Kegiatan yang Dilakukan di Training Data Science

Mengikuti training data science merupakan salah satu alternatif yang sangat membantu untuk talenta digital yang tertarik berkarier di bidang ini, apalagi jika kamu saat ini tidak memiliki latar belakang linier, mengikuti training data science akan membantu langkah karier jadi lebih terarah. Indeed juga menyebut, training merupakan kesempatan yang baik untuk talenta yang ingin mendapatkan pengetahuan hingga meningkatkan keterampilan kerja sesuai dengan kebutuhan industri saat ini. 

Ada banyak jenis training yang bisa kamu ikuti, namun jika kamu memang tertarik berkarier menjadi data scientist, data analyst, data architect, atau machine learning engineer maka mengikuti training data science adalah pilihan yang tepat. Mengutip dari Personio mengikuti training akan membawa banyak manfaat, diantaranya: 

1. Memiliki experience menerapkan skill secara nyata
2. Menghemat waktu dan biaya dibandingkan belajar otodidak
3. Meningkatkan produktivitas
4. Membantu mempelajari skill sesuai kebutuhan industri dengan lebih cepat dan terarah

Manfaat training ini bisa didapatkan karena saat mengikuti training data science kamu akan melakukan serangkaian kegiatan yang membantu kamu dalam meraih karier impian. Lantas, apa saja kegiatan yang dilakukan saat mengikuti training data science? Simak lengkapnya di artikel ini! 

Ba​​ca juga: 4 Alasan Harus Ikut Data Science Training

Kegiatan di Training Data Science

Umumnya, saat mengikuti training data science kamu akan melakukan berbagai kegiatan seperti:

Mengasah Hardskill

Kegiatan utama yang dilakukan saat mengikuti training data science adalah mengasah hardskill, ada beberapa hardskills penting yang umumnya diajarkan di training data science, diantaranya: 

SQL 

Berguna untuk memvisualisasikan, mengidentifikasi, dan mengetahui bentuk dataset. Saat mengikuti training data science, ada beberapa hal teknis terkait SQL yang harus dipelajari, seperti:

1. Date functions, keys, subquery
2. Cara ekspor dan impor data
3. Data, database, data lifecycle, DBMS, Google Collabs environment

Visualisasi Data 

Kemampuan visualisasi data dibutuhkan oleh data scientist untuk mempresentasikan hasil data yang telah dianalisis untuk mempermudah orang memahaminya. Ada beberapa hal teknis terkait visualisasi data yang umumnya diajarkan di training data science, diantaranya: 

1. Matplotlib dan Seaborn
2. Cara membuat single plot dan subplot menggunakan Matplotlib

Statistika

Dalam bidang data science, statistik adalah inti dari algoritma machine learning. Ada beberapa hal teknis terkait statistika yang umumnya diajarkan di training data science, diantaranya: 

1. Tipe-tipe data pada statistik
2. Cara sampling dan testing 

Dataframe

Data frame adalah tabel atau tabular yang digunakan untuk menyimpan data. Ada beberapa hal teknis terkait data frame yang umumnya diajarkan di training data science, diantaranya: 

1. Dataframe menggunakan Pandas
2. Cara indexing 
3. Cara merging, melting table, hingga fungsi lambada 

Mengasah Softskill

Kegiatan lain di training data science selain mengasah hardskills kamu juga akan dibimbing untuk mengasah softskills. Mengutip dari tableau ada beberapa softskills yang penting untuk diasah, diantaranya: 

1. Critical thinking = Mengasah kemampuan melihat semua sudut pandang pada suatu masalah dan mempertimbangkan sumber datanya
2. Problem solving = Mengasah kemampuan mengidentifikasi masalah hingga memberikan solusi yang paling efektif
3. Business sense = Mengasah kemampuan menerjemahkan data menjadi insight yang berguna untuk bisnis

Menyusun Portofolio dan Latihan Presentasi

Kegiatan lain di training data science adalah menyusun portofolio dan latihan presentasi dari hasil portofolio yang sudah kamu buat. Biasanya, ada beberapa jenis portofolio yang dibuat untuk jadi modal karier sebagai data scientist, diantaranya:

1. Data storytelling = Mendemonstrasikan kemampuanmu dalam melakukan ekstraksi insight data dan melakukan proses persuasi kepada orang lain
2. Machine learning = Mendemonstrasikan kemampuanmu dalam melakukan regression, algoritma, hingga clustering
3. Data cleaning = Mendemonstrasikan kemampuanmu dalam mengambil dan memahami sekumpulan data yang berbeda 
4. Exploratory data analysis = Mendemonstrasikan kemampuanmu dalam melakukan distribusi dari setiap variabel dan memahami hubungan satu sama lain

Baca juga: Materi Lengkap Data Science Kursus Untuk Pemula

Rekomendasi Training Data Science Untuk Pemula

Setelah mengetahui kegiatan yang dilakukan di training data science, kini kamu bisa mulai mencari rekomendasi training data science yang cocok untuk pemula. Kamu bisa ikut training data science di Bootcamp Data Science Digital Skola. Di kelas ini selain kamu akan mengasah hardskills, softskilss, hingga menyusun portofolio, kamu juga akan mendapatkan persiapan career coaching seperti: 

1. Insight dari para mentor mengenai pengalaman sebagai praktisi data science
2. Insight praktisi HR tentang CV dan cover letter yang baik
3. Tips dan trik interview,
4. Sesi konseling 1-on-1 untuk review CV, cover letter, serta optimasi Linkedin dari praktisi HR

Penasaran mengenai training data science ini? Klik button di bawah ini!