Data Science menjadi salah satu bidang teknologi yang semakin menarik untuk dipelajari mahasiswa. Kemampuan mengolah data, membuat visualisasi, menggunakan Python, hingga memahami dasar machine learning dapat menjadi bekal penting untuk perkuliahan maupun persiapan memasuki dunia kerja. Menariknya, mahasiswa tidak harus berasal dari jurusan Informatika untuk mulai mempelajarinya.
Saat ini tersedia banyak aplikasi dan platform belajar Data Science yang dapat digunakan dari tingkat pemula. Beberapa menyediakan latihan coding interaktif, sementara lainnya menawarkan kursus terstruktur, proyek nyata, hingga lingkungan khusus untuk menjalankan Python. Bagi mahasiswa baru yang belum pernah melakukan coding, berikut 10 aplikasi dan platform yang dapat menjadi tempat memulai.
1. Kaggle
Kaggle merupakan platform yang sangat populer di kalangan praktisi Data Science dan Machine Learning. Selain menyediakan dataset dan kompetisi, Kaggle mempunyai bagian pembelajaran bernama Kaggle Learn yang cocok digunakan pemula.
Mahasiswa dapat memulai dari Intro to Programming dan Python sebelum melanjutkan ke Pandas, Data Visualization, Data Cleaning, SQL, hingga Machine Learning. Materinya dibuat dalam bentuk pelajaran singkat yang disertai praktik langsung.
Salah satu keuntungan Kaggle adalah mahasiswa dapat belajar menggunakan dataset sekaligus melihat notebook yang dibuat pengguna lain. Dengan begitu, pembelajaran tidak berhenti pada teori tetapi dapat dilanjutkan dengan eksperimen dan proyek.
Materi yang bisa dipelajari:
- Python
- Pandas
- Data Visualization
- Data Cleaning
- SQL
- Machine Learning
Cocok untuk: mahasiswa yang ingin belajar gratis sekaligus mulai membangun pengalaman mengerjakan proyek Data Science.
2. DataCamp
DataCamp merupakan platform pembelajaran yang berfokus pada keterampilan data. Platform ini mempunyai berbagai kursus mengenai Python, SQL, Data Science, Data Analysis, Machine Learning, hingga Artificial Intelligence.
Untuk mahasiswa yang belum pernah coding, tersedia materi pengantar Python yang dimulai dari konsep dasar seperti variabel, tipe data, list, fungsi, dan package. Setelah memahami dasar tersebut, mahasiswa dapat melanjutkan ke NumPy, Pandas, visualisasi, dan analisis data.
Keunggulan DataCamp terdapat pada sistem pembelajarannya yang interaktif. Pengguna dapat membaca penjelasan singkat kemudian langsung mengerjakan latihan coding.
Materi yang bisa dipelajari:
- Dasar Python
- NumPy
- Pandas
- SQL
- Analisis data
- Machine Learning
Cocok untuk: mahasiswa yang lebih mudah memahami materi melalui latihan singkat dan praktik langsung.
3. Coursera
Coursera menyediakan banyak kursus Python dan Data Science dari universitas maupun perusahaan teknologi. Hal tersebut membuat mahasiswa memiliki banyak pilihan materi berdasarkan tingkat kemampuan dan tujuan pembelajaran.
Materi yang tersedia dapat dimulai dari pengenalan Python hingga topik seperti data wrangling, exploratory data analysis, visualisasi, statistik, dan Machine Learning.
Keuntungan lainnya adalah beberapa program memiliki struktur pembelajaran yang cukup sistematis. Hal ini membantu mahasiswa yang bingung menentukan materi mana yang harus dipelajari terlebih dahulu.
Materi yang bisa dipelajari:
- Python dasar
- Data Analysis
- Pandas
- Statistik
- Data Visualization
- Machine Learning
Cocok untuk: mahasiswa yang menyukai pembelajaran terstruktur seperti mengikuti kelas perkuliahan.
4. Codecademy
Codecademy terkenal dengan metode belajar pemrograman secara interaktif. Salah satu jalur yang relevan untuk mahasiswa adalah Learn Python for Data Science.
Materinya tidak langsung membawa pengguna ke algoritma Data Science yang rumit. Mahasiswa terlebih dahulu diperkenalkan dengan Python kemudian diarahkan menggunakan tools seperti Pandas dan Jupyter Notebook.
Tersedianya latihan dan proyek juga membantu mahasiswa mengetahui bagaimana kode Python digunakan untuk menyelesaikan persoalan data.
Materi yang bisa dipelajari:
- Python
- Pandas
- Jupyter Notebook
- Pengolahan data
- Dasar Data Science
Cocok untuk: mahasiswa yang belum memiliki pengalaman programming dan ingin belajar melalui latihan interaktif.
5. edX
Jika menginginkan pengalaman belajar yang lebih akademis, edX dapat menjadi pilihan. Platform ini menyediakan berbagai program dari universitas dan institusi pendidikan maupun teknologi.
Mahasiswa dapat menemukan materi dasar Python hingga Data Science. Salah satu contoh materi yang tersedia membahas Python untuk Data Science dengan topik seperti struktur data, NumPy, Pandas, dan Jupyter Notebook.
Model pembelajaran seperti ini cocok untuk mahasiswa yang ingin memperkuat pemahaman teori sekaligus praktik.
Materi yang bisa dipelajari:
- Python dasar
- Struktur data
- NumPy
- Pandas
- Jupyter Notebook
- Data Science
Cocok untuk: mahasiswa yang menyukai kursus dengan pendekatan akademik.
6. Microsoft Learn
Microsoft Learn dapat menjadi alternatif bagi mahasiswa yang ingin mempelajari Python secara bertahap. Platform pembelajaran dari Microsoft ini menyediakan learning path untuk pemula.
Materi dasar Python mencakup pembuatan kode pertama, input dan output, variabel, string, operasi angka, hingga fungsi. Setelah menguasai fondasinya, mahasiswa dapat mempelajari eksplorasi dan analisis data.
Microsoft Learn juga menyediakan materi yang berkaitan dengan penggunaan NumPy, Pandas, dan Matplotlib sehingga cukup relevan sebagai jembatan menuju Data Science.
Materi yang bisa dipelajari:
- Python fundamental
- Variabel dan tipe data
- Function
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
Cocok untuk: mahasiswa yang ingin memahami fundamental Python terlebih dahulu sebelum masuk ke Data Science.
7. freeCodeCamp
freeCodeCamp dikenal sebagai platform pembelajaran coding gratis. Materinya tidak terbatas pada pengembangan website karena pengguna juga dapat menemukan berbagai sumber pembelajaran Python, Data Analysis, dan bidang teknologi lainnya.
Platform ini menarik bagi mahasiswa karena memungkinkan proses belajar mandiri tanpa harus langsung membeli kursus.
Selain memahami teori, mahasiswa sebaiknya memanfaatkan pembelajaran tersebut untuk membuat proyek sederhana. Misalnya menganalisis dataset nilai mahasiswa, data penjualan, cuaca, atau dataset publik lainnya.
Materi yang bisa dipelajari:
- Python
- Scientific Computing
- Data Analysis
- Dasar pemrograman
- Pengolahan data
Cocok untuk: mahasiswa dengan anggaran terbatas yang ingin belajar coding secara mandiri.
8. SoloLearn
SoloLearn cocok untuk mahasiswa yang ingin memulai coding melalui materi yang relatif singkat. Pendekatan pembelajaran seperti ini dapat membantu pemula membiasakan diri dengan sintaks Python sebelum menghadapi materi Data Science yang lebih kompleks.
Mahasiswa dapat mempelajari konsep dasar seperti variabel, operator, kondisi, perulangan, fungsi, dan struktur data.
Setelah fundamental Python sudah cukup kuat, pembelajaran dapat dilanjutkan menggunakan Kaggle, DataCamp, atau platform lainnya yang lebih berfokus pada analisis data.
Materi yang bisa dipelajari:
- Python dasar
- Variabel
- Conditional
- Loop
- Function
- Struktur data
Cocok untuk: mahasiswa yang benar-benar baru mengenal programming dan ingin belajar sedikit demi sedikit.
9. Google Colab
Google Colab berbeda dari beberapa rekomendasi sebelumnya. Platform ini bukan sekadar tempat mengikuti kursus, melainkan lingkungan notebook yang dapat digunakan untuk menulis dan menjalankan kode Python melalui browser.
Keuntungan besarnya bagi mahasiswa adalah tidak perlu melakukan instalasi Python dan berbagai konfigurasi rumit di komputer hanya untuk mulai bereksperimen.
Colab dapat digunakan untuk mempraktikkan materi dari kursus lain. Mahasiswa dapat mengunggah dataset kemudian melakukan pembersihan data, analisis, visualisasi, hingga mencoba model Machine Learning.
Kegunaan utama:
- Menjalankan Python melalui browser
- Membuat notebook
- Mengolah dataset
- Membuat visualisasi data
- Mencoba Machine Learning
- Menyimpan dan membagikan eksperimen
Cocok untuk: mahasiswa yang membutuhkan tempat praktis untuk mengerjakan latihan dan proyek Python.
10. Jupyter
Jupyter Notebook merupakan salah satu tools yang sangat erat dengan pembelajaran Data Science. Melalui notebook, mahasiswa dapat menggabungkan kode, hasil program, visualisasi, dan penjelasan dalam satu dokumen.
Konsep tersebut membuat Jupyter cocok digunakan untuk eksperimen dan tugas kuliah. Misalnya, mahasiswa mendapatkan dataset kemudian melakukan proses import data, data cleaning, exploratory data analysis, visualisasi, hingga menuliskan interpretasi hasilnya.
Belajar menggunakan Jupyter sejak awal juga bermanfaat karena lingkungan notebook banyak digunakan dalam pembelajaran Python dan Data Science.
Kegunaan utama:
- Menulis dan menjalankan Python
- Eksplorasi dataset
- Analisis data
- Visualisasi
- Dokumentasi eksperimen
- Membuat proyek Data Science
Cocok untuk: mahasiswa yang sudah memahami dasar Python dan ingin mulai mengerjakan analisis data secara lebih serius.
Mana Aplikasi Belajar Data Science yang Cocok untuk Pemula?
Setiap platform mempunyai pendekatan yang berbeda. Mahasiswa yang belum pernah coding sama sekali dapat memulai dari SoloLearn, Microsoft Learn, Codecademy, atau DataCamp untuk memahami fundamental Python.
Setelah memahami variabel, tipe data, conditional, loop, function, dan struktur data, pembelajaran dapat dilanjutkan ke Kaggle untuk mempelajari Pandas, visualisasi data, SQL, serta Machine Learning.
Sementara itu, Google Colab dan Jupyter Notebook dapat digunakan sebagai tempat praktik untuk mengerjakan dataset dan proyek.
Urutan belajar yang sederhana untuk mahasiswa baru dapat dibuat seperti berikut:
Python Dasar → NumPy → Pandas → Data Visualization → SQL → Statistik Dasar → Exploratory Data Analysis → Machine Learning Dasar → Proyek Data Science
Mahasiswa tidak perlu mempelajari semuanya sekaligus. Memahami satu materi kemudian langsung mempraktikkannya pada dataset sederhana biasanya lebih efektif dibandingkan hanya mengikuti banyak kursus tanpa membuat proyek.
Tips Belajar Data Science dari Nol untuk Mahasiswa
Hal pertama yang perlu dikuasai adalah fundamental Python. Jangan terburu-buru mempelajari Machine Learning jika konsep seperti function, list, dictionary, loop, dan struktur data masih membingungkan.
Setelah itu, mulai pelajari bagaimana Python digunakan untuk mengolah data menggunakan NumPy dan Pandas. Tahap berikutnya adalah belajar membuat visualisasi menggunakan Matplotlib atau library sejenis.
Mahasiswa juga dapat mengambil dataset publik dari Kaggle untuk dijadikan bahan latihan. Mulailah dengan proyek sederhana, misalnya menganalisis data penjualan, nilai mahasiswa, harga rumah, transportasi, atau data cuaca.
Simpan setiap proyek dalam notebook yang rapi dan berikan penjelasan mengenai proses serta hasil analisis. Seiring bertambahnya kemampuan, kumpulan proyek tersebut dapat dikembangkan menjadi portofolio Data Science untuk magang maupun persiapan memasuki dunia kerja.
