Roadmap Belajar Data Science untuk Persiapan Karir
Banyak orang mengira belajar Data Science itu harus lewat jalur linear: mulai dari statistik, lanjut Python, lalu machine learning. Padahal kenyataannya, setiap posisi di bidang data punya jalur yang berbeda. Karena itu, punya roadmap belajar Data Science untuk persiapan karir adalah kunci agar kamu tidak buang waktu mempelajari hal yang sebenarnya tidak relevan dengan tujuanmu.
Di era 2025, industri data makin berkembang dengan beragam peran spesifik: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, hingga Machine Learning Engineer. Masing-masing punya skill set dan roadmap belajar yang berbeda. Dengan memahami roadmap berbasis role ini, kamu bisa fokus mengembangkan kompetensi sesuai target karir sejak awal.
1. Roadmap Data Analyst: Fokus pada Insight dan Visualisasi
Seorang Data Analyst lebih banyak berkutat dengan data reporting dan business insight. Roadmap belajarnya dimulai dari Excel, SQL, lalu berlanjut ke data visualization tools seperti Tableau atau Power BI. Skill storytelling lewat visualisasi adalah kunci utama.
Langkah awal: kuasai dasar Excel dan SQL untuk query data.
Level berikutnya: belajar membuat dashboard interaktif.
Proyek nyata: analisis performa penjualan e-commerce dengan SQL + Power BI.
Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa
2. Roadmap Data Scientist: Statistik, Machine Learning, dan Eksperimen
Data Scientist dituntut lebih mendalam pada analisis prediktif dan machine learning. Roadmap belajarnya biasanya dimulai dari Python, statistik inferensial, lalu supervised & unsupervised learning. Di tahap lanjut, deep learning dan NLP menjadi skill tambahan yang penting.
Langkah awal: belajar Python libraries (Pandas, Numpy, Scikit-learn).
Level berikutnya: terjun ke machine learning model building.
Proyek nyata: prediksi churn pelanggan dengan supervised learning.
3. Roadmap Data Engineer: Fondasi Data Pipeline dan Cloud
Kalau kamu lebih suka membangun sistem ketimbang menganalisis, Data Engineer adalah pilihan yang tepat. Roadmap belajarnya fokus ke database management, ETL (Extract, Transform, Load), dan cloud platforms seperti AWS atau GCP.
Langkah awal: kuasai SQL tingkat lanjut dan konsep database.
Level berikutnya: belajar tools pipeline seperti Airflow atau Spark.
Proyek nyata: membangun data pipeline untuk streaming data transaksi.
4. Roadmap Machine Learning Engineer: Dari Model ke Produksi
Machine Learning Engineer berperan membawa model AI ke tahap deployment. Roadmap belajarnya menuntut pemahaman machine learning plus keahlian software engineering. Fokusnya ada di model optimization, API, containerization (Docker, Kubernetes), dan MLOps.
Langkah awal: pahami dasar machine learning dan deployment dengan Flask/FastAPI.
Level berikutnya: terjun ke cloud deployment dan MLOps.
Proyek nyata: deploy model rekomendasi produk ke dalam aplikasi e-commerce.
5. Kunci Tambahan: Portofolio dan Komunitas
Apapun role yang kamu pilih, roadmap tidak akan lengkap tanpa portofolio dan networking. Portofolio membuktikan skill nyata lewat project yang bisa dilihat recruiter, sementara komunitas memberi kesempatan belajar dari praktisi lain. Program bootcamp seperti DQLab Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner bisa menjadi jalan cepat membangun portofolio sekaligus memperluas koneksi profesional.
Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Belajar Data Science tidak harus lewat satu jalur yang sama. Dengan roadmap berbasis role, kamu bisa menentukan arah sesuai tujuan karir: apakah menjadi Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, atau Machine Learning Engineer. Masing-masing punya skill kunci, tools berbeda, dan project nyata yang bisa kamu kuasai.
Kalau kamu serius ingin memulai karir di bidang Data Science, langkah terbaik adalah langsung belajar dengan kurikulum yang terstruktur. Ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab dan bangun portofolio Data Science yang relevan dengan kebutuhan industri 2025.