5 Cara Mudah Belajar Python Untuk Data Science

‍

‍

Menguasai bahasa pemrograman Python merupakan salah satu skill yang harus dikuasai untuk berkarir di bidang Data Science. Pada tahun 2016, Phyton mengambil alih posisi R di Kaggle, platform utama untuk kompetisi Data Science.

Pada tahun 2017, Python melampaui R dalam jajak pendapat tahunan KDNuggets tentang tools yang paling banyak digunakan oleh para ilmuwan data. Setahun kemudian, 66% Data Scientist mengklaim telah menggunakan Python setiap hari, menjadikannya bahasa nomor satu untuk para analis profesional.

Pakar Data Science berharap tren ini terus berlanjut dengan peningkatan perkembangan di ekosistem Python.  Berdasarkan Neuvoo, gaji rata-rata Data Scientist mencapai Rp 10-20 juta dalam sebulan.

Jumlah itu diperkirakan akan terus meningkat, karena permintaan akan data scientist diperkirakan akan terus meningkat. Menurut Quanthub, selama tahun 2020, ada tiga kali lebih banyak posting pekerjaan di bidang Data Science dibanding pencarian pekerjaan untuk Data Science. Itu berarti permintaan ahli data jauh melebihi pasokan.

Untungnya, kini ada banyak cara untuk mempermudah kamu mempelajari Python dan dasar-dasar pemrograman lainnya. Namun perlu diingat, setiap langkah dalam proses ini perlu diiringi dengan kerja keras. Jika kamu memiliki komitmen dan mendedikasikan waktu untuk mempelajari Python. Maka skill kamu tidak hanya bertambah, tetapi juga berpotensi membawa karir kamu ke jenjang yang lebih tinggi.

Cara Belajar Python untuk Data Science

Untuk menjadi seorang Data Scientist harus memiliki hard skill dan soft skill. Berikut lima langkah yang bisa kamu coba untuk meningkatkan keterampilan kamu dalam Data Science.

Pelajari Dasar-Dasar Python

Belajar Dasar Python

Sebelum mengenal Data Science, kamu bisa mulai dengan mempelajari dasar-dasar pemrograman Python. Salah satu tools penting yang bisa kamu gunakan adalah Jupyter Notebook yang telah dikemas dengan pustaka Python.

Selain itu, kamu juga bisa belajar melalui komunitas Python atau Data Science. Dengan bergabung dalam komunitas, kamu dapat belajar sambil diskusi dengan para senior hingga membuka peluang kamu untuk berkarir di bidang Data Science. Menurut Society for Human Resource Management, rujukan karyawan mencapai 30% dari semua perekrutan.

Untuk mempelajari dasar Python secara mendalam, kamu dapat membuat akun Kaggle, bergabung dengan grup Meetup lokal, dan berpartisipasi dalam komunitas Data Science.

Berlatih Proyek Mini Python

Membuat Projek Data Science

Kamu dapat mencoba memprogram hal-hal seperti kalkulator untuk game online, atau program yang mengambil informasi cuaca dari Google di kota tempat kamu tinggal. Selain itu, kamu dapat membuat game dan aplikasi sederhana agar kamu terbiasa menggunakan Python.

Membuat projek mini seperti ini akan membantu kamu mempelajari Python. Program ini adalah standar untuk semua bahasa dan langkah awal bagi kamu untuk memahami dasar-dasar Python.

Kamu harus mulai mempelajari API dan web scraping. Selain membantu kamu belajar Python, web scraping akan berguna bagi kamu untuk mengumpulkan data.

Pelajari Library Data Science Python

Library Data Science

Tidak seperti beberapa bahasa pemrograman lainnya, dengan Python umumnya ada cara terbaik untuk melakukan sesuatu. Berikut beberapa database terbaik dalam pengerjaan data dengan Python.

NumPy

NumPy adalah sebuah database yang membuat berbagai operasi matematika dan statistik menjadi lebih mudah. NumPy juga merupakan dasar bagi banyak fitur database pandas.

Pandas

Pandas adalah database Python yang dibuat khusus untuk memfasilitasi kerja dengan data. Ini merupakan inti dari banyak pekerjaan Data Science Python.

Matplotlib

Matplotlib adalah database visualisasi yang berfungsi untuk membuat bagan dari data dengan cepat dan mudah.

Scikit-learn

Scikit-learn adalah library paling populer untuk pekerjaan machine learning dengan Python.

NumPy dan Pandas merupakan database yang paling banyak digunakan untuk mengelola dan mengolah data. Sedangkan Matplotlib adalah database visualisasi data yang membuat grafik seperti yang kamu temukan di Excel atau Google Sheets.

Buat Portofolio Data Science Saat Mempelajari Python

Membuat Portofolio Data Science

Bagi para calon Data Scientist, portofolio adalah suatu keharusan. Projek-projek ini harus mencakup pekerjaan dengan beberapa kumpulan data yang berbeda dan harus memberikan wawasan menarik untuk para audience. Berikut beberapa jenis projek yang perlu dipertimbangkan.

Projek Data Cleaning - Setiap projek yang melibatkan data kotor atau "tidak terstruktur" yang kamu bersihkan dan analisis akan memberi kesan tersendiri bagi calon pemberi kerja karena sebagian besar data perlu dibersihkan.

Projek Data Visualization - Membuat visualisasi yang menarik dan mudah dibaca merupakan tantangan pemrograman dan desain. Namun jika kamu dapat melakukannya dengan benar, analisis kamu akan jauh lebih berkesan. Memiliki grafik yang terlihat bagus dalam sebuah projek akan membuat portofolio kamu banyak dilirik.

Projek Machine Learning - Jika kamu bercita-cita untuk bekerja sebagai ahli data, maka kamu membutuhkan projek yang memamerkan keahlian Machine Learning dengan berfokus pada penggunaan algoritma populer yang berbeda.

Kamu harus bisa menyajikan data dengan jelas secara visual. Idealnya dalam format seperti Notebook Jupyter sehingga mudah dipahami oleh orang teknis maupun non-teknis. Di samping itu, portofolio kamu tidak membutuhkan tema tertentu. Kamu hanya perlu mengumpulkan kumpulan data yang kamu minati, lalu temukan cara untuk menggabungkannya. Namun, jika kamu ingin bekerja di perusahaan atau industri tertentu. Menampilkan projek yang relevan dengan industri tersebut dalam portofolio adalah ide yang bagus.

Dengan menampilkan projek seperti ini akan membuat kamu berpotensi untuk melakukan kolaborasi dan menunjukkan kepada calon pemberi kerja bahwa kamu benar-benar berkomitmen untuk mempelajari Python dan skill pemrograman yang penting lainnya. Salah satu hal menarik tentang Data Science adalah portofolio kamu berfungsi ganda sebagai resume sekaligus menonjolkan keterampilan yang kamu miliki, seperti pemrograman Python.

Menerapkan Teknik Data Science Tingkat Lanjut

Belajar Data Science

Terakhir, terus berusaha untuk mengasah keterampilan kamu. Perjalanan karir Data Science kamu akan penuh dengan pembelajaran terus-menerus. Untuk itu, ada kursus lanjutan yang dapat kamu ikuti untuk memastikan kamu telah menguasai semua dasar.

Kamu tentu ingin terbiasa dengan model regresi, klasifikasi, dan pengelompokan k-means. Begitu juga dengan membuat Machine Learning - model bootstrap dan membuat jaringan neural menggunakan scikit-learn.

Data Science adalah bidang yang terus berkembang yang mencakup berbagai industri. Di samping ada permintaan yang terus meningkat, juga ada peluang eksponensial untuk belajar. Lanjutkan membaca, berkolaborasi, dan berdiskusi dengan orang lain untuk dapat mempertahankan minat dan keunggulan kompetitif dari waktu ke waktu.

Berapa Lama Waktu Untuk Mempelajari Python?

Belajar Python for Data Science

Setelah membaca langkah-langkah ini, pertanyaan paling umum yang orang-orang tanyakan  adalah "Berapa lama waktu yang dibutuhkan?". Ada banyak perkiraan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mempelajari Python. Untuk Data Science secara khusus diperkirakan mulai dari tiga bulan hingga satu tahun praktik yang konsisten. Namun itu tergantung pada jadwal yang kamu inginkan serta waktu luang yang kamu dedikasikan untuk mempelajari Python dan kecepatan belajar yang kamu miliki.

Di mana Tempat Belajar Python untuk Data Science?

Tempat Belajar Data Science

Ada banyak tempat belajar Python di luar sana, namun jika kamu ingin mempelajarinya untuk Data Science, yang terbaik adalah memilih tempat yang secara khusus mengajarkan tentang Data Science.

Hal ini disebabkan karena Python juga digunakan dalam berbagai ilmu pemrograman lainnya mulai dari pengembangan game hingga aplikasi seluler. Jika kamu ingin mempelajari Data Science secara mendalam. Metode belajar terbaik adalah tempat di mana kamu dapat belajar secara interaktif dengan kurikulum yang telah dirancang oleh para ahli data.

Hacktiv8 sebagai pionir pelatihan coding intensif pertama di Indonesia kini telah membuka Bootcamp Data Science untuk kamu yang ingin menjadi seorang Data Scientist atau Data Analyst dalam 12 minggu. Di program ini kamu bisa belajar Data Science secara intensif dengan dibimbing instruktur berpengalaman.

Adapun materi-materi yang akan kamu pelajari meliputi Python, Database, Web Scraping Machine Learning, Deep Learning, hingga Big Data. Kamu juga akan mendapat fasilitas belajar seperti 1-on-1 mentoring, Engineering Empathy untuk melatih soft skill kamu, dan Career Coaching yang akan membantu kamu untuk mempersiapkan CV dan interview setelah lulus dari program ini.

Batch 1 akan dimulai pada 28 Juni 2021. Kesempatan kamu untuk berkarir di bidang Data Science dengan ikut Bootcamp Data Science Hacktiv8. Daftar sekarang juga melalui hacktiv8.com/fullstack/bootcamp-data-science