BACA JUGA:Mobil Konsep Futuristik: Desain dan Teknologi yang Merubah Industri Otomotif
4. Udemy: Udemy menawarkan berbagai kursus yang berfokus pada topik-topik spesifik dalam Data Science, seperti analisis data, pembelajaran mesin, dan visualisasi data.
Selain itu, membaca buku-buku seperti "Python for Data Analysis" oleh Wes McKinney atau "An Introduction to Statistical Learning" oleh Gareth James, dan mengikuti blog dan podcast Data Science juga dapat memperdalam pemahaman Anda.
Membuat Portofolio dan Mendapatkan Pengalaman
Setelah Anda memperoleh keterampilan dasar, langkah berikutnya adalah membangun portofolio yang menunjukkan kemampuan Anda dalam mengaplikasikan Data Science pada masalah nyata.
Portofolio adalah salah satu cara terbaik untuk menunjukkan keterampilan Anda kepada calon pemberi kerja.
BACA JUGA: Internet of Things Teknologi Canggih yang Membawa Kenyamanan atau Mengancam Privasi?
BACA JUGA: Pendidikan Berbasis Teknologi, Dosen Milenial di Garis Depan Inovasi
Anda bisa memulai dengan proyek-proyek kecil seperti analisis dataset publik, prediksi harga rumah, atau klasifikasi teks.
Kaggle adalah tempat yang bagus untuk memulai proyek-proyek ini, di mana Anda bisa mendapatkan data dan berkompetisi dalam tantangan-tantangan Data Science.
Selain itu, magang atau posisi entry-level di bidang data analysis atau machine learning juga bisa menjadi batu loncatan yang baik.
Pengalaman kerja langsung akan memberikan wawasan tentang bagaimana Data Science diterapkan dalam konteks bisnis nyata dan akan memperkuat portofolio Anda.
Melamar Pekerjaan di Bidang Data Science
Setelah Anda membangun portofolio yang solid dan mendapatkan beberapa pengalaman, Anda siap untuk melamar pekerjaan di bidang Data Science.
Persiapkan resume yang menonjolkan keterampilan teknis dan proyek-proyek yang telah Anda selesaikan.
Persiapkan juga untuk wawancara teknis, di mana Anda mungkin akan diuji pada keterampilan statistik, pemrograman, dan pembelajaran mesin.