Memulai Karier di Dunia Data Science

Menjadi bagian dari dunia data science memang tidak pernah mudah. Tapi tenang, artikel ini hadir sebagai panduan langkah demi langkah untuk kamu yang masih pemula dan ingin mulai berkarier di bidang ini.

Memiliki gambaran yang jelas tentang bagaimana memulai karier di data science selalu penting. Apalagi sekarang, ketika pasar kerja mulai melambat, hal ini menjadi semakin krusial. Lalu, apakah masih layak dikejar? Jawabannya: ya. Data science tetap menjanjikan gaji tinggi dan karier yang menarik. Tapi, dalam beberapa tahun terakhir, mendapatkan pekerjaan di bidang ini memang makin menantang—terutama bagi pemula yang sering kali bingung harus mulai dari mana.

Untuk itulah panduan ini dibuat. Yuk, simak langkah-langkahnya! 🚀

DAFTAR ISI

Apa Itu Data Science?

Data science adalah bidang yang menggunakan data untuk menggali insight atau wawasan. Caranya? Biasanya lewat teknik statistik, dan jika perlu, menggunakan model machine learning (ML).

Siapa yang Bisa Jadi Data Scientist?

Nggak harus punya gelar komputer atau latar belakang pendidikan khusus kok.

Kalau kamu senang memecahkan masalah, suka main-main dengan data dan angka, serta menikmati proses menyampaikan insight dari data, maka data science bisa jadi dunia yang menyenangkan buat kamu.

Tapi perlu diingat: data science itu bidang yang terus berkembang. Artinya, kamu juga harus siap untuk terus belajar biar tetap relevan. 📚

• Pembuatan Aplikasi Berbasis Web Sistem Manajemen Sekolah
• Jasa Backlink DoFollow Berkualitas Dari Berbagai Topik
• Jasa Renovasi/Perombakan Tampilan Situs Web Dinamis dan Statis

Roadmap Langkah Demi Langkah

Berikut ini panduan tahap demi tahap untuk mulai belajar data science:

🔹 Langkah #1: Kuasai Dasar-dasarnya

Karena data science mencakup berbagai disiplin ilmu, kamu perlu memahami beberapa bidang inti terlebih dahulu.

1. Belajar Bahasa Pemrograman

Hampir semua tahapan dalam alur kerja data science butuh bahasa pemrograman—mulai dari mengumpulkan data, membersihkan, menganalisis, membangun model ML, membuat visualisasi, sampai otomatisasi pelaporan.

Python jadi standar industri saat ini karena fleksibel dan punya banyak pustaka pendukung:

Yang Perlu Dipelajari:  

1. Dasar: variabel, loop, fungsi, kondisi, penanganan error
2. Struktur data: list, dictionary, array
3. Library penting:
   1. pandas – manipulasi data
   2. NumPy – komputasi numerik
   3. Matplotlib – visualisasi dasar
   4. scikit-learn – model ML

Sumber Belajar:

• Python: freeCodeCamp, Codecademy, StrataScratch, DataCamp, Python Data Science Handbook
• R: swirl, R Studio Education, Codecademy, DataCamp, R for Data Science, Hands-On Programming With R  

2. Pahami Matematika dan Statistika

Gak perlu jadi profesor matematika, tapi pemahaman dasar tentang statistik dan matematika penting banget biar kamu ngerti cara kerja model ML.

Yang Perlu Dipelajari:  

1. Statistik deskriptif: mean, median, mode, standar deviasi, persentil
2. Probabilitas: distribusi normal, binomial, Poisson, uniform
3. Uji hipotesis: p-value, t-test, z-test
4. Aljabar linier & kalkulus: vektor, matriks, turunan, gradien

Sumber Belajar: Khan Academy, StatQuest, Brilliant.org, Mathematics for Machine Learning  

3. Jago SQL dan Data Wrangling

Sebagai data scientist, kamu bakal sering ambil data dari database—dan itu artinya harus paham SQL.

Yang Perlu Dipelajari:  

1. SQL dasar: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN
2. Subquery & CTE
3. Fungsi agregat & window functions
4. Data wrangling di Python: handle missing value, ubah format, feature engineering, reshape data

Sumber Belajar: SQLBolt, Mode SQL, Khan Academy, StrataScratch, dokumentasi pandas

4. Belajar Machine Learning

ML memungkinkan sistem belajar dari data dan bikin prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit.

Yang Perlu Dipelajari:  

* Supervised Learning:

* Linear Regression
* Logistic Regression
* Decision Trees
* Unsupervised Learning:

* K-Means Clustering
* PCA (dimensionality reduction)
* Evaluasi Model: akurasi, precision, recall, F1-score
* Tools:

* Wajib: `scikit-learn`
* Lanjutan: XGBoost, TensorFlow, PyTorch, lightgbm

Sumber Belajar: Kursus Andrew Ng, ML Crash Course, StatQuest, dokumentasi scikit-learn

• Domain, Hosting, Hingga VPS Murah untuk Proyek Anda
• Tingkatkan SEO Website Dengan Ribuan Weblink Bebagai Topik!
• Mau Hemat Biaya Transfer Antar Bank dan Isi Saldo e-Wallet?

5. Pahami Peran AI

Kamu gak harus bikin model AI skala besar. Tapi sekarang makin banyak perusahaan minta kamu tahu cara pakai API AI, prompt LLM (Large Language Model), atau integrasi AI ke pipeline ML.

Yang Perlu Dipelajari:  

1. Dasar deep learning: neural network, backpropagation, fungsi aktivasi
2. Penggunaan LLM dalam data science
3. Tools: OpenAI API, Claude, Google Gemini API, LangChain, Hugging Face, NVIDIA NGC, dst.
4. Prompt engineering: summarization, classification, code generation

Sumber Belajar: HuggingFace Courses, ChatGPT Prompt Engineering, Google’s Generative AI Path, OpenAI API Docs

6. Visualisasi dan Komunikasi

Data yang bagus tapi nggak bisa dijelaskan dengan baik, ya percuma. Kamu perlu tahu cara menyajikan data secara visual.

Yang Perlu Dipelajari:  

1. Jenis chart: bar, line, scatter, histogram, box plot
2. Prinsip desain visualisasi
3. Storytelling: buat narasi, gunakan anotasi, susun visual logis
4. Tools:
   1. Python: Matplotlib, seaborn, Plotly
   2. BI Tools: Tableau, Power BI
   3. Lainnya: Looker Studio, Altair

Sumber Belajar: Dokumentasi Plotly, DataCamp, Storytelling with Data, IBM Data Viz Course

7. Bangun Wawasan Industri dan Business Thinking

Data science itu bukan cuma soal coding, tapi juga soal menyelesaikan masalah bisnis. Jadi kamu harus bisa menyambungkan hasil analisis ke dampak nyata buat perusahaan.

Yang Perlu Dipelajari:  

1. KPI di berbagai industri
2. Rumuskan masalah bisnis jadi pertanyaan analitis
3. Tahu cara tanya yang tepat sebelum mulai analisis
4. Komunikasi yang relevan dengan stakeholder

Sumber Belajar: Harvard Business Review, McKinsey Insights, laporan keuangan publik, Lenny’s Newsletter, a16z Blog, Finimize, STAT News

Pesan Sponsor

🔹 Langkah #2: Praktikkan Skill yang Sudah Dipelajari

Buat employer tertarik, kamu harus bisa nunjukkin bahwa kamu beneran bisa menyelesaikan masalah nyata.

1. Bangun Portofolio

Portofolio bisa jadi cara terbaik nunjukkin keahlianmu. Isinya bukan cuma hasil akhir, tapi juga proses berpikir dan analisis dari awal sampai akhir.

Yang Perlu Dicantumkan:  

1. Konteks bisnis
2. Proses pembersihan data
3. EDA (Eksplorasi Data)
4. Hasil akhir
5. Kode di GitHub
6. (Opsional) Tulis blog post

Tools: Jupyter Notebook, Google Colab, GitHub, Notion, Medium, Hashnode

Sumber Proyek & Dataset: Kaggle, UCI ML Repo, Data.gov, Airbnb Dataset, World Bank, 22 ML Projects

2. Cari Pengalaman (Meski Belum Bekerja)

Perekrut gak selalu peduli kamu belajar di mana, tapi lebih peduli kamu pernah ngapain. Jadi, praktek sebisa mungkin!

Cara Dapat Pengalaman:  

• Freelance di Upwork
• Relawan di NGO
• Kompetisi di Kaggle
• Open-source project: scikit-learn, pandas, DataKind
• Magang atau kerja paruh waktu

🔹 Langkah #3: Lamar Pekerjaan

Jangan tunggu sampai kamu merasa "sudah ahli". Dunia data science terlalu luas untuk dikuasai semua. Jadi, sambil belajar, tetap apply kerja!

Jenis Pekerjaan yang Bisa Dilamar:  

1. Data Analyst – kalau kamu masih belajar ML
2. Data Scientist Entry Level – kalau sudah nyaman bikin proyek end-to-end

Penutup

Masuk ke dunia data science itu bisa dilakukan siapa saja, asal konsisten dan fokus. Mulailah dari dasar, terus praktik, dan dokumentasikan setiap prosesnya. Kamu nggak perlu jago semuanya dari awal. Yang penting: mulai dulu. 😉

Dalam beberapa bulan yang terarah, kamu bakal kaget lihat sejauh mana kamu bisa berkembang!

Sumber: Nate Rosidi (8 Mei 2025).

Tebejowo.com didukung oleh pembaca. Kami mungkin memperoleh komisi afiliasi ketika Anda membeli melalui tautan di situs web kami. Untuk kolaborasi, sponsorship, hingga kerjasama, bisa menghubungi: 0857-1587-2597.

Ikuti juga kami di Google News untuk mendapatkan notifikasi artikel terbaru dari gawai Anda.