
Akses AI Lecturer “Deka” 24/7 untuk mendukung proses belajar
Pembuatan portofolio + magang dengan real experience di perusahaan mitra
Career Coaching bareng HR Expert
Pengembangan profesional branding
Sesi eksklusif global career

Materi yang dipelajari dirancang beginner-friendly, sehingga tetap mudah diikuti oleh pemula maupun non IT. Tidak sedikit alumni Digital Skola yang berhasil berkarier sebagai data scientist setelah mengikuti Bootcamp Data Science Digital Skola. Kamu bisa cek cerita lengkapnya di sini: link.

FAQ

1. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk belajar data science dari nol?

Rata-rata dibutuhkan sekitar 3–6 bulan untuk memahami dasar data science, tergantung intensitas belajar dan praktik yang kamu lakukan.

2. Apakah harus bisa coding untuk menjadi data scientist?

Ya, dasar coding tetap dibutuhkan, tetapi kamu tidak perlu menjadi expert di awal karena banyak tools yang ramah untuk pemula.

3. Apa saja yang harus dipelajari pertama kali dalam data science?

Kamu bisa mulai dari dasar seperti statistika, SQL, dan bahasa pemrograman seperti Python sebelum lanjut ke visualisasi data dan machine learning.

Apakah kamu yakin ingin keluar?

9 Cara Memilih Kelas Data Science Untuk Pemula dan Non IT

Share