Di era digital 2026, kemampuan mengolah data menjadi skill yang semakin dibutuhkan di berbagai bidang. Tidak hanya mahasiswa teknik, mahasiswa non-IT seperti komunikasi, bisnis, manajemen, hingga desain juga mulai mempelajari data science untuk meningkatkan daya saing karir.
Menariknya, belajar data science kini bisa dilakukan secara bertahap meski tanpa latar belakang coding. Sebagai kampus berbasis teknologi digital, Telkom University turut mendukung pengembangan talenta data melalui pembelajaran berbasis praktik, komunitas teknologi, seminar industri, hingga program pengembangan skill AI dan data analytics.
Berikut roadmap belajar data science selama 6 bulan untuk mahasiswa non-IT!
1. Bulan Pertama: Kenalan dengan Data Science dan Python
Langkah awal dimulai dengan memahami konsep dasar data science dan belajar Python untuk pemula mahasiswa sebagai bahasa pemrograman utama yang paling banyak digunakan dalam bidang data science. Fokus pada materi dasar seperti variabel, looping, dan function agar lebih mudah memahami proses pengolahan data di tahap berikutnya.
2. Bulan Kedua: Belajar Mengolah Data
Mulai belajar menggunakan Pandas dan Matplotlib untuk membaca, mengolah, dan membuat visualisasi data sederhana. Mahasiswa dapat memanfaatkan berbagai kelas online, laboratorium komputer, hingga komunitas teknologi di lingkungan kampus untuk memperdalam kemampuan analisis data.
3. Bulan Ketiga: Memahami Statistik dan Machine Learning Dasar
Pelajari statistik dasar seperti mean, median, dan korelasi data. Setelah itu, mulai mengenal machine learning menggunakan Scikit-learn. Telkom University juga terus mengembangkan pembelajaran berbasis AI dan data analytics yang relevan dengan kebutuhan industri digital saat ini.
4. Bulan Keempat: Bangun Portofolio
Cobalah membuat mini project sederhana seperti analisis data media sosial atau pengeluaran mahasiswa. Upload hasil project ke GitHub atau Kaggle sebagai portofolio data science.
Melalui berbagai kegiatan seperti project, riset, dan kompetisi teknologi, mahasiswa dapat mulai membangun pengalaman yang berguna untuk kebutuhan magang maupun karier.
5. Bulan Kelima: Kenali Jalur Karir Bidang Data
Salah satu hal penting dalam roadmap belajar data adalah memahami perbedaan data analyst vs data scientist agar mahasiswa dapat menentukan jalur karir yang sesuai.
- Data Analyst fokus mengolah, membaca, dan membuat visualisasi data untuk kebutuhan bisnis.
- Data Scientist berfokus pada analisis lanjutan serta pembuatan model prediksi menggunakan machine learning.
- ML Engineer bertugas mengembangkan dan mengimplementasikan sistem machine learning ke dalam produk digital.
6. Bulan Keenam: Ikut Komunitas dan Kompetisi
Mulailah aktif mengikuti webinar, bootcamp, komunitas data, atau kompetisi Kaggle untuk menambah pengalaman dan networking.
Telkom University sendiri secara aktif menghadirkan seminar teknologi, kolaborasi industri, hingga program pengembangan digital skill untuk membantu mahasiswa lebih siap menghadapi dunia kerja.
Platform Belajar Data Science yang Bisa Dicoba
Selain belajar mandiri, mahasiswa juga dapat mengikuti berbagai kursus data science Indonesia 2026 yang kini semakin banyak tersedia secara online maupun melalui program pelatihan industri seperti pada beberapa contoh berikut:
- Coursera
- Kaggle
- DQLab
- DataCamp
Platform tersebut menyediakan materi belajar data science dari level dasar hingga lanjutan sehingga cocok digunakan mahasiswa non-IT.
Sebagai perguruan tinggi yang fokus pada inovasi dan teknologi digital, Telkom University terus mendorong pengembangan skill mahasiswa melalui pembelajaran berbasis teknologi, riset digital, komunitas inovasi, hingga kolaborasi dengan industri.
Penulis: Muhammad Thoriq Aftalah | Editor: Belinda Fransisca Bunadi | Foto: Public Relations