Tanpa Latar Belakang IT? Tenang, Kamu Tetap Bisa Belajar Data Science!

Pentingnya Data Science dan Tingginya Minat

Data science belakangan ini menjadi bidang yang sangat populer dan krusial. Harvard Business Review bahkan menjuluki profesi data scientist sebagai “pekerjaan paling seksi di abad 21”. Apa pasal? Peran data dalam bisnis kian dominan – banyak keputusan kini diambil berbasis data.

Seperti diungkap oleh Dharma Setiawan (Data Scientist), “sekarang banyak banget pengambilan keputusan didasarkan pada data... kalau ada data kita jadi semakin yakin ketika mengambil keputusan... dulu mungkin orang tua kita menganggap faktor keberuntungan besar, tapi zaman sekarang ada data yang bisa lebih kita yakini.” Pernyataan ini menegaskan bahwa kemampuan mengolah data menjadi insight sangat dibutuhkan di era modern.

Dampaknya, permintaan talent data science meledak. Secara global, lowongan pekerjaan untuk data scientist di Indeed meningkat 256% pada tahun 2019. Tren serupa terjadi di Indonesia – semakin banyak organisasi mencari data scientist seiring pentingnya data untuk menunjang keputusan bisnis. Namun sayangnya, jumlah tenaga ahli data di tanah air masih terbatas sehingga terjadi talent gap.

Kondisi ini membuka peluang karir cemerlang bagi siapa saja yang siap mengisi kebutuhan tersebut. Tak heran jika banyak orang berbondong-bondong mulai mempelajari data science, bahkan tidak hanya lulusan IT atau statistika, melainkan dari berbagai latar bidang pendidikan. Dengan prospek cerah dan gaji menjanjikan, data science telah menarik minat profesional lintas disiplin untuk terjun ke bidang ini.

Latar Belakang IT Bukan Syarat Mutlak

Jika kamu merasa bukan berasal dari jurusan komputer, tidak perlu khawatir – latar belakang IT bukan syarat wajib untuk belajar data science. Faktanya, studi menunjukkan sebagian besar data scientist tidak berlatar belakang ilmu komputer.

Menurut analisis survei Kaggle, 67% data scientist profesional berasal dari jurusan non-Computer Science (non-IT). Mereka datang dari beragam disiplin, mulai ilmu sosial, matematika, bisnis, hingga humaniora. Hal ini terjadi karena data science bersifat multidisiplin – dapat diterapkan di berbagai bidang, sehingga keahlian dapat dipelajari tanpa harus punya gelar IT.

Yang terpenting dalam menjadi data scientist adalah menguasai skill set inti di bidang ini. Head of Data di Grab, Ainun Najib, menegaskan bahwa untuk menjadi ilmuwan data tidak dibutuhkan gelar setinggi PhD; yang dibutuhkan justru penguasaan tiga kelompok keahlian utama: pemahaman bisnis, kemampuan analisis statistik, dan keterampilan teknis (coding). Artinya, siapa pun asal mau belajar ketiga kompetensi tersebut bisa berkarir di data science. Latar belakang non-IT justru bisa menjadi nilai tambah – misalnya lulusan ekonomi lebih paham konteks bisnis, atau lulusan sains memiliki pemikiran riset yang sistematis.

Selama kamu memiliki kemampuan analitis dan kemauan belajar yang tinggi, pintu menuju karir data science tetap terbuka lebar. Jadi, jangan minder dengan ijazahmu; buktinya banyak data scientist sukses yang dulunya bukan anak IT sama sekali.

Sukses Berkarier di Data Science dari Non-IT

Untuk memotivasi kamu, mari lihat contoh seorang pembelajar data science tanpa background IT. Dimas, misalnya, adalah lulusan Teknik Fisika yang awalnya bekerja sebagai sales selama dua tahun.

Ketertarikannya pada data muncul setelah ia melihat temannya (yang bukan orang IT) berhasil bekerja sebagai data analyst. Dimas mulai belajar otodidak lewat video YouTube dan sumber online. Merasa perlu bimbingan terstruktur, ia kemudian mengikuti bootcamp data science di Purwadhika.

Hasilnya, Dimas mampu menggeser karir ke bidang data dalam waktu singkat. Ia menyadari bahwa kesuksesan di dunia profesional ditentukan oleh skill, bukan jurusan asal. “Setelah belajar di Purwadhika, semua mindset tersebut terpatahkan karena untuk menjadi seorang profesional yang dibutuhkan adalah skill yang mumpuni,” .

Kisah Dimas bukan satu-satunya – banyak alumni program pelatihan data science lainnya yang dulunya dari bidang non-tekno (seperti fisika, akuntansi, hingga desain) berhasil beralih profesi menjadi analis data atau data scientist. Intinya, asal ada kemauan, selalu ada jalan untuk belajar data science dari nol.

Cara Belajar Data Science dari Nol

Lalu, bagaimana cara memulai belajar data science jika kamu tidak punya dasar IT? Berikut beberapa langkah dan tips yang dapat kamu ikuti untuk merintis karir data science dari nol:

1. Pelajari Fundamental Data Science – Mulailah dengan dasar-dasar. Pahami konsep apa itu data science dan peran-peran di dalamnya (data analyst, data scientist, data engineer, dll). Kemudian bangun pengetahuan fundamental: pelajari statistik dasar, logika matematika, dan dasar-dasar programming. Bahasa pemrograman yang populer untuk pemula adalah Python atau R, jadi kamu bisa mulai fokus ke salah satunya. Seorang pakar menyebut data scientist idealnya menguasai bisnis, statistik, dan coding sekaligus, maka bangunlah fondasi pengetahuan di ketiga area tersebut secara bertahap.

2. Belajar Terstruktur dan Konsisten – Materi data science sangat luas, sehingga penting untuk belajar secara fokus dan terorganisir. Tentukan satu per satu skill untuk dikuasai. Misalnya, fokuslah dulu memahami Python sampai cukup mahir sebelum beralih ke topik machine learning.

Buat jadwal rutin untuk belajar dan berlatih setiap hari. Konsistensi akan membangun keahlianmu secara kokoh. Jangan mudah terdistraksi oleh banyaknya kursus sekaligus; selesaikan satu per satu hingga tuntas. Pendekatan terstruktur ini membantu otak mencerna ilmu secara lebih efektif dan mencegah kamu kewalahan di tengah jalan.

3. Praktik dengan Proyek Nyata – Data science adalah ilmu praktis, jadi kamu perlu terjun langsung mengolah data sesering mungkin. Cobalah kerjakan proyek data sederhana secara mandiri. Misalnya, analisis dataset publik yang menarik minatmu (bisa ditemukan di Kaggle atau platform open data).

Dengan membuat proyek, kamu akan belajar proses end-to-end: mulai dari kumpulkan dan membersihkan data, melakukan analisis, hingga memvisualisasikan insight. Pengalaman praktis ini sangat penting untuk melatih problem solving dan kemampuan teknismu.

Selain itu, proyek yang selesai bisa kamu jadikan portofolio untuk menunjukkan kemampuan saat kelak melamar kerja. Jadi, jangan hanya belajar teori – latih skill data science-mu dengan praktek langsung.

4. Manfaatkan Sumber Belajar dan Komunitas – Saat ini tersedia begitu banyak sumber belajar online yang bisa diakses siapa saja. Manfaatkan kursus gratis maupun berbayar untuk menambah ilmu. Bergabunglah dengan komunitas data science (misalnya forum Kaggle, grup Facebook/LinkedIn, atau komunitas lokal) untuk berdiskusi dan bertanya.

Belajar bersama orang lain dapat menjaga semangat dan membantumu memahami tren terbaru. Selain itu, cobalah berbagi pengetahuan yang kamu pelajari – misalnya menulis blog atau thread tentang data.

Mengajarkan ulang konsep kepada orang lain adalah cara efektif untuk memperdalam pemahamanmu sendiri. Jadi, jangan belajar sendirian; rangkul komunitas dan tumbuhlah bersama.

5. Ikuti Program Pelatihan atau Bootcamp – Jika kamu ingin percepatan dan bimbingan ahli, mempertimbangkan mengikuti bootcamp data science bisa jadi langkah tepat.

Bootcamp adalah program kursus intensif (biasanya beberapa bulan) yang dirancang agar peserta dari berbagai latar belakang bisa nyebur ke dunia data secara cepat dan terstruktur. Kurikulumnya komprehensif mencakup teori dan praktik, plus biasanya dibimbing oleh instruktur berpengalaman. Saat ini banyak institusi menawarkan bootcamp, salah satunya Purwadhika Digital Technology School yang punya Job Connector Data Science Bootcamp.

Program semacam ini cocok bagi pemula maupun profesional yang ingin shifting karir ke data, karena materi dimulai dari dasar dan langsung diaplikasikan ke proyek nyata. Dengan ikut pelatihan intensif, kamu dapat menghemat waktu belajar dan mendapatkan support (mentor, jaringan, sertifikat) yang berguna untuk karirmu ke depan.

Siap Memulai Perjalanan Data Science-mu?

Pada akhirnya, latar belakang pendidikan bukan penentu utama dalam karir data science. Yang jauh lebih penting adalah minat belajar, ketekunan, dan kesediaan untuk terus mengasah skill. Jika kamu punya itu, tidak ada alasan untuk ragu – kamu pun bisa menjadi data scientist sekalipun mulai dari nol dan tanpa background IT.

Sebagai langkah konkret, kamu dapat mulai menerapkan tips-tips di atas segera. Belajar mandiri tentu bisa, namun bila kamu ingin pendekatan yang lebih terpandu dan profesional, mengikuti program bootcamp dapat menjadi investasi terbaik.

Salah satu program unggulan yang patut dipertimbangkan adalah Bootcamp Data Science dari Purwadhika. Purwadhika merupakan sekolah teknologi digital terkemuka di Indonesia dengan pengalaman lebih dari 35 tahun dalam mencetak talenta digital handal.

Program Bootcamp Data Science di Purwadhika dirancang untuk siapa saja, bahkan jika kamu belum punya dasar teknis, dengan kurikulum data science terdepan yang dapat diselesaikan dalam sekitar 12–14 minggu saja.

Peserta akan dibimbing langsung oleh mentor-mentor profesional yang berpengalaman di industri data, sehingga mendapatkan wawasan praktis dari ahli sebenarnya. Tak hanya itu, Purwadhika juga memberikan dukungan karir eksklusif bagi lulusannya – termasuk koneksi ke ratusan hiring partner dan layanan career coaching seumur hidup.

Dengan kualitas dan reputasi seperti itu, program ini menawarkan pengalaman belajar premium yang sangat bernilai. Jadi, apakah kamu siap bertransformasi menjadi praktisi data berikutnya? Jangan takut untuk memulai.

Rencanakan langkahmu, tekuni proses belajarnya, dan manfaatkan peluang seperti Bootcamp Data Science Purwadhika untuk melesatkan karirmu. Ingat, dunia data science terbuka untuk siapa saja – termasuk kamu. Selamat belajar dan semoga sukses menaklukkan dunia data!