6 Kesan Pertama yang Umum saat Pemula Belajar Data Science

Kesan pertama yang muncul saat pemula pertama kali terjun ke dunia data science adalah banyak pemula merasa kewalahan dan bingung dengan berbagai istilah maupun terminologi teknis. Misalnya, istilah seperti machine learning, yang mencakup konsep-konsep seperti supervised learning dan unsupervised learning, sering kali terasa asing dan rumit. Selain itu, istilah seperti data preprocessing, feature engineering, dan overfitting juga dapat menambah kebingungan.

Kebingungan ini diperburuk oleh banyaknya sumber belajar yang ada, di mana setiap sumber dapat menggunakan istilah yang sedikit berbeda atau menjelaskan konsep yang sama dengan cara yang tidak konsisten. Hal ini bisa membuat pemula merasa terjebak dalam labirin jargon yang sulit dimengerti. Oleh karena itu, sangat penting bagi pemula untuk mencari sumber yang jelas dan komprehensif serta tidak ragu untuk bertanya atau berdiskusi dengan sesama pembelajar agar dapat memahami konsep-konsep dasar dengan lebih baik.

Meski kebingungan di awal terasa mengganggu, banyak pemula juga kagum dengan potensi yang dimiliki dari ilmu data science ini. Kemampuan untuk menggali wawasan berharga dari data yang sangat besar dan beragam. Mengaplikasikannya dalam berbagai industri seperti kesehatan, keuangan, dan pemasaran sering kali menjadi motivasi utama bagi para pemula untuk terus belajar.

Jika menggunakan teknik-teknik analisis dan pemodelan yang tepat, data dapat digunakan untuk memprediksi tren, memahami perilaku pelanggan, dan bahkan membuat keputusan strategis yang lebih baik. Hal ini menunjukkan bahwa data science bukan hanya sekadar pengolahan data, tetapi juga alat yang dapat memengaruhi masa depan bisnis dan inovasi. Ketika para pemula mulai menyadari dampak besar yang bisa dihasilkan oleh keterampilan ini, motivasi mereka untuk belajar semakin meningkat. Setiap langkah kecil dalam memahami dan menerapkan konsep-konsep data science menjadi sebuah langkah menuju eksplorasi yang lebih dalam dan penerapan yang lebih luas di dunia nyata.

Sudah bukan rahasia lagi bila data science selalu tidak lepas dari penggunaan bahasa pemrograman, baik itu Python, R, maupun SQL. Banyak pemula merasa terintimidasi ketika pertama kali harus berhadapan dengan kode. Bagi yang belum terbiasa dengan bahasa pemrograman, perasaan takut akan salah atau gagal menjalankan kode sering kali muncul.

Jangan biarkan ketakutan tersebut menghentikan langkahmu. Mulailah dengan memahami dasar-dasar bahasa pemrograman yang kamu pilih. Python, misalnya, dikenal sebagai bahasa yang ramah bagi pemula karena sintaksisnya yang sederhana dan mudah dipahami. Menggunakan platform pembelajaran interaktif seperti Codecademy atau Kaggle bisa menjadi cara yang efektif untuk mulai menulis kode dan melihat hasilnya secara langsung.

Selanjutnya, praktik adalah kunci utama untuk mengatasi ketakutan dan kebingungan ini. Practice makes perfect. Luangkan waktu untuk menyelesaikan proyek kecil atau tantangan pemrograman yang dapat meningkatkan kepercayaan diri dan kemampuanmu. Dengan konsistensi dalam berlatih dan terus mencari sumber daya (resources) yang tepat, kamu akan semakin nyaman berinteraksi dengan kode dan memahami konsep-konsep data science yang lebih kompleks. Ingatlah, tiap ahli pernah menjadi pemula. Jadi, jangan ragu untuk bertanya dan mencari bantuan dari komunitas online atau teman seprofesi.

Bagi yang belum tahu, ilmu data science sendiri sebenarnya berakar dari konsep statistik dan matematika. Dua bidang ilmu ini kerap disandingkan dengan domain bisnis dari sudut pandang latar belakang perusahaan yang ia tekuni nanti. Pemula yang tidak memiliki latar belakang yang kuat di bidang ini sering kali merasa kewalahan ketika harus memahami konsep-konsep seperti distribusi probabilitas, korelasi, regresi linear, dan lain-lain. Namun, pemahaman yang mendalam tentang konsep-konsep tersebut sangat penting karena data science tidak hanya tentang mengolah data, tetapi juga tentang menginterpretasikan data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Statistik membantu kita memahami pola dan tren dalam data, sedangkan matematika memberikan landasan untuk membuat model yang dapat memprediksi hasil di masa depan. Oleh karena itu, bagi pemula, penting untuk memulai dengan dasar-dasar statistik dan matematika sebelum beranjak ke teknik yang lebih kompleks. Sebagai contoh, pemahaman tentang distribusi probabilitas dapat membantu dalam menentukan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa. Sedangkan konsep regresi linear dapat digunakan untuk memahami hubungan antara variabel yang berbeda. Dengan memahami dasar-dasar ini, pemula akan lebih siap untuk menghadapi tantangan yang lebih besar dalam data science.

Di tengah gempuran kebingungan dan kewalahan dan proses pembelajaran, muncul setitik kepuasan tersendiri di benak pemula yang baru belajar data science. Kepuasan ini muncul akibat berhasilnya membuat model prediktif sederhana, menemukan pola menarik dalam dataset, menemukan pola dalam data yang tampaknya acak, atau melihat model prediktif yang mereka buat memberikan hasil yang memuaskan. Keberhasilan ini tentu memotivasi pemula data untuk tetap belajar dan mengeksplorasi lebih dalam.

Setiap pencapaian, sekecil apa pun akan dapat menjadi batu loncatan untuk bisa melangkah ke tahap berikutnya. Pemula yang merasakan kepuasan ini sering kali merasa terdorong untuk mencari tantangan yang lebih besar, seperti mencoba algoritma baru, membangun proyek yang lebih kompleks, atau bahkan berkolaborasi dengan sesama pembelajar. Ketika melihat bahwa usaha dan ketekunan mereka membuahkan hasil, pemula merasa lebih percaya diri untuk menghadapi tantangan yang lebih besar. Selain itu, kepuasan ini juga menciptakan rasa ingin tahu yang mendalam mendorong mereka untuk terus menggali lebih jauh tentang teori-teori dan teknik-teknik baru dalam data science.

Kesan terakhir yang sering muncul adalah menyadari bahwa sebagian besar pekerjaan data scientist bukanlah membuat model yang canggih, melainkan melakukan data cleaning. Proses membersihkan data, menangani missing values, serta mengubah format data sering kali memakan waktu lebih lama daripada analisis atau pemodelan itu sendiri. Melansir Leigh Dodds, pekerjaan data scientist menghabiskan 80 persen waktunya untuk melakukan proses cleaning data daripada menghasilkan insight.  

Hal ini menunjukkan betapa pentingnya keterampilan dalam data wrangling dan pemahaman tentang kualitas data. Tanpa data yang bersih dan terstruktur dengan baik, model yang dibangun tidak akan dapat memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan. Oleh karena itu, pemula dalam data science perlu memahami bahwa investasi waktu dalam proses pembersihan data adalah kunci untuk menghasilkan analisis yang berkualitas tinggi. Kesadaran ini juga mendorong mereka untuk lebih menghargai setiap langkah dalam proses analisis karena setiap langkah memiliki dampak signifikan terhadap hasil akhir. Dengan pengalaman, pemula pun akan belajar untuk lebih cepat mengenali pola dan masalah yang mungkin muncul dalam data sehingga dapat menghemat waktu dan usaha di masa depan. Pada akhirnya, kemampuan untuk membersihkan dan mempersiapkan data dengan baik akan menjadi salah satu fondasi utama bagi kesuksesan mereka dalam karier data science.

Belajar data science bagi pemula memang penuh dengan tantangan. Namun, tak dapat dipungkiri jika belajar data science juga membuka banyak pintu kesempatan. Kesan pertama yang muncul di benak pemula saat baru kali pertama mendengar ataupun menekuni ilmu ini dapat memotivasi mereka untuk terus mengeksplorasi dan mendalami berbagai aspek dari disiplin ilmu data science. Tetaplah bersabar dan terus belajar.

Dengan ketekunan, tekad, dan kemauan yang besar untuk belajar, siapa saja bisa untuk menguasai data science. Siapa tahu, suatu saat nanti ilmu ini bisa kamu jadikan sebagai golden ticket mewujudkan impianmu berkarier di industri data yang selama ini kamu idam-idamkan? Semangat terus, ya!