Pendahuluan

Hi, Devs! Apakah kalian tertarik untuk belajar coding dan bercita-cita menjadi data scientist? Jika iya, selamat! Kesempatan untuk meraihnya masih terbuka lebar. Profesi ini kian diminati karena data dianggap sebagai hal yang sangat berharga. Bahkan banyak perusahaan besar yang menganggap data sebagai “new oil”. Hal tersebut membuat profesi data scientist masih dibutuhkan.

Banyaknya kebutuhan perusahaan akan data scientist tentu melahirkan persyaratan keterampilan tertentu, salah satunya adalah coding. Keterampilan ini merupakan makanan sehari-hari seorang data scientist. Jadi, untuk menjadi data scientist yang sukses, kita wajib terampil coding.

Keterampilan coding bukan kekuatan super yang bisa mendadak jatuh dari langit. Untuk menuju terampil, kita perlu belajar dan konsisten. Setelah mengupas tuntas tips belajar coding ala machine learning developer, kali ini kita akan mengulik tips belajar coding ala data scientist. Yuk, simak satu per satu!

Memiliki Growth Mindset

Kunci dasar kesuksesan belajar coding adalah memiliki growth mindset. Sebuah pola pikir yang meyakini bahwa keterampilan atau kemampuan dapat dikembangkan dengan kerja keras dan dedikasi. Mengapa harus growth mindset? 

Ya! Karena keterampilan coding tidak tiba-tiba muncul saat kita lahir, tetapi datang dari proses belajar dan konsistensi. Dengan growth mindset, kita akan melihat sebuah kesalahan dan hambatan sebagai jalan untuk belajar dan berkembang. 

Ini adalah sikap yang wajib dimiliki karena coding dan data science sering melibatkan pemecahan masalah yang kompleks. Dengan keyakinan bahwa kita dapat terus belajar dan tumbuh, motivasi yang kuat akan selalu hadir untuk mengatasi hambatan yang muncul selama proses belajar.

Growth mindset juga membantu kita untuk berpikir jangka panjang. Kita akan melihat proses belajar sebagai perjalanan yang berkesinambungan. Selain itu, kita akan lebih terdorong untuk terus mencoba hal-hal baru. Pola pikir ini membuat kita lebih siap menghadapi masalah yang kompleks.

Pahami Dasar-Dasar Matematika dan Statistika

Setelah memiliki growth mindset, kita bisa menanamkan pemahaman yang kuat tentang dasar matematika dan statistika. Kedua hal ini merupakan fondasi kritis dalam belajar coding ala data scientist. 

Di dunia data science, kita akan sering dihadapkan dengan analisis data, pemodelan statistik, dan algoritma machine learning yang bersandar pada konsep-konsep matematika dan statistika. Oleh karena itu, memahami aljabar linear, kalkulus, dan statistik adalah hal krusial. 

Ini dapat membantu kita merumuskan dan mengembangkan model statistik serta mengevaluasi hasil analisis data dengan tepat. Pemahaman kuat tentang statistika membuat kita lebih mampu mengambil keputusan bijak.

Matematika dan statistika dalam data science bukan hanya sekadar teori, tetapi juga alat pemecah masalah dunia nyata. Kemampuan ini akan membantu kita menghadapi tantangan analisis data yang kompleks dan mengatasi masalah dengan pendekatan yang terstruktur dan sistematis. Kita bisa memulainya dengan mengalokasikan waktu untuk mendalami konsep-konsep matematika dan statistika dalam konteks data science. 

Pilih Bahasa Pemrograman yang Tepat

Memahami dasar-dasar matematika dan statistika akan lebih sempurna jika dilanjutkan dengan memilih bahasa pemrograman yang tepat. Pemilihan bahasa pemrograman yang tepat akan mendukung kesuksesan perjalanan belajar coding kita. 

Di dunia data science, Python, R, dan Julia menjadi pilihan yang populer. Kita dapat memilih bahasa pemrograman berdasarkan tujuan dan kebutuhan dalam analisis data. Python sering dianggap sebagai pilihan yang ideal, khususnya bagi pemula, karena mudah dipelajari dan memiliki banyak library yang mendukung analisis data. 

Selain itu, Python digunakan secara luas dalam komunitas data science. R memiliki fokus pada statistik dan analisis data, sedangkan Julia menawarkan performa tinggi untuk analisis data skala besar. Sebelum perjalanan belajar coding dimulai, luangkan waktu untuk mempertimbangkan bahasa pemrograman yang paling sesuai dengan minat dan tujuan kita.

Bahasa pemrograman yang dipilih akan memengaruhi cara mengatasi permasalahan dan menganalisis data sehingga penguasaan terhadap bahasa pemrograman yang dipilih adalah suatu kewajiban. Kita dapat meletakkan fokus pada pemahaman sintaksis dan cara kerja bahasa pemrograman yang dipilih serta mempraktikkan keterampilan pemrograman. 

Ketepatan pemilihan bahasa pemrograman akan menentukan penguasaan kita terhadap konsep-konsep dalam data science. Hal tersebut juga memberikan fondasi yang kuat dalam perjalanan menjadi data scientist yang terampil.

Belajar dari Sumber Berkualitas

Setelah menentukan bahasa pemrograman yang tepat, tiba saatnya mencari sumber-sumber belajar yang berkualitas. Kualitas sumber belajar yang kita pilih akan menentukan kualitas hasil yang akan kita petik. 

Salah satu sumber belajar yang dapat menjadi rujukan adalah platform kursus online. Dunia yang serba digital saat ini membuat kita lebih mudah terhubung ke berbagai platform penyedia kursus online.

Salah satu platform online berkualitas yang bisa kita gunakan adalah Dicoding. Platform ini dapat mengantarkan kita menjadi data scientist berstandar global. Kurikulum yang lengkap dan didesain oleh tim expert Dicoding bersama para praktisi industri membuat platform ini tidak diragukan lagi kualitasnya. 

Dengan berfokus pada sumber-sumber belajar berkualitas, kita dapat memaksimalkan potensi untuk memahami konsep-konsep penting dalam coding dan data science. Selain itu, kita juga dapat memastikan investasi waktu dan usaha dalam belajar coding benar-benar melahirkan hasil yang nyata.

Gabung Komunitas Data Science

Belajar dari sumber berkualitas saja rasanya belum cukup, Devs. Bergabung dengan komunitas data science adalah salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk memperlancar perjalanan belajar coding. 

Komunitas bisa dijadikan tempat berinteraksi dengan sesama peminat data science. Kita dapat bergabung dengan forum online, seperti Stack Overflow, GitHub, atau bahkan komunitas lokal. 

Kita dapat berdiskusi tentang proyek-proyek yang sedang dikerjakan, meminta saran, hingga memecahkan masalah bersama orang-orang berpengalaman. Ini akan membantu peningkatan pemahaman kita tentang berbagai aspek dalam data science dan coding.

Komunitas data science juga menyediakan akses ke berbagai sumber daya, acara, dan kursus yang dapat membantu kita dalam pengembangan karier. Kita bisa mengikuti workshop, webinar, atau konferensi yang diadakan oleh komunitas. Selain itu, kolaborasi dengan anggota komunitas dapat membantu kita mendapatkan wawasan tentang tren terbaru dalam industri data science.

Praktik yang Konsisten

Beberapa tips yang sudah kita jelajahi sebelumnya akan semakin sempurna jika didampingi dengan praktik yang konsisten. Ini adalah faktor penentu dalam memperoleh keahlian coding. Seperti pepatah “Practice makes perfect“, praktik yang dilakukan secara terus menerus akan membantu kita mengembangkan keterampilan coding dengan cepat dan efektif. 

Praktik yang dimaksud meliputi menulis kode, menyelesaikan proyek-proyek, dan mengeksplorasi berbagai tugas yang relevan. Kita bisa mengawalinya dengan menjadwalkan waktu secara konsisten untuk belajar dan berlatih. Semakin sering kita menghadapi kode, semakin meningkat keterampilan dan rasa percaya diri kita. 

Selain itu, evaluasi dan refleksi hasil pekerjaan secara teratur adalah hal yang tak kalah penting. Dengan hal tersebut, kita dapat menyadari perkembangan saat ini dan mengetahui wilayah yang perlu ditingkatkan. 

Ingatlah bahwa belajar coding adalah perjalanan berkelanjutan. Semakin konsisten kita berlatih dan refleksi, semakin kuat fondasi keterampilan coding kita. Praktik yang konsisten dan refleksi yang bijak akan mengantarkan kita menjadi seorang data scientist yang andal.

Penutup

Memaknai belajar coding sebagai perjalanan berkelanjutan dapat membantu kita tetap termotivasi untuk terus berkembang. Kita dapat menjadikan perjalanan belajar sebagai kesempatan untuk tumbuh, berinovasi, dan menjelajahi potensi diri. Dengan komitmen dan tekad, kita akan meraih keberhasilan di masa depan.