Di tahun 2021 saya banyak menantang diri sendiri untuk mencoba hal-hal baru dan bisa dibilang keluar dari zona nyaman. Salah satunya ketika memberanikan diri ikut kursus data science lewat Bootcamp Hacktiv8. Padahal sejak akhir 2013 lalu saya kabur dari dunia percodingan meskipun saya tahu kalau ditekuni penghasilannya luar biasa.
Kenapa saya balik belajar yang berhubungan dengan IT? Karena saya penasaran dengan data science, utamanya bahasa pemrograman Python. Iya, jadi di circle pertemanan maya saya, ada mas-mas yang sering banget bahas Python, katanya belajar pemrograman Python ini cocok buat yang mau belajar programming untuk pemula.
Lalu, saya yang pernah mati-matian jungkir balik belajar algoritma C, basis data, dan kawan-kawannya tapi akhirnya menyerah eh malah merasa semakin tertarik buat kenalan sama Python. Jadi, begitu ada kesempatan daftar Bootcamp Hacktiv8, sekolah coding yang keren banget ya saya langsung tancap gas.
Kenapa sih saya bilang Hacktiv8 ini tempat belajar koding yang keren? Karena sebagai penyelenggara kursus IT atau kursus Full Stack Developer yang berdiri sejak tahun 2016, 2 tahun kemudian, di 2018 Hacktiv8 sudah terdaftar sebagai sekolah coding bootcamp pertama di Asia pada Council on Integrity in Results Reporting (CIRR).
Apa itu CIRR? CIRR adalah standar global yang pengembangannya dilakukan oleh sekelompok sekolah coding yang mempercayai jika transparansi dalam memberikan hasil belajar terhadap siswa merupakan hal yang sangat penting.
Sebagai tempat pelatihan yang mempunyai misi mentransformasi pemula menjadi digital talent siap kerja, ada 2 coding bootcamp terbaik untuk dewasa yang bisa kamu pilih, yaitu Full Stack Javascript Immersive dan Data Science. Kemudian untuk sekolah coding anak, ada Bootcamp HacktivKidz yang cocok untuk belajar programming untuk pemula sejak dini. Terus kalau di-kepoin lebih lanjut di website-nya, ada kelas professional development dan corporate training juga.
Kelebihan Kursus Full Stack Developer di Hacktiv8
Tak hanya terdaftar di CIRR saja, coding bootcamp di Hacktiv8 juga memberikan banyak keuntungan bagi siswanya, seperti memberikan kurikulum terupdate, terhubung dengan 350+ hiring partners yang siap merekrut lulusan dari Hacktiv8. Dibekali growth mindset untuk pengembangan karir di masa mendatang, serta dibimbing instruktur profesional. Yang paling saya suka adalah belajarnya remote alias online.
Biar lebih jelas dan semakin yakin untuk ikut Bootcamp Hacktiv8, kamu bisa cek pengalaman kursus data science dari alumni Hacktiv8. Nantinya setelah lulus, kamu bisa mendapatkan kesempatan berkarir sebagai data scientist, data analyst, dan lainnya. Nah, kalau sudah yakin dan semangat ikut pembelajaran bootcampnya, yuk cus langsung daftar aja ke websitenya.
Kenapa? Masih ragu karena terkendala biaya? Calm down gengs, Hacktiv8 juga ada pembayaran kursus dengan metode ISA (Income Share Agreement). ISA ini semacam perjanjian bagi hasil yang memungkinkan siswa belajar di sekolah coding tanpa membayar penuh di awal. Informasi selengkapnya bisa kamu cek di situs web Hacktiv8 ya.
Nah iya, ikut sekolah coding di Hacktiv8 ini memang cocok banget buat pemula dan orang-orang yang pantang menyerah serta mau belajar dari instruktur terbaik dan profesional yang ada di Hacktiv8. Jadi, setelah lulus sudah siap terjun ke dunia kerja di industri yang diinginkan.
Yang Saya Pelajari di Kursus Data Science Hacktiv8
Kurikulum pembelajaran yang saya dapatkan di kelas bootcamp data science beberapa waktu lalu tentunya sama dengan kurikulum 6 pilar utama yang saya baca sebelum daftar kursus data science ini, seperti:
- Pengenalan Data Science, tools yang digunakan, dan fundamental bahasa pemrograman Python
- Kelas Pandas
- Phase 0 sit-in, belajar soal matematika, ada aljabar, vektor dan kawan-kawannya, lalu jika diaplikasikan menggunakan Python
- Phase 1 sit-in, belajar support vector machine
- Meet with buddy
- EE conseling
- Pengalaman Live Code
- Data visualisasi
- Engineering Emphaty (Growth Mindset)
- Materi Streamlit
- Labs Code
- Phase 2 sit-in
- Milestone Mentoring dan Presentation
- Career session, di sini ada tips-tips seputar karir dan sukses interview
Biar kamu makin penasaran, di bawah ini saya bisikkan beberapa materi-materi kelas data science di atas yang berhasil saya lewati hingga akhir.
Belajar Basic Data Science
Sebagai orang yang awam banget terkait data science dan pemrograman Python, kelas basic ini membantu dalam proses belajar programming untuk pemula sekalipun kamu tak punya basic IT sebelumnya. Nah, sebelum kelasnya dimulai, mas Fahmi selaku instruktur di materi ini sempat nanya-nanya dulu ke beberapa siswa yang hadir, terkait apa itu data science sesuai pemahaman siswa.
Data science adalah bidang ilmu yang sedang ramai diperbincangkan. Data science merupakan bidang keilmuan yang banyak berkutat di analisis data, terhubung dengan statistika, dan belajar pemrograman Python. Dalam data science, kita menggunakan data sebagai tools untuk memecahkan masalah. Baik itu di bidang ekonomi, keuangan, kesehatan, pendidikan, dan lainnya.
Kelas melalui zoom ini dilanjutkan dengan belajar syntax yang digunakan dalam pemrograman Python, lalu dijelaskan sambil dipratikkan oleh mas Fahmi-nya menggunakan Google Collabs. Ya, ada beberapa tools yang sudah diberitahukan untuk diinstal dan melakukan pendaftaran akun GitHub sebelum kelas dimulai, seperti Anaconda, Visual Code Studio, dan Kaggle.
Belajar Pandas
Di kelas Pandas kursus data science ini, mas Raka menjelaskan bagaimana cara import library untuk digunakan di Python. Pandas adalah modul di pemrograman Python untuk menganalisa data dari file database.
Tools yang digunakan pada kelas ini adalah Google Collabs. Mas Raka memberikan ilmu terkait pengenalan data frame, analisis data, syntax dan query yang digunakan untuk memanggil data atau memfilter data.
Meet with Buddy
Jadi di batch X FTDS kemarin, total 20 peserta dibagi menjadi 5 kelompok sejak awal dengan masing-masing buddy yang berbeda. Saya kebetulan buddy-nya mas Raka. Jadi ada jam khusus yang telah disepakati bisa dipakai untuk diskusi dengan buddy-nya melalui voice video lewat aplikasi discord, sharing gitu permasalahan selama belajar, apa yang mau ditanyakan. Terbuka juga untuk 1 on 1 mentoring. Kalau punya pertanyaan di luar jam kerja atau kelas, bisa chat juga di bagian buddy-nya masing-masing
Live Code Experience
Jujurly saya agak shock mengawali kelas hari kedua. Soalnya ada live code experience. Beneran belum siap, tapi tetep ikutan juga dong tentunya biar bisa mempraktikkan materi yang sudah dipelajari di kelas hari pertama. Live codingnya ini berlangsung selama 1 jam via Zoom. Beberapa peserta di bagi ke breakout room berbeda dan harus share screen.
Jadi, di live code ini kita diminta untuk melakukan analisis data, mengolah data, dan menampilkan data sesuai studi casenya. Boleh melihat materi yang sudah dipelajari, search di Google juga boleh, tapi yang tidak boleh adalah menyontek hasil kerja temannya. Nanti bisa kena hukuman, yang paling berat Drop Out gitu.
Iya sih kalau dipikir-pikir dulu pas kuliah juga sempat ada kasus gitu di kelas basis data tetangga sebelah. Ada yang dicontek tugasnya, nah ketahuan, akhirnya nilai dibagi rata sama jumlah orang yang nyontek. Bagaimanapun dalam dunia percodingan, sekalipun tujuannya sama, kadang jalan untuk mencapainya beda-beda, tergantung logika masing-masing.
Belajar Data Visualisasi
Setelah sempat tegang dan gugup di kelas live code, nah di kelas berikutnya setelah jam istirahat berakhir ada kelas Visualisasi data lagi bersama mas Fahmi. Jadi, di sini kita belajar memvisualkan grafik melalui bahasa pemrograman Python menggunakan library atau modul Pandas. Mas Fahmi menjelaskan secara detail bagaimana cara mengolah data, menganalisis data dengan query dan syntax tertentu untuk kemudian ditampilkan dalam visual grafik yang mudah dipahami.
Engineering Emphaty Terkait Growth Mindset
Ini dia salah satu keunggulan dari Bootcamp Hacktiv8 yang sebelumnya saya sebutkan di atas. Iya ada kelas engineering emphaty atau pelatihan soft skillnya. Yang di kelas Batch X Full Time Data Science dapet materi growth mindset. Seneng banget sih pas mulai ditanya-tanya dulu gimana pengalaman selama ikut kelas, live codenya bisa, dan lainnya. Jadi bisa curhat colongan di tengah kepala yang agak berasap tapi emang seru belajar data science-nya.
Di sesi kelas ini kayak dapet pencerahan kalau selama ini kadang-kadang growth mindset saya gak jalan dengan benar. Kayak tertampar gitu pas denger kurang lebih: kalau mau berhasil itu bukan cuma pantang menyerah nyoba terus, tapi cari jalan yang berbeda untuk meraihnya. Lalu saya pun teringat kegagalan suatu tes yang bener sih, usaha saya kurang berbeda sama tahun lalu.
Kelas Streamlit
Di kelas streamlit yang mentornya mas Raka saya sempat ketinggalan ngikutin masukkin syntax nya karena install streamlit dadakan, dan sempat error. Tapi untungnya bisa ngejar nyobain dan mengulang lagi materinya setelah kelas selesai karena dikasih recordnya.
Steamlit ini apa sih? Streamlit adalah salah satu framework berbasis Python dan memiliki sifat open-source dan dibuat untuk memudahkan ketika proses membuat dan pengembangan apikasi web di bidang data science dan machine learning yang interaktif. Bisa dibilang semacam membuat website tapi tidak membutuhkan coding html, java, maupun CSS.
Semakin Tercerahkan dengan Sesi Labs
Saat sesi live code ada beberapa soal yang belum sempat saya sentuh, dan ada juga yang masih eror. Nah, di sesi Labs ini kayak jadi semacam recap materi yang sudah dipelajari dan kitanya bisa langsung ikutan praktik dar awal analisis data sampai visualisasi data. Contoh dari mas Danu menggunakan dataset lagu dari Spotify.
Karena langsung ikutan praktik dan sambil dijelaskan lagi oleh mas Danu, saya jadi lebih paham dan menemukan solusi untuk kodingan eror saat live code di hari kedua. Visualisasi data yang dicoba pada sesi ini berkaitan dengan pie chart, line chart, hingga diagram. Dikasih pencerahan juga visualisasi yang baik dan buruk itu kayak gimana.
Setelah sesi ini selesai, kita dikasih tugas gitu, datasetnya udah disediakan, tinggal topik yang mau kita angkat sesuai keinginan kita aja. Tugas ini dikumpulkan sebelum kelas Milestone dimulai.
Milestone Mentoring dan Presentasi Tugas dari Materi Labs
Jujur saya deg-degan waktu mengerjakan tugas materi labs. Soalnya pengen nampilin data pakai diagram biasa tapi masih eror gitu visualisasinya. Tapi ya akhirnya dikumpulin aja sebelum sesi milestone dimulai.
Pada sesi milestone ini beberapa peserta diminta untuk mempresentasikan tugas yang sudah dibuat dan menjelaskan data apa yang dianalisis dari dataset yang ada. Sempat kaget karena saya ambil objek yang sama dengan teman lain di kelas. Tapi tentu saja data yang dianalisisnya beda. Adanya sesi ini jadi bikin saya makin paham eror karena apa, dan takjub sama tugas yang dikerjakan teman lainnya.
Pentingnya Data Science untuk Kehidupan Sehari-hari dan Menunjang Bisnis
Mengikuti seluruh rangkaian bootcamp data science di kelas full stack developer Hacktiv8 ini membuat pemikiran saya semakin terbuka terkait pentingnya data science dalam kehidupan sehari-hari. Ya, melalui ilmu data science kita bisa menggunakan data untuk memecahkan berbagai permasalahan. Misalnya saja buat memfilter pesan spam atau komentar spam di blog.
Filter otomatis terhadap pesan spam atau komentar spam di blog secara otomatis itu merupakan penerapan dari ilmu data science lho. Jadi, dengan menggunakan logika algoritma tertentu, machine learning bisa menentukan mana pesan atau komentar yang aman, mana yang spam.
Belum lagi dalam menunjang kegiatan bisnis, ada lho chat otomatis menggunakan machine learning di suatu official store produk kecantikan di e-commerce yang bisa mendiagnosa kulit kita cocoknya pakai produk skin care yang mana. Ini pun tak lepas dari manfaat ilmu data science yang bisa mengolah data hingga memvisualisasikan dan memfilter data ribuan menjadi satu data yang cocok untuk menyelesaikan suatu masalah. Keren banget kan. Itu cuma 2 contoh ya, masih banyak tentunya yang lainnya.
Gimana Rasanya Setelah Mengikuti Sekolah Coding di Hacktiv8?
Jadi gimana? Rasanya terselip perasaan terharu dan bangga sama diri sendiri karena akhirnya keluar dari zona nyaman. Ada pusingnya? Iya jujur aja pusing, kepala mungkin kayak berasap gitu karena udah lama tidak bersentuhan dengan coding, apalagi ini baru belajar pemrograman Python.
Tapi karena ikut bootcamp data science ini, rasa percaya diri saya jadi bertambah. Iya, soalnya ilmu apa pun kalau kita punya kemauan dan kegigihan untuk belajar ternyata bisa dipelajari. Tidak mudah memang, apalagi untuk pemula seperti saya, tapi dengan instruktur atau mentor berpengalaman dan profesional seperti di kursus data science Hacktiv8 kemarin, rasanya belajar programming untuk pemula jadi lebih menyenangkan.
Belum lagi kesempatan berkarir setelah lulus yang terbuka lebar di dunia industri teknologi. Selain itu, saya juga jadi sadar, kalau dunia teknologi ini perkembangannya pesat sekali dan banyak sisi positifnya. Berkat adanya data science, banyak machine learning yang semakin canggih yang bisa melayani kita sebagai pengguna internet atau teknologi.
Nah inilah akhir dari Review Hacktiv8 saya untuk kamu. Semoga bermanfaat dan menjawab pertanyaan kamu yang ingin belajar data science dan di akhir bisa memiliki jenjang karir cemerlang.
Aku malah gak ngerti sama sekali kalai ngomongin pemprograman gitu. Ternyata ada kursus yang ok banget ya. Bisa jadi referensi nih. Thanks ya
Alhamdulillah dapat kesempatan ngikutin kursus data science ya mba. Aku tak menyangka bisa belajar pemrograman lagi. Puyeng sih tapi asik kalau bisa mecahin masalah
akhir-akhir ini coding lagi banyak banget diminati masyarakat, dan susah susah gampang kalo bahas coding gini. tapi kalo ada kursusnya gini jadi lebih enak karena bisa lebih mendalami dan belajar dengan bantuan yang udah ahlinya
wah keren mbak, jadi pengen ikutan juga deh 🙂 buat blogger, ilmu begini memang bermanfaat banget nih hihi
Kalau metode belajar nya kyk gini mau deh ikut kursus nya juga, aplg jaman skrg hrus melek teknologi
Daridulu pengen belajar ngoding tapi ya masih sebatas keinginan sampe sekarang karena gak ngerti dan pusinggg wkkwkwkkwkw untuk biayanya murah gak sih mbak kursus kaya gini tuh?