**Roadmap Data Science (Photo by** **Ruthson Zimmerman** on **Unsplash**)

Umumnya orang mengira untuk bisa menjadi data scientist hanya cukup dengan mengasah kemampuan dalam mengolah data. Faktanya, untuk bisa jadi data scientist yang profesional kamu juga harus memahami berbagai masalah bisnis dan cara mengatasi masalah tersebut menggunakan data yang sudah kamu olah. Kesalahpahaman mengenai skill yang dibutuhkan data scientist ini biasanya terjadi karena banyak orang yang belajar secara otodidak bermodalkan sumber-sumber di internet seperti YouTube, blog, dll namun tidak memiliki panduan roadmap data science yang komprehensif untuk pemula.

Hal utama yang harus kamu siapkan sebelum memulai belajar data science adalah memahami dulu tanggung jawab profesi ini. Mengutip dari TechTarget, data scientist bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data untuk membantu mendorong pengambilan keputusan di perusahaan. Peran data scientist menggabungkan elemen dari beberapa pekerjaan tradisional dan teknis seperti matematika, ilmu science, statistika, dan computer programming. Tak hanya itu, peran data scientist juga menggabungkan berbagai penggunaan advanced analytics techniques seperti machine learning, predictive modeling, dan berbagai penerapan scientific principles.

Setelah mengetahui tanggung jawab dari data scientist, untuk bisa belajar data science secara terstruktur juga kamu harus menyusun roadmap data science. Simak artikel ini sampai akhir untuk tahu roadmap data science yang bisa kamu jadikan acuan saat belajar data science.

Roadmap Data Science: Roadmap Belajar

Jika kamu saat ini sedang menyusun roadmap data science, maka kamu bisa mengikuti ini:

Roadmap Data Science: Matematika

Data science adalah gabungan ilmu matematika, statistika, dan pemrograman. Maka dari itu, supaya lebih terstruktur saat mempelajari data science yang sebaiknya pertama kamu pelajari adalah matematika. Ada beberapa ilmu matematika yang berperan penting di dunia data science, seperti:

Aljabar linear
Kalkulus multivariabel
Matriks
Regresi
Geometri analitik
Pengurangan dimensi

Roadmap Data Science: Statistika

Di bidang data science, statistik berperan penting untuk mengumpulkan, meninjau, menganalisis, menarik kesimpulan dari data, menerapkan model matematika yang diukur ke variabel, hingga mengelola algoritma machine learning. Tanpa adanya kemampuan statistika, kemungkinan kamu akan kesulitan menjadi ahli data. Untuk menguasai statistika di bidang data science setidaknya kamu harus mempelajari:

Pengantar statistik
Tipe data pada statistika
Dasar-dasar grafik
Regresi dan korelasi

Roadmap Data Science: Pemrograman

Seorang data scientist saat bekerja akan sering bersinggungan dengan teknologi. Maka dari itu, roadmap data science selanjutnya adalah mempelajari pemrograman. Berikut ilmu pemrograman yang perlu kamu pelajari:

R
SQL
MangoDB
Linux
Git

Roadmap Data Science: Machine Learning

Roadmap data science selanjutnya adalah machine learning. Saat ini banyak perusahaan yang mulai mengadopsi teknologi machine learning untuk mengidentifikasi berbagai kebutuhan seperti kebutuhan pasar, perilaku pelanggan, hingga membantu perusahaan untuk mengambil keputusan. Bahkan, algoritma machine learning juga biasa digunakan untuk mengklasifikasikan data yang besar untuk membentuk pola tertentu sesuai kebutuhan perusahaan. Berikut ilmu machine learning yang perlu kamu pelajari:

Teori dan pendekatan machine learning
Data mining
Evaluation metrics dan model selection
HTML
Flask
Model machine learning API

Roadmap Data Science: Deep Learning

Deep learning adalah salah satu teknologi yang mendukung proses pembelajaran machine learning, biasanya saat bekerja data scientist akan menggunakan TensorFlow atau keras untuk membangun jaringan data. Berikut ilmu deep learning yang perlu kamu pelajari:

Artificial Neural Network
Deep Neural Network
Recurrent Neural Network

Data Visualization

Data visualization penting dipelajari karena saat bekerja data scientist akan banyak menerjemahkan dan menampilkan data ke dalam bentuk visual seperti grafik atau peta supaya lebih mudah dipahami. Data visualization juga akan mempermudah data scientist untuk mengidentifikasi tren hingga pola dalam jumlah besar. Berikut tools data visualization yang perlu kamu pelajari:

Excel
PowerBI
Tableau

Data Frame

Roadmap belajar data science selanjutnya adalah dataframe. Untuk bisa menguasai dataframe, kamu harus mempelajari:

Dasar dataframe menggunakan Pandas
Cara menggunakan sorting, filtering, grouping,
Cara indexing, merging dataframe, melting table, dan lambda functions di dataframe

Roadmap Persiapan Karier

Selanjutnya, setelah mengetahui roadmap belajar data science, kamu juga bisa mengikuti roadmap persiapan karier jadi data scientist, yaitu:

Ambil sertifikasi = Untuk membuktikan bahwa ilmu yang kamu pelajari sudah sesuai dengan kebutuhan kompetensi di bidang data science, kamu bisa mengambil sertifikasi profesi seperti BNSP
Bangun portofolio = Setelah kamu merasa cukup memiliki ilmu terkait data science, kamu bisa lanjut untuk mempraktekkan ilmu tersebut untuk jadi bahan portofolio
Ikut magang = Untuk merasakan dunia kerja data science yang real, kamu bisa mengikuti program magang
Gabung komunitas = Terakhir, kamu bisa gabung komunitas agar ilmu yang kamu pelajari terus update sesuai kebutuhan industri, contoh komunitas yang bisa kamu ikuti adalah Data Science Indonesia

Rekomendasi Kursus Data Science

Jika merasa kesulitan untuk belajar data science secara otodidak, kamu bisa belajar dengan bantuan mentor expert di Bootcamp Data Science Digital Skola. Di kelas ini kamu akan diajarkan oleh mentor expert dengan kurikulum yang disesuaikan dengan kebutuhan industri, dibimbing bikin portofolio, hingga konseling karier dengan HR expert. Klik button di bawah ini untuk info lengkapnya!

DATA SCIENCE BOOTCAMP

Roadmap Data Science Komprehensif Untuk Pemula

Share

Digital Skola