Tips Belajar Data Science Tanpa Latar Belakang Kuliah IT

KOMPAS.com - Melonjaknya kebutuhan tenaga praktisi data seperti data scientist, data analyst, dan data engineer di sejumlah perusahaan membuat banyak orang mulai mempelajari kemampuan yang dibutuhkan, salah satunya dengan mempelajari data science.

Kini, hampir di seluruh lini bisnis membutuhkan tenaga kerja praktisi data guna pengolahan data perusahaan. Tak main-main, di Indonesia kebutuhan akan praktisi data mencapai angka 9 juta orang.

Meskipun pekerjaan tersebut umumnya digeluti oleh mereka yang memiliki background pendidikan di bidang statistik, IT, atau matematika, tidak menutup kemungkinan bagi lulusan baru atau siapa pun bisa berkarier di industri data.

Baca juga: Lulusan Ilmu Sosial Ingin Belajar Data Science Gratis? DQLab-UMN Buka Pendaftaran

DQLab Universitas Media Nusantara (UMN) memberikan sejumlah tips sukses belajar data science bagi kamu yang memiliki latar belakang pendidikan di luar IT, statistik atau matematika:

1. Menanamkan growth mindset

Bagi kamu yang sebelumnya tidak memiliki latar belakang pendidikan yang bersinggungan dengan data science, perlu untuk menanamkan pemikiran growth mindset sebelum mulai mempelajari data science.

Growth mindset pada dasarnya adalah soal keyakinan. Dengan pemikiran ini, kamu meyakini bahwa semua dapat dilakukan dan dapat diubah jika kita memiliki kemauan dan usaha.

Dalam konteks kali ini, kamu perlu yakin bahwa kemampuan dapat terus dilatih dan dikembangkan. Jadi, meskipun kamu tidak mendapatkan bekal ilmu data science di pendidikan formal, bukan artinya kamu tidak dapat mempelajarinya di luar sana.

2. Memilih lingkungan belajar tepat

Memilih lingkungan yang tepat artinya kamu harus bisa mencari orang atau komunitas data science yang bisa mendorongmu dalam belajar.

Baca juga: BCA Buka Beasiswa Penuh Kuliah Teknik Informatika, Peluang Kerja di BCA

Kamu bisa mencari teman yang juga mempelajari ilmu data atau mencari guru dan mentor. Sebab, mempelajari data science memang bukan hal yang mudah.

Kemungkinan “trial and error” saat melakukan pemrograman juga tak jarang terjadi. Selain itu kamu juga akan bertemu dengan data yang sangat kotor.

Dengan memilih lingkungan yang tepat tentu dapat membantu menyelesaikan masalah yang kamu hadapi, serta mempercepat proses perjalananmu untuk bisa menjadi seorang praktisi data.

3. Praktikkan ilmu yang dipelajari

Mempelajari data science sama halnya ketika anak kecil yang sedang belajar membaca dan menulis. Jika tidak dibiasakan, kamu tentu akan kesulitan.

Saat mempelajari data science, programming bisa jadi sangat menyulitkan di awal, bahkan membuat sejumlah orang memutuskan untuk menyerah.

Namun, apabila kamu telah menjadikannya kebiasaan yang dilakukan setiap hari, pekerjaan berat akan terasa lebih mudah. Oleh karenanya, tips yang tidak kalah penting adalah menyediakan waktu setiap hari untuk mempelajari data science.

Baca juga: Toyota Indonesia Buka Lowongan Kerja Magang Full Time 2021

Misalnya, mempelajari pemrograman menggunakan SQL, Python, atau R untuk melakukan analisis data on a daily basis.

4. Cari peluang beasiswa

Sebagai platform edukasi data science dengan menawarkan kursus online, DQLab menyediakan sejumlah modul yang bisa kamu akses secara gratis. Bahkan, DQLab menawarkan sejumlah beasiswa untuk kamu yang ingin mengenal data science.

Selain belajar, di sini kamu juga bisa mendapatkan teman baru yang sama-sama berjuang belajar. Kamu juga akan ditemani mentor yang akan memberikan feedback secara langsung.

Untuk melihat program beasiswa yang ditawarkan, kamu bisa mengakses laman https://dqlab.id/beasiswa-gratis-pelatihan-thematic-academy-big-data-for-social-science