7 Kesalahan Umum Pemula saat Belajar Data Science, Wajib Hindari!
Peran data scientist yang semakin dibutuhkan di dunia bisnis membuat banyak orang mulai tertarik untuk belajar data science secara otodidak.
Dalam proses belajar secara mandiri, ada kalanya banyak kesalahan yang sering dibuat oleh para pemula sehingga hasilnya jadi kurang efektif.
Supaya tak sampai jatuh dalam kesalahan yang sama, yuk kita cari tahu apa saja kesalahan umum yang pernah dialami pemula dan sebisa mungkin menghindari kesalahan tersebut untuk jadi data scientist andal.
Kesalahan Umum Belajar Data Science pada Pemula
Menekuni bidang satu ini, terutama bagi pemula memang tidaklah mudah. Banyak istilah teknis dan alat yang harus dipelajari yang menyebabkan pemula sering terjebak ke dalam pola belajar yang tidak efektif.
Nah, dengan mengenali kesalahan-kesalahan berikut ini, proses belajar dijamin akan jadi lebih solid dan terarah.
1. Tidak Memulai dari Dasar
Kebanyakan orang yang ingin menekuni bidang data cenderung mengabaikan fondasi dasar dan terburu-buru untuk belajar materi kompleks.
Misalnya saja, langsung belajar tentang machine learning padahal belum sepenuhnya memahami tentang logika pemrograman.
Tanpa mempelajari fondasi dasar, proses belajar akan semakin membingungkan dan akhirnya membuat frustasi.
2. Terlalu Banyak Tools yang Dipelajari
Karena ingin cepat serba bisa dan menguasai banyak skill, pemula sering kali mencoba belajar banyak tools sekaligus, seperti Python, SQL, dan Tableau.
Alih-alih bisa menjadi ahli, justru dengan cara ini kita tidak akan benar-benar bisa menguasai satu skill pun secara mendalam. Sebagai langkah awal, cukup fokus ke satu alat saja agar skill semakin kuat dan sebelum beralih ke alat lain.
3. Tidak Menggunakan Teknik Visualisasi
Teknik visualisasi dalam data science bisa membantu kita memahami data dengan lebih cepat dan mendalam. Sayangnya, beberapa pemula sering melewatkan proses ini dan langsung beralih ke tahap analisis statistik.
Hal ini bisa menyebabkan hasil analisis sulit dipahami karena tidak adanya dasar visualisasi yang tepat.
4. Salah Memilih Jenis Pendekatan
Kesalahan dalam memilih jenis pendekatan terjadi ketika kita salah memilih teknik analisis yang tidak sesuai dengan tujuan.
Kesalahan ini juga bisa disebabkan karena kurangnya pemahaman tentang jenis pendekatan dalam data dan kurang mengerti kapan cara menggunakannya.
5. Cara Belajar Tidak Terstruktur
Belajar tanpa memiliki rencana yang jelas akan membawa kita dalam proses yang tidak efisien. Karena kurang terstruktur, pola belajar jadi melompat-lompat dan tidak terarah.
Pengetahuan yang kita dapat pun jadi tidak saling terhubung dan sulit dipraktikkan. Cara belajar yang terstruktur akan jauh lebih bermanfaat untuk jangka panjang.
6. Melakukan Analisis tanpa Perencanaan
Kesalahan umum lainnya yang sering terjadi adalah menganalisis tanpa menentukan masalah apa yang ingin dijawab dulu.
Analisis yang dilakukan tanpa perencanaan hanya akan menghasilkan analisis yang membingungkan dan tidak relevan.
Sebaliknya, dengan perencanaan matang, hasil yang didapat akan lebih bermakna.
7. Kurang Update dengan Perkembangan Data
Bidang data mengalami perkembangan yang sangat signifikan. Jika tidak update dengan perkembangan dan perubahan industri, tentu kita akan tertinggal.
Walaupun tidak harus mempelajari semua hal secara mendalam, kita tetap perlu update dengan membaca berbagai informasi penting yang berkembang di industri.
Skill dan Tools Penting bagi Data Scientist Pemula
Setelah mempelajari berbagai kesalahan yang umum terjadi ketika belajar data science, berikutnya mari kita mengenal apa saja skill yang sebenarnya harus dimiliki oleh para pemula agar bisa membekali diri dengan kemampuan mumpuni.
1. Hard Skill atau Skill Teknis
Hard skill adalah kemampuan yang penting dipelajari para data scientist dalam hal teknis. Skill ini meliputi statistik, pemrograman, SQL, data visualization, data wrangling dan machine learning dasar.
Dengan menguasai teknis-teknis tersebut, kita bisa dengan mudah menganalisis data dengan hasil yang lebih akurat.
Di sisi lain, kemampuan ini juga menjadi kriteria penting saat proses rekrutmen, membuka peluang lebih besar bagi kita untuk masuk dalam dunia kerja profesional.
2. Soft Skill
Jika hard skill berkaitan dengan kemampuan teknis, soft skill lebih banyak berkaitan dengan kemampuan komunikasi, pemecahan masalah, serta manajemen waktu yang baik.
Skill tersebut akan mempermudah kita ketika berkolaborasi dengan tim, mudah menjelaskan data dengan sederhana, dan tentunya tahan banting dengan tantangan di dunia kerja.
3. Platform Pendukung
Menjadi seorang data scientist, kita tentu tidak bisa bekerja tanpa adanya platform atau tools pendukung.
Beberapa platform seperti Google Collab, GitHub, Kaggle, dan lainnya akan sangat membantu kita dalam belajar, berlatih, hingga membangun portofolio.
Jadi, selain belajar skill teknis dan keterampilan komunikasi, seorang data scientist juga harus bisa belajar memanfaatkan platform dengan maksimal.
Tingkatkan Skill Jadi Data Scientist Andal bersama PasarTrainer
Belajar data science bukanlah perjalanan yang instan.
Dengan memahami apa saja kesalahan umum yang sering terjadi, serta secara aktif mengupgrade diri dengan skill teknis, soft skill, kita tentu bisa mempercepat proses belajar dan lebih siap menghadapi tantangan di dunia kerja.
Untuk proses belajar yang lebih terarah serta didampingi mentor andal, pelatihan Junior Data Science dari PasarTrainer ini bisa jadi solusi strategis.
Mulai dari pengetahuan dasar sampai bisa membangun portofolio profesional, PasarTrainer juga punya banyak ragam pelatihan data yang bisa diandalkan.
Daftar sekarang, yuk!
Referensi:
algorit.ma - Kesalahan Umum Data Scientistblog.algorit.ma - Kesalahan dalam Data Science yang Umum Terjadi
dqlab.id - 3 Kesalahan Umum Belajar Data Scientist
dqlab.id - Belajar Data Scientist Otodidak, Hindari 5 Kesalahan Umum ini
