Roadmap lengkap untuk menjadi Data Scientist profesional. Pelajari statistik, data analysis, machine learning, visualization, dan big data untuk extract insights dari data.
Fondasi yang wajib dikuasai sebelum masuk ke data science
Bahasa utama data science. Kuasai syntax, OOP, dan library inti (NumPy, Pandas, Matplotlib)
Descriptive statistics, distribusi (normal, binomial, Poisson), hipotesis testing, p-value, confidence interval
Matriks, vektor, turunan. Fondasi untuk paham algoritma ML dan optimisasi
Excel untuk quick analysis, SQL untuk query database. Dua skill paling fundamental di data career
Version control untuk notebooks, analysis scripts, dan data pipelines
Tools dan teknik untuk process dan analyze data
Library utama untuk data manipulation di Python. DataFrame, groupby, merge, time series
Numerical computing library. Array operations, linear algebra, random sampling
Handle missing values, outliers, data type conversion, normalization, encoding categorical data
Analisis eksploratif untuk paham pola, korelasi, anomali dalam data sebelum modeling
CTE, window functions, query optimization, indexing untuk analyze data dalam skala besar
Komunikasi insight melalui visual yang efektif
Static visualization library. Bar, line, scatter, heatmap, distribution plots
Interactive charts, dashboards, 3D visualizations untuk exploratory analysis
Dashboard creation, data storytelling, self-service analytics untuk business stakeholders
Principles of effective data communication, chart selection, audience-aware presentation
Algoritma ML untuk predictive modeling
Regression (linear, logistic, polynomial), classification (decision tree, random forest, XGBoost)
Clustering (K-Means, DBSCAN), dimensionality reduction (PCA, t-SNE), association rules
Library Python untuk ML klasik. Dari preprocessing sampai model training dan evaluation
Feature selection, scaling, normalization, encoding, interaction features. Bedain model average sama excellent
Train/test split, k-fold CV, stratified sampling, hyperparameter tuning (GridSearch, RandomSearch)
Neural networks untuk complex tasks
MLP, forward/backward propagation, activation functions, gradient descent
Text preprocessing, TF-IDF, word embeddings, sentiment analysis, topic modeling
CNN untuk image classification, object detection. Image preprocessing dan augmentation
Pakai LLM untuk data analysis automation, code generation, text classification, dan data enrichment
Handle data dalam skala besar
Apache Airflow, Prefect, dbt untuk extract-transform-load pipelines yang reliable
Distributed computing untuk big data processing. PySpark, Spark SQL, MLlib
Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks untuk analytics dalam skala enterprise
AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML untuk train dan deploy model di cloud
Soft skills dan tools untuk sukses sebagai Data Scientist
Jupyter Lab, Google Colab, VS Code Notebooks untuk interactive analysis dan documentation
MLflow, W&B (Weights & Biases) buat track model experiments, metrics, dan artifacts
Paham business context, KPI, dan metrics yang matter. Translate business question jadi data problem
Present findings ke non-technical stakeholders, bikin deck, write data reports
Roadmap ini bakal nemenin kamu dari basic sampai jago jadi Data Scientist. Pelajari tiap topik step by step, terus langsung praktik dengan bikin project.