8 Rekomendasi Sertifikasi Data Science untuk Pemula

Sertifikasi data science bisa membantu kamu memperkuat profil profesional di bidang data. Warga Bimbingan, pilihannya beragam, mulai dari materi dasar sampai machine learning dan AI.

Setiap sertifikasi punya fokus yang berbeda. Karena itu, pilih sesuai skill yang sudah dimiliki dan arah kariermu.

Kalau masih ingin memperkuat fondasi, kamu bisa belajar melalui Bootcamp Data Science & AI Machine Learning Dibimbing. Berikut 8 rekomendasi sertifikasi data science untuk pemula yang bisa kamu pertimbangkan.

Baca Juga: Cara Menjadi Data Scientist dan Skill yang Wajib Dikuasai

Apa Itu Sertifikasi Data Science?

Sertifikasi data science adalah kredensial yang menunjukkan bahwa seseorang telah mempelajari atau memenuhi standar kompetensi tertentu di bidang data. Kemampuan yang dicakup bisa meliputi pemrograman, pengolahan data, statistik, visualisasi, hingga machine learning.

Namun, perlu dibedakan antara sertifikasi profesional dan professional certificate. Sertifikasi profesional biasanya mengharuskan peserta mengikuti ujian, sedangkan professional certificate umumnya diperoleh setelah menyelesaikan rangkaian pembelajaran dan proyek.

Keduanya tetap bisa melengkapi CV atau LinkedIn, tetapi fungsinya berbeda. Karena itu, kamu sebaiknya memilih berdasarkan kemampuan yang ingin dikembangkan atau divalidasi, bukan sekadar nama penyelenggaranya.

Baca Juga: Panduan Switch Career ke Data Science dalam 6 Bulan

8 Rekomendasi Sertifikasi Data Science

Pilihan sertifikasi data science berikut memiliki fokus materi yang berbeda. Ada program yang masih ramah untuk pemula, tetapi ada juga kredensial yang lebih relevan setelah kamu mempunyai pengalaman menggunakan machine learning atau platform tertentu.

Nah, berikut beberapa sertifikasi dan professional certificate yang bisa kamu pertimbangkan.

1. HarvardX Data Science Professional Certificate

HarvardX Data Science Professional Certificate bisa menjadi pilihan untuk membangun fondasi data science dengan pendekatan yang kuat pada statistik dan bahasa R. Program ini terdiri dari sembilan kursus yang membawa peserta dari penggunaan R hingga penerapan machine learning dan proyek akhir.

Materinya banyak menggunakan studi kasus sehingga konsep statistik nggak hanya dipelajari secara teori. Pada bagian akhir, peserta juga mengerjakan capstone untuk menerapkan kemampuan analisis data yang sudah dipelajari. 

Topik yang Dipelajari:

1. R Basics
2. Visualization
3. Probability
4. Inference and Modeling
5. Productivity Tools
6. Wrangling
7. Linear Regression
8. Building Machine Learning Models
9. Capstone

Pilihan ini menarik kalau kamu ingin memahami data science dari sisi statistik sekaligus praktik menggunakan R. Materinya bergerak secara bertahap sehingga fondasi analisis dibangun sebelum masuk ke pemodelan yang lebih kompleks.

2. IBM Data Science Professional Certificate

IBM Data Science Professional Certificate dirancang untuk peserta yang ingin mempelajari data science tanpa membutuhkan pengalaman sebelumnya. Programnya mencakup 12 kursus dengan kombinasi teori, hands-on lab, dan proyek yang bisa dikembangkan menjadi portofolio.

Berbeda dari HarvardX yang banyak menggunakan R, program IBM cukup kuat pada Python dan SQL. Peserta juga dikenalkan dengan Jupyter, GitHub, berbagai library Python, pengolahan data, hingga pembangunan model machine learning.

Topik yang Dipelajari:

1. Python
2. SQL
3. Jupyter Notebook
4. Git & GitHub
5. Data Collection
6. Data Wrangling
7. Exploratory Data Analysis
8. Data Visualization
9. Regression
10. Machine Learning
11. Model Evaluation
12. Data Science Capstone

Karena dimulai dari fundamental, program ini cukup relevan untuk mahasiswa, fresh graduate, maupun career switcher. Kamu juga bisa mendapatkan gambaran mengenai tools yang umum ditemukan dalam pekerjaan data science.

Baca Juga: Nekat Switch Career, Anak Teknik Ini Jadi Data Analyst dalam 4 Bulan

3. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate

Google Advanced Data Analytics Professional Certificate lebih tepat untuk kamu yang sudah memahami dasar analisis data dan ingin melanjutkan ke tahap yang lebih teknis. Program ini berisi tujuh rangkaian kursus dengan fokus pada statistik, Python, regresi, dan machine learning.

Google juga menggunakan proyek capstone untuk menggabungkan berbagai kemampuan yang sudah dipelajari. Peserta dapat berlatih membuat model, melakukan analisis statistik, dan menyampaikan hasil analisis melalui visualisasi data.

Topik yang Dipelajari:

1. Python
2. Exploratory Data Analysis
3. Statistical Analysis
4. Probability
5. Hypothesis Testing
6. Regression Analysis
7. Statistical Modeling
8. Machine Learning
9. Data Visualization
10. Advanced Analytics Capstone

Program ini bisa menjadi jembatan dari jalur data analyst menuju data science. Karena levelnya sudah lebih lanjut, sebaiknya kamu memahami fundamental analisis data terlebih dahulu sebelum mengikuti seluruh rangkaian.

4. AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

Kalau sudah memahami machine learning dan ingin masuk ke implementasi berbasis cloud, AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate layak dipertimbangkan. Sertifikasi ini menguji kemampuan membangun, menerapkan, mengoperasikan, dan menjaga solusi ML menggunakan layanan AWS.

Cakupan terbarunya juga memasukkan foundation model, generative AI, RAG, dan agentic AI. Artinya, fokusnya nggak hanya pada pembuatan model, tetapi juga bagaimana solusi AI dijalankan dan dipantau dalam lingkungan produksi.

Topik yang Dipelajari:

1. Data Preparation for ML & AI
2. Feature Engineering
3. ML Model Development
4. Foundation Models
5. Generative AI
6. Model Deployment
7. Workflow Orchestration
8. Model Monitoring
9. ML Security
10. Responsible AI

Sertifikasi ini lebih cocok setelah kamu mempunyai pengalaman praktik. Kalau masih baru belajar Python atau statistik, membangun fondasi data science terlebih dahulu akan membuat persiapannya jauh lebih masuk akal.

5. Databricks Certified Machine Learning Associate

Databricks Certified Machine Learning Associate berfokus pada proses machine learning menggunakan ekosistem Databricks. Ujiannya menilai kemampuan eksplorasi data, feature engineering, pembangunan model, hingga deployment.

Beberapa teknologi yang masuk dalam cakupan ujian antara lain Databricks AutoML, Unity Catalog, dan MLflow. Walaupun nggak memiliki prasyarat formal, Databricks merekomendasikan pengalaman praktik sebelum mengikuti sertifikasinya.

Topik yang Dipelajari:

1. Exploratory Data Analysis
2. Feature Engineering
3. Databricks AutoML
4. Model Training
5. Hyperparameter Tuning
6. Model Evaluation
7. MLflow
8. Unity Catalog
9. Model Deployment
10. Machine Learning Workflow

Pilihan ini cocok kalau kamu ingin bekerja dengan platform data modern atau perusahaan yang menggunakan Databricks. Materinya juga lebih spesifik dibanding professional certificate yang mengajarkan data science dari dasar.

Baca Juga: Switch Career Secepat Kilat, Kak Sri Sukses Jadi Data Scientist

6. SAS Certified Professional: AI and Machine Learning

SAS Certified Professional: Artificial Intelligence and Machine Learning merupakan kredensial yang lebih luas untuk kemampuan AI dan analitik tingkat lanjut. Untuk memperolehnya, kandidat perlu menyelesaikan tiga kredensial spesialis yang mencakup machine learning, forecasting and optimization, serta NLP dan computer vision.

Karena cakupannya cukup teknis, sertifikasi ini lebih relevan bagi profesional yang sudah memahami analitik dan ingin memperdalam implementasinya menggunakan SAS serta tools open source.

Topik yang Dipelajari:

1. Machine Learning
2. Model Assessment
3. Model Deployment
4. Forecasting
5. Optimization
6. Data Visualization
7. Natural Language Processing
8. Computer Vision
9. SAS Viya
10. Pipeline Modeling

Program ini juga lebih luas daripada sertifikasi yang hanya berfokus pada satu teknologi ML. Kamu akan bersinggungan dengan beberapa cabang AI yang digunakan untuk jenis permasalahan berbeda.

7. SnowPro Advanced: Data Scientist

SnowPro Advanced: Data Scientist ditujukan untuk memvalidasi kemampuan data science menggunakan Snowflake. Materinya mencakup persiapan data, feature engineering, pembangunan model, hingga penggunaan kemampuan generative AI dan LLM pada platform tersebut.

Snowflake menyebut kandidat yang dituju umumnya memiliki pengalaman praktik sebagai data scientist menggunakan Snowflake di lingkungan produksi. Jadi, sertifikasi ini lebih tepat untuk spesialisasi lanjutan dibanding sebagai sertifikasi pertama. 

Topik yang Dipelajari:

1. Data Science Concepts
2. Data Preparation
3. Feature Engineering
4. Machine Learning
5. Model Training
6. Snowpark
7. Python, R, dan SQL
8. Generative AI
9. Large Language Models
10. Snowflake Data Science Best Practices

Kalau perusahaan atau proyekmu sudah menggunakan Snowflake, kredensial ini bisa membantu menunjukkan kemampuan yang lebih spesifik. Sebaliknya, pemula lebih baik menguasai Python, SQL, statistik, dan ML terlebih dahulu.

8. Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate

Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate memang lebih dekat ke data analytics daripada data science. Namun, kemampuan mengolah, memodelkan, dan menyampaikan data tetap menjadi fondasi yang relevan, terutama kalau kamu ingin memulai karier sebagai data analyst sebelum berkembang ke data science.

Sertifikasi ini menguji kemampuan mempersiapkan data, membuat model, membangun visualisasi, melakukan analisis, serta mengelola Power BI. Kandidat juga perlu memahami Power Query dan DAX. 

Topik yang Dipelajari:

1. Data Preparation
2. Power Query
3. Data Modeling
4. DAX
5. Data Visualization
6. Data Analysis
7. Dashboard & Reporting
8. Data Storytelling
9. Power BI
10. Data Security & Management

Sertifikasi ini cocok kalau jalur awalmu lebih dekat ke data analyst atau business intelligence. Setelah kemampuan analisis dan visualisasi terbentuk, kamu bisa melanjutkan ke Python, statistik, dan machine learning untuk memperluas skill menuju data science.

Baca Juga: Testimoni Kisah Sukses Career Switch Jadi Data Analyst FMCG

Sertifikasi Data Science Mana yang Cocok untuk Pemula?

Kalau masih benar-benar mulai dari nol, kamu nggak perlu langsung mengejar sertifikasi cloud atau machine learning tingkat lanjut. Program seperti HarvardX atau IBM lebih cocok digunakan untuk membangun fundamental karena materinya mencakup pemrograman, statistik, pengolahan data, hingga pemodelan.

Kalau sudah mempunyai pengalaman sebagai data analyst, Google Advanced Data Analytics bisa menjadi tahap berikutnya. Sementara AWS, Databricks, SAS, dan Snowflake lebih relevan ketika kamu sudah memiliki dasar teknis serta ingin memvalidasi spesialisasi tertentu.

Hal yang sama berlaku untuk Microsoft Power BI Data Analyst Associate. Sertifikasi tersebut bisa dipertimbangkan jika target awalmu adalah data analyst sebelum memperluas kemampuan menuju data science dan machine learning.

Kesimpulan

Rekomendasi sertifikasi data science tersedia untuk berbagai level, mulai dari pemula hingga profesional yang ingin memperdalam machine learning atau platform tertentu. Pilih sertifikasi berdasarkan skill yang ingin dikembangkan dan jalur karier yang kamu tuju.

Sertifikasi akan lebih kuat jika didukung kemampuan praktik, proyek, dan portofolio. Jadi, jangan hanya fokus pada kredensial, tetapi pastikan kamu juga mampu menerapkan skill data secara nyata.

Rekomendasi Bootcamp Data Science & Data Analyst untuk Tingkatkan Skill

Sertifikasi akan lebih maksimal kalau dibarengi kemampuan praktik dan portofolio yang relevan. Karena itu, kamu juga perlu menguasai pengolahan data, analisis, pemrograman, hingga penerapan machine learning melalui proyek nyata.

Melalui Bootcamp Data Science & Data Analyst Dibimbing, kamu bisa belajar secara terstruktur bersama mentor berpengalaman. Program ini cocok untuk mahasiswa, fresh graduate, profesional, maupun career switcher yang ingin membangun karier di bidang data.

Program Bootcamp Data Science & Data Analyst Dibimbing:

1. Live Class dan Praktik: Ikuti 55+ live class dan 45+ sesi praktik bersama mentor ahli.
2. Portofolio: Bangun portofolio melalui 20+ proyek dan real case.
3. Magang: Dapatkan kesempatan magang selama 2,5 bulan melalui program Job Connect Plus.
4. Pendampingan: Akses dukungan fasilitator dan mentor selama 24/7.
5. Mentoring: Ikuti sesi mentoring 1-on-1 tanpa batas bersama instruktur ahli.
6. Penyaluran Kerja: Dapatkan akses job placement program ke 1.100+ perusahaan.
7. Komunitas: Bergabung dengan komunitas Data Science & AI untuk memperluas koneksi.
8. Extra Live Class: Perdalam skill melalui tambahan 10 live class khusus program Job Connect Plus.

Siap Memulai Karier di Bidang Data?

Kalau kamu ingin memperkuat skill sebelum mengambil sertifikasi data science, Bootcamp Data Science & Data Analyst Dibimbing bisa menjadi langkah awal untuk belajar sekaligus membangun portofolio.

Yuk, hubungi tim Dibimbing untuk konsultasi dan cari tahu program yang paling sesuai dengan tujuan kariermu.

FAQ

1. Apa Itu Sertifikasi Data Science?

Sertifikasi data science adalah kredensial yang menunjukkan kemampuan di bidang data, seperti Python, SQL, statistik, visualisasi, dan machine learning.

2. Apa Bedanya Sertifikasi Data Science dan Data Science Certification?

Keduanya pada dasarnya merujuk pada kredensial di bidang data. Perbedaannya biasanya ada pada provider, format ujian, dan materi yang diuji.

3. Apakah Sertifikasi Data Analyst Berguna untuk Data Science?

Bisa. Sertifikasi data analyst membantu memperkuat skill analisis, visualisasi, dan pengolahan data yang juga relevan untuk data science.

4. Apakah Sertifikasi Machine Learning Cocok untuk Pemula?

Belum tentu. Sertifikasi machine learning lebih cocok setelah kamu memahami Python, statistik, dan dasar pemodelan.

5. Apa Sertifikasi Data Science untuk Pemula yang Bisa Dipilih?

Sertifikasi data science untuk pemula sebaiknya dimulai dari materi fundamental. IBM Data Science Professional Certificate atau HarvardX Data Science Professional Certificate bisa menjadi pilihan awal.