Pentingnya Belajar Data Science Di Zaman Sekarang – Belajar data science gratis menjadi kegiatan baru yang diminati oleh banyak orang. Di era digitalisasi saat ini, data menjadi komponen penting untuk memperoleh informasi yang berguna dalam perkembangan berbagai industri. Dilansir dari beberapa situs pencari kerja, pekerjaan sebagai praktisi data seperti Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst adalah pekerjaan yang paling banyak dicari saat ini. Oleh karena itu banyak pemula mulai belajar data. Bahkan orang yang sudah terjun di bidang IT juga banyak yang mulai menekuni bidang data dan beralih profesi sebagai praktisi data.

Data science merupakan ilmu yang terdiri dari tiga disiplin ilmu yaitu matematika, statistika, dan komputer yang dapat membantu melakukan proses perhitungan matematika atau statistika lebih efektif dan akurat. Proses data science meliputi pengumpulan data, pengolahan data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Proses yang cukup krusial adalah pengolahan data karena diperlukan pemahaman dan ketelitian dalam menetapkan metode yang tepat pada data yang digunakan. Ada beberapa tips dalam belajar pengolahan data untuk data science. Yuk simak tipsnya di bawah ini.

1. Eksplorasi Berbagai Jenis Data

Data terdiri dari berbagai jenis. Beberapa diantaranya yaitu berdasarkan jenisnya ada data kualitatif dan data kuantitatif, berdasarkan cara memperolehnya ada data primer dan data sekunder, dan masih banyak lagi.

Kumpulan data ini disebut juga Big Data jika memenuhi kriteria 3V yaitu volume, variety (variasi), dan velocity (kecepatan). Jika ingin menjadi praktisi data yang handal, maka seringlah mengeksplorasi berbagai jenis data. Penting bagi seorang praktisi data memahami data yang akan diolah karena berbeda jenis data maka berbeda pula penanganannya. Pahami juga bentuk data seperti data terstruktur, data tidak terstruktur, dan data semi terstruktur.

2. Bereksperimen Dengan Macam-Macam Metode Pengolahan Data

Tips selanjutnya setelah bereksplorasi dengan data, lakukanlah eksperimen dengan macam-macam metode pengolahan data. Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, berbeda jenis data maka beda penanganannya atau cara mengolahnya.

Ketika bereksperimen dengan metode pengolahan data, tentu akan mengalami trial and error. Hal ini akan menambah wawasan mengenai metode mana yang lebih cocok untuk mengolah suatu tipe data, metode mana yang lebih efektif, dan lainnya. Lebih banyak eksperimen yang dilakukan, maka kita akan lebih memahami macam-macam metode tersebut dan menjadi semakin mahir di bidang data.

3. Tantang Diri Dengan Mengerjakan Project Dan Mengikuti Kompetisi Data

Belajar memang tidak ada batasnya karena akan semakin luas wawasan. Untuk menjadi praktisi data yang handal dalam pengolahan data, tidak boleh cepat puas. Semakin hari data semakin bervariasi dan bertumbuh dengan cepat. Skill pengolahan data juga harus terus diasah. Tips untuk terus mengasah kemampuan yaitu dengan mengerjakan project. Di DQLab, ada fitur project yang berisi project untuk mengasah skill pengolahan data dengan menggunakan set data yang mirip seperti di lapangan.

Seperti yang sudah banyak diketahui 3 tools populer untuk mengolah data ada Microsoft Excel, Python, R, dan SQL. Dalan fitur project terdapat masing-masing project yang menggunakan tools tersebut. Ada juga fitur challange yang menyediakan soal-soal yang bisa dikerjakan diluar website DQLab. Selain mengerjakan project, tantang juga dirimu dengan mengikuti kompetisi data. Saat ini banyak yang mengadakan kompetisi data seperti Shopee Code League. Dengan mengikuti kompetisi data, skill kamu akan lebih terasah karena kreativitas ditantang seperti problem solving hingga membuat model yang efektif dalam mengolah data.