Karena sekarang kamu sudah tau skill apa yang kamu miliki, kamu bisa memahami posisi kamu & upaya apa yang diperlukan untuk mencapai titik akhir
Data Science – Dewasa ini, data science adalah bagian penting dari berbagai industri. Pasalnya, sejumlah besar data yang dihasilkan menjadi perbincangan dan perdebatan hangat di kalangan TI. Selama bertahun-tahun, popularitas dari data science berkembang dan banyak perusahaan yang mulai menciptakan teknik tertentu untuk data science demi mengembangkan bisnis mereka.
Step 1: Getting started ( Memulai )
Sebelum kamu melanjutkan untuk belajar & beradaptasi dengan keterampilan baru, penting bagi kamu untuk memahami apa itu ilmu data & apakah kamu cocok untuk ilmu data atau tidak.
Artikel oleh Dhuocreative ini menjelaskan dengan tepat apa itu ilmu data, lebih lanjut menjelaskan tentang peran ilmuwan data, insinyur data, dan analis data yang pasti dapat membantu kamu dalam memutuskan kapal mana yang akan digunakan.
Step 2: Learn the basics of mathematics & statistics (Pelajari dasar-dasar matematika & statistik)
Hal berikutnya dalam jalur karier ilmu data adalah mempelajari dasar-dasar matematika & statistik. Topik yang tercantum di bawah ini harus menjadi area fokus kamu :
- Statistik deskriptif
- Kemungkinan
- Statistik Inferensial
- Aljabar linier
- Pemikiran Terstruktur
Kamu bisa mempelajari dengan GRATIS melalui buku statik gratis ini !!!
Step 3: Acquainting the key tools for data science (Mengenal alat utama untuk ilmu data)
- Python: Ini adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer & banyak digunakan. Mempelajari bahasa ini dapat membantu kamu membuat aplikasi web, menangani data besar, pembuatan prototipe cepat, dan banyak lagi. Kamu bisa mengikuti kelas dan mempelajarinya di kelas kami . Kelas kursus komputer , menyediakan kelas PYTHON PROGRAMMING MASTER
- R: Bahasa populer lainnya untuk pemrograman di R. Ini menyediakan lingkungan perangkat lunak gratis untuk komputasi statistik.
- Eksplorasi & Visualisasi Data: Jika kamu menyukai sisi analitik data yaitu analisis data, maka kamu harus mempelajari eksplorasi & visualisasi data. Eksplorasi data adalah langkah awal dari analisis data, sedangkan visualisasi data adalah representasi grafis dari data itu sendiri. Baik Python & R dapat digunakan untuk menjelajahi & memvisualisasikan data. Kamu bisa mengikuti kelas yang kami sediakan untuk mempelajarinya lebih dalam . Kami menyediakan kelas Kelas DATA ANALYST, sebagai tempat kursus terbaik di Medan.
Step 4: Learning the key tools for ML (Mempelajari alat utama untuk ML)
- Analisis Data Eksplorasi & Pembersihan Data:Sebelum beralih ke alat ML (Machine Learning), kamu harus memahami dengan baik apa itu EDA & pembersihan data. EDA atau analisis data eksplorasi adalah cara mempelajari kumpulan data untuk meringkasnya ke dalam format visual. Pembersihan data adalah proses mendeteksi & memperbaiki kesalahan, dan memastikan bahwa data bebas dari kesalahan.
Lembar di bawah & artikel di sini dapat membantu kamu memulai EDA sekarang.
2. Pemilihan Fitur & Rekayasa: Ini biasanya menjadi langkah kamu selanjutnya dalam mempelajari ML. Ini menggunakan pengetahuan domain untuk mendapatkan fitur dari data, yang pada gilirannya membantu meningkatkan kinerja algoritme ML. Jadi, jika kamu ingin mendapatkan keahlian dalam domain ML, kamu perlu belajar tentang pemilihan fitur & rekayasa.
3. Pemilihan Model: Dari semua model statistik, kamu harus memilih satu model yang paling cocok untuk masalah kamu .
Step 5: Profile building (Bangunan profil)
Membangun profil di GitHub adalah tugas penting yang harus diselesaikan oleh setiap data scientist. Ini adalah salah satu cara paling efektif bagi ilmuwan data untuk mengumpulkan semua kode proyek yang telah mereka lakukan. Ini menampilkan kode kamu dan proyek yang dilakukan dan menunjukkan berapa lama kamu telah mempraktikk an ilmu data.
Selanjutnya, kamu harus menjadi bagian dari beberapa forum diskusi. Ini akan membantu kamu menemukan jawaban atas pertanyaan yang membuat Kamu terjebak. Berikut adalah beberapa forum diskusi yang dapat kamu ikuti:
Untuk mendapatkan lebih banyak pengetahuan dalam domain ilmu data, mulailah mengikuti berbagai saluran YouTube.
Step 6: Prepare for a data science interview (Bersiaplah untuk wawancara ilmu data)
kamu perlu mengetahui semua konsep ilmu data utama yang dapat membantu kamu melakukan wawancara dengan baik. Jawaban, dan Konsep Kunci kamu dapat mempersiapkan diri untuk wawancara.
Step 7: Take a look at a typical data scientist’s job (Lihatlah pekerjaan tipikal ilmuwan data)
Mencapai akhir peta jalan sains data kamu, kamu mungkin ingin mendapatkan gambaran tentang pekerjaan khas ilmuwan data. Itu selalu membantu untuk melihat beberapa deskripsi pekerjaan, memperlihatkan keahlian Kamu , dan menonjol sebagai kandidat terbaik. Jika Kamu pikir kamu cocok untuk itu, Kamu harus segera memulai!
