Data Science Roadmap Lengkap untuk Pemula, Mudah Dipahami

Warga Bimbingan, pernah nggak sih kamu pengen belajar data science tapi bingung harus mulai dari mana? Terus, saat cari tahu lebih lanjut, malah makin pusing sama istilah-istilah teknis yang bertebaran. 

Tenang, kamu nggak sendirian! Memang, dunia data science itu bisa keliatan rumit di awal, tapi sebenarnya nggak sesulit yang dibayangkan, kok. 

Di artikel ini, MinDi bakal bahas data science roadmap lengkap buat kamu yang pengen terjun ke dunia data science, tapi belum tahu harus mulai dari mana. Yuk, mulai langkah pertama kamu di dunia data science!

Data Science Roadmap untuk Belajar

Sumber: Geeksforgeeks

Warga Bimbingan, udah siap buat melangkah ke dunia data science? Sebelum kamu terjun lebih dalam, penting banget buat punya data science roadmap yang jelas biar perjalanan belajarmu lebih terarah. 

Data science itu nggak cuma soal angka dan kode, tapi gabungan dari berbagai disiplin ilmu yang bikin analisis data jadi lebih seru dan bermakna. 

Yuk, mulai dari yang paling dasar sampai ke tahap yang lebih canggih, lengkap dengan materi-materinya!

1. Matematika

Data science itu bisa dibilang adalah anak dari matematika, statistik, dan pemrograman. So, langkah pertama yang harus kamu ambil adalah memperkuat fondasi matematikamu. 

Di dunia data science, beberapa cabang matematika ini punya peran penting, lho!

1. Aljabar Linear: Vektor, matriks, dan operasi linear.
2. Kalkulus Multivariabel: Turunan parsial, integral ganda, dan optimasi.
3. Matriks: Operasi dasar matriks, determinan, dan invers matriks.
4. Regresi: Model linear sederhana dan berganda.
5. Geometri Analitik: Ruang vektor, proyeksi, dan transformasi linear.
6. Pengurangan Dimensi: Analisis komponen utama (PCA) dan teknik-teknik lain untuk mereduksi jumlah variabel.

2. Probabilitas

Selanjutnya, masuk ke probabilitas. Dalam data science, probabilitas membantu kamu untuk memperkirakan kemungkinan-kemungkinan yang mungkin terjadi. Materi-materi penting yang perlu dipelajari antara lain:

1. Pengantar Probabilitas: Konsep dasar probabilitas, ruang sampel, dan peristiwa.
2. Distribusi Probabilitas: Distribusi normal, binomial, dan Poisson.
3. Teorema Bayes: Probabilitas bersyarat dan penerapan teorema Bayes.
4. Probabilitas Diskrit dan Kontinu: Variabel acak diskrit dan kontinu, serta fungsinya.

3. Statistika

Statistika itu jantungnya data science. Dengan statistik, kamu bisa mengolah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat. Berikut materi-materi dasar yang perlu kamu kuasai:

1. Pengantar Statistik: Definisi statistik, populasi, dan sampel.
2. Tipe Data pada Statistika: Data nominal, ordinal, interval, dan rasio.
3. Dasar-dasar Grafik: Histogram, boxplot, dan scatterplot.
4. Regresi dan Korelasi: Hubungan antara variabel, model regresi linear, dan koefisien korelasi.

4. Pemrograman

Matematika dan statistik emang penting, tapi kamu juga butuh alat buat memproses data. Nah, itulah fungsi pemrograman. 

Bahasa pemrograman seperti Python atau R jadi andalan di dunia data science. Materi yang perlu kamu pelajari meliputi:

1. Pengantar Pemrograman: Struktur dasar seperti variabel, loop, dan fungsi.
2. Python untuk Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, dan Seaborn.
3. Manipulasi Data: Filter, agregasi, dan transformasi data.
4. Pemrograman Berbasis Obyek (OOP): Kelas, objek, dan metode.

5. Machine Learning

Setelah ngerti dasar-dasarnya, sekarang waktunya kamu kenalan dengan machine learning. 

Ini tuh teknik yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Materi-materi penting yang perlu dipelajari diantaranya.

1. Pengantar Machine Learning: Konsep dasar dan jenis-jenis machine learning (supervised, unsupervised, reinforcement).
2. Algoritma Supervised Learning: Regresi linear, decision tree, random forest.
3. Algoritma Unsupervised Learning: Clustering (K-Means, DBSCAN), PCA.
4. Model Evaluation: Cross-validation, confusion matrix, precision, recall.

6. Deep Learning

Sumber: Freepik

Kalau machine learning udah kamu kuasai, saatnya naik level ke deep learning. Ini adalah cabang dari machine learning yang fokus pada jaringan saraf tiruan (neural networks). Materi-materi yang perlu kamu pelajari:

1. Pengantar Deep Learning: Apa itu neural network dan bagaimana cara kerjanya.
2. Jaringan Saraf Tiruan (Neural Networks): Arsitektur dasar, aktivasi fungsi, dan backpropagation.
3. Deep Learning Frameworks: TensorFlow, Keras, dan PyTorch.
4. Convolutional Neural Networks (CNNs): Untuk pengenalan gambar dan visualisasi.
5. Recurrent Neural Networks (RNNs): Untuk pemrosesan data berurutan seperti teks dan waktu.

7. Feature Engineering  

Feature engineering adalah proses mengubah data mentah menjadi fitur yang bisa digunakan dalam model machine learning. Ini mencakup teknik seperti:

1. Pengantar Feature Engineering: Apa itu feature engineering dan mengapa penting.
2. Pembuatan Fitur Baru: Kombinasi fitur, transformasi, dan ekstraksi fitur.
3. Normalisasi dan Standarisasi: Teknik untuk menyelaraskan skala data.
4. Pengurangan Dimensi: Teknik PCA dan LDA untuk menyederhanakan dataset.

8. Natural Language Processing (NLP)

Di era digital ini, teks adalah salah satu jenis data yang paling banyak dihasilkan. NLP memungkinkan kamu menganalisis dan memahami teks secara otomatis. Materi yang perlu dipelajari antara lain:

1. Pengantar NLP: Konsep dasar dan aplikasi NLP.
2. Text Preprocessing: Tokenisasi, stemming, lemmatization.
3. Text Representation: Bag of Words, TF-IDF, Word Embeddings.
4. NLP Models: Sentiment analysis, topic modeling, named entity recognition (NER).

9. Data Visualization Tools

Data science nggak cuma soal analisis, tapi juga soal menyampaikan hasil analisis dengan cara yang mudah dimengerti. Di sinilah visualisasi data masuk. Materi yang perlu dipelajari:

1. Pengantar Visualisasi Data: Mengapa visualisasi penting dalam data science.
2. Tools Visualisasi: Tableau, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
3. Pembuatan Grafik dan Plot: Line plot, bar plot, scatter plot, heatmap.
4. Interactive Dashboards: Membuat dashboard interaktif untuk presentasi data.

10. Hal Lain yang Perlu Dipelajari

Selain hal-hal di atas, ada banyak aspek lain yang bisa kamu pelajari untuk menjadi data scientist yang lebih lengkap dan serba bisa:

1. Cloud Computing: Penggunaan AWS, Google Cloud, atau Azure untuk komputasi data.
2. Database Management: SQL, NoSQL, pengelolaan database relasional dan non-relasional.
3. Big Data: Hadoop, Spark, dan cara mengolah data dalam skala besar.

11. Teruslah Berlatih  

Ingat, data science itu bidang yang terus berkembang. So, jangan berhenti belajar dan berlatih. Ikuti perkembangan terbaru, terus asah skill kamu, dan jangan takut buat mencoba hal-hal baru.

Baca Juga: 15 Contoh Data Science di Kehidupan Sehari-hari, Yuk Kepoin!

Roadmap Persiapan Karier Data Science

Sumber: Freepik

Warga Bimbingan, udah siap berkarier di dunia data science? Tahu nggak, kalau mempersiapkan diri untuk masuk ke dunia data science nggak cuma soal belajar teori dan praktek, tapi juga butuh strategi yang tepat? 

Biar nggak bingung, yuk kita bahas roadmap persiapan karier data science yang bisa kamu ikuti. Langkah-langkah ini bakal membantu kamu nggak cuma paham teorinya, tapi juga siap terjun langsung ke industri. Let’s go!

1. Ikut Kursus

Langkah pertama yang bisa kamu ambil adalah ikut kursus atau bootcamp data science gratis maupun berbayar. Kursus ini bisa memberi kamu fondasi yang kuat, baik dalam teori maupun praktek. 

Kamu bisa belajar langsung dari para ahli dan mendapatkan panduan yang terstruktur. Plus, kursus online juga fleksibel, jadi kamu bisa belajar sesuai dengan jadwal kamu. 

Jangan lupa pilih kursus yang juga menawarkan proyek nyata biar kamu bisa langsung menerapkan ilmu yang kamu pelajari.

2. Buat Portofolio

Setelah belajar, langkah berikutnya adalah mempraktikkan ilmu kamu dan menunjukkan hasilnya dalam bentuk portofolio. 

Portofolio ini penting banget buat calon employer ngelihat kemampuan kamu. Mulailah dengan proyek-proyek kecil, seperti analisis dataset yang tersedia di internet, atau buat model prediksi sederhana. 

Jangan lupa dokumentasikan setiap langkah yang kamu lakukan dan hasil akhirnya, lalu pajang di platform seperti GitHub atau personal website.

3. Internship  

Internship adalah cara yang bagus buat mendapatkan pengalaman nyata di dunia kerja. 

Kalo magang kamu bisa belajar langsung dari profesional, memahami dinamika kerja dalam tim data, dan mendapatkan gambaran bagaimana teori diterapkan dalam industri. 

Selain itu, internship juga bisa jadi jalan buat mendapatkan referensi kerja yang solid dan bahkan mungkin kesempatan buat direkrut sebagai karyawan tetap.

4. Gabung Komunitas  

Terakhir, jangan lupakan pentingnya gabung dengan komunitas data science. 

Di komunitas, kamu bisa belajar dari pengalaman orang lain, mengikuti tren terbaru, dan bahkan menemukan mentor yang bisa membantu kamu tumbuh di karier ini. 

Komunitas juga tempat yang baik untuk networking dan mencari peluang kerja. Jangan ragu untuk aktif berkontribusi, entah itu dengan membagikan ilmu yang kamu punya atau sekadar berdiskusi.

Baca Juga: 12 Pertanyaan Interview Data Science yang Sering Ditanyakan

Siap Praktek Data Science Roadmap?

Nah, Warga Bimbingan, setelah paham langkah-langkah penting dalam roadmap persiapan karier data science, udah siap buat praktek langsung? 

Kalo ngikutin data science roadmap ini, kamu bakal lebih terarah dan siap menghadapi tantangan di dunia data science.

Kamu bener-bener serius mau menguasai data science? Gabung aja di Bootcamp Data Science dibimbing.id. Kamu bakal belajar dari mentor berpengalaman yang siap membantu kamu dari nol sampai mahir. 

Plus, ada catatan prestasi keren nih! 90% alumni bootcamp ini berhasil dapet kerja di bidang yang mereka pelajari. Kamu juga bisa dapet gratis pengulangan kelas kalo ada materi yang belum paham!

Punya pertanyaan seperti, “Gimana sih cara bikin portofolio yang menarik?” atau “Apa aja yang perlu disiapin buat internship di bidang data science?” Jangan ragu, langsung aja konsultasi gratis di sini.

Nggak usah nunggu lama lagi! Mulai langkah kamu sekarang dengan dibimbing.id dan #BimbingSampeJadi data scientist yang handal!

Referensi

1. AI and Data Scientist Roadmap [Buka]
2. Data Scientist Roadmap – A Complete Guide [Buka]
3. Data Science Roadmap: An In-depth Handbook [2024] [Buka]