MKD.co.id, TANGERANG – Untuk pemula yang baru mulai dan terjun di dunia Data Scientist, belajar beberapa ilmu untuk menunjang karir sebagai seorang Data Scientist merupakan tantangan dan hal yang menyenangkan. Menjadi seorang Data Scientist memanglah tidak mudah butuh niat dan sifat selalu mau belajar. Sebagai seorang pemula pasti sering menemukan berbagai macam masalah saat melakukan coding. Terkadang beberapa masalah yang ditemukan bisa disebabkan oleh sang Data Scientist itu sendiri.
Bagi seorang pemula yang baru memulai karir menjadi Data Scientist harus tau kesalahan-kesalahan apa saja yang wajib banhet dihindari, simak dibawah ini!
1. Menggunakan Gaya Bahasa Pemrograman Yang Tidak Konsisten
Menjadi seorang Data Scientist itu di ibaratkan hampir sama seperti seorang penulis. Ketika belajar beberapa ilmu baru sebagai pemula harus bisa mengerjakan dan memahami sebelum melanjutkan ilmu lainnya. Maka dari itu harus menuliskan beberapa kode yang bisa dipahami oleh komputer. Kesalahan yang dilakukan oleh seorang pemula biasanya menulis bahasa pemrograman yang berantakan dan tidak tertata yang mengakibatkan sulit dibaca oleh komputer dan berpotensi menghasilkan Bug pada akhirnya.
Baca Juga : Kenali Beberapa Tugas Data Scientist Yang Pemula Harus Ketahui (https://www.dqlab.id/kenali-beberapa-tugas-data-scientist-yang-pemula-harus-ketahui)
2. Tidak Membuat Perencanaan Saat Menulis Kode
Kesalahan selanjutnya yang biasanya sering dilakukan sebagai pemula. Biasanya saat menemukan masalah biasanya seorang pemula akan melakukan Coding untuk menyelesaikan masalah. Padahal sebelum mengerjakan diperlukan perencanaan agar tidak membuat masalah selanjutnya. Melakukan perencanaan sebelum tindakan membuat mengurangi kesalahan yang sama serta dapat membuat efisiensi waktu. Penggunaan perencanaan dapat menghasilkan kode yang rapi dan terstruktur.
3. Terlalu Sering Menggunakan Variabel Global
Bagi seorang Data Scientist pemula, Variabel Global adalah variabel yang bisa diakses kapanpun dan dimanapun. Bahkan dari File yang berbeda pun. Banyak yang berfikir penggunaan Variable Global lebih mudaj digunakan. Padahal penggunaan Variabel Global yang terlalu sering juga bisa menyebabkan masalah runtime. Maka dari itu kurangilah penggunaan Variabel Global.
4. Tidak melakukan Validasi Input dari User dan Tidak Melakukan Backup Secara Rutin
Kebanyakan sebagai pemula biasanya sering tidak melakukan Validasi Input dari User. Padahal dengan Melakukan Validasi Input dari User akan mengurangi risiko program yang error. Karena biasanya para user sering melakukan input asal-asalan. Jadi sebagai pemula harus melakukan Validasi dengan baik, agar tidak ada masalah selanjutnya. Tidak melakukan Backup secara rutin menjadi kesalahan yang paling fatal. Biasanya sebagai pemula jarang banget melakukan pekerjaan mereka. Padahal dengan melakukan Backup akan mengurangi resiko atau kejadian hal yang tidak diinginkan. Misalnya Laptop atau Hardisk yang rusak atau Hilang. Dan kegunaan melakukan Backup kamu tidak akan khawatir bisa mengakses data dimanapun.
Baca Juga : Cara Buat Tabel Di Excel, Cukup 4 Langkah Saja! (https://www.dqlab.id/cara-buat-tabel-di-excel-cukup-4-langkah-saja)
5. Melangkah Menjadi Data Scientist Bersama DQLab !
Data scientist saat ini menjadi profesi yang diidam-idamkan dalam profesi bidang data. Untuk menjadi seorang data scientist diperlukan beberapa keterampilan soft skill maupun hard skill. Beberapa keterampilan seperti ilmu machine learning, ilmu dasar matematika dan statistika bisa kita peroleh di DQLab .
Cara memulai belajar di DQLab cukup mudah, yaitu dengan cara sign in di DQLab.id/signup dan nikmati modul gratis DQLab yang berisikan dengan bahasa pemrograman penunjang seperti Python, R, dan SQL.
(Red/*)
