Belajar data science dengan Python adalah keputusan terbaik jika kamu ingin berkarier di industri ini. Ia menjadi bahasa pemrograman yang tren popularitasnya terus naik di kalangan data scientist.
Bahkan, banyak pihak memprediksi tren ini akan terus berlanjut dengan meningkatnya perkembangan di ekosistem Python. Dengan kata lain, belajar Python tidak akan menyia-nyiakan waktumu, justru hal ini bisa membuka pintu kesempatan yang sangat lebar.
Belajar data science dengan Python
Sekarang kamu benar-benar ingin belajar data science dengan Python. Oleh karenanya, otomatis mempelajari bahasa pemrograman ini jadi hal yang tak terelakkan. Langkah-langkah berikut bisa kamu jadikan pedoman ringkas.
Bergabung di komunitas
Karena sifatnya yang open-source, langkah pertama yang sebaiknya kamu lakukan adalah mencari komunitasnya dan jangan ragu untuk bergabung. Cari yang aktif dan konstruktif!
Dengan bergabung dengan komunitas, kamu berada di antara orang-orang yang berpikiran sama dan meningkatkan peluangmu untuk memperoleh rekomendasi pekerjaan. Bahkan, menurut Society for Human Resource Management, referal menyumbang 30% dari total perekrutan karyawan.
Gimana cara cari komunitas? Ada banyak yang bisa kamu pilih, tinggal masukkan keywords ke mesin pencarian. Bahkan Python memiliki kanal komunitas sendiri di Discord.
Pelajari Libraries data science Python
Berbeda dari beberapa bahasa pemrograman lain, Python memiliki Libraries yang bisa mamudahkanmu dalam mengerjakan sesuatu. Artinya, memahami aspek ini jadi hal yang krusial.
Tiga “perpustakaan” Python terbaik dan terpenting untuk data science adalah NumPy, Pandas, Matplotlib, dan scikit-learn.
NumPy
Library yang memudahkanmu dalam melakukan operasi hitung matematika dan statistik secara lebih mudah. Ia juga jadi basis untuk banyak Libraries lainnya.
Pandas
Library Python ini dibuat khusus untuk memfasilitasi pekerjaan yang berkaitan dengan data. Banyak aktivitas data science yang bisa dilakukan di sini.
Matplotlib
Library ini berfokus pada visualisasi. Dengannya, kamu bisa membuat wujud visual dari datamu secara cepat dan mudah.
scikit-learn
Library ini paling populer untuk machine learning yang berbasis Python.
Kerjakan berbagai proyek
Setelah menemukan komunitas yang tepat dan memperoleh pasokan materi belajar yang cukup, langkah selanjutnya adalah praktik sambil belajar.
Ini adalah jalan pintas agar kamu bisa lebih cepat familier dengan data science dan Python itu sendiri. Kerjakan proyek berdasarkan materi dasar yang biasanya disasar oleh data science.
Beberapa jenis proyek yang perlu dipertimbangkan:
Proyek Pembersihan Data
Berisi beragam proyek yang melibatkan data kotor atau “data tidak terstruktur” yang kamu bersihkan dan analisis. Sebagian besar data yang ada di industri akan memerlukan pembersihan sebelum bisa diproses.
Proyek Visualisasi Data
Membuat visualisasi yang menarik dan mudah dibaca adalah tantangan tersendiri. Akan tetapi jika kamu bisa melakukannya dengan benar, analisismu akan jauh punya nilai lebih.
Proyek Machine Learning
Jika kamu bercita-cita untuk bekerja sebagai data scientist, machine learning tidak terelakkan. Jadi, jangan lewatkan pula aspek ini.
Butuh berapa lama untuk belajar data science dengan Python?
Pertanyaan tentang lamanya durasi belajar Python biasanya jadi yang pertama muncul di pikiran.
Sebagai gambaran, untuk pembelajaran yang berfokus pada data science, biasanya berkisar dari tiga bulan hingga satu tahun. Itu pun harus dibarengi praktik yang konsisten. Akan tetapi semuanya kembali lagi ke individu masing-masing—ada yang cepat dan ada yang lambat.
Kalau pengin lebih terstruktur, boleh banget belajar data science lewat Python dengan mengikuti kursus online. Salah satu yang layak dicoba adalah Kelas Data Science Bitlabs.
Di situ kamu bisa memperoleh semua poin yang sudah disebut di artikel ini: komunitas, materi, hingga praktiknya. Bahkan, ada bimbingan langsung dari para praktisi industri. Enak kan?
Selamat belajar!
Leave a Reply