Persiapan Mahasiswa Berkarir Menjadi Praktisi Data, Incaran di Era Digital

(dok. DQLab)

Tangerang – Perkembangan teknologi beriringan dengan data yang semakin meningkat. Hampir semua perusahaan membutuhkan talenta data yang bisa menguasai data science dengan baik. Tidak hanya background pendidikan IT saja, namun semua background pendidikan dapat diterima asal memiliki skill yang dibutuhkan praktisi data. Hal itu mendorong DQLab untuk memberikan pengenalan data science, agar banyak calon talenta data yang memiliki skill praktisi data. Melalui Mini Bootcamp, DQLab menghadirkan Bachtiyar Muclis Arief selaku Data Engineer di PT. Astragraphia Information & Technology, dengan membawakan materi Introduction to Data Science. Acara ini merupakan rangkaian Opening Bootcamp Batch 2, yang dilaksanakan secara daring pada Senin, 17 Januari 2022.

Ilmu untuk memproses data menjadi sebuah insight adalah data science. Dalam data science ada tiga  irisan ilmu, yaitu computer science, math and statistics, dan domain knowledge. Menurut Bachtiyar, jika berhubungan dengan data, maka berhubungan dengan angka dan text. Sehingga perlu ilmu math and statistics. Sedangkan data yang besar dan bervariatif, membutuhkan computer science agar dapat diolah. Selain itu, domain knowledge digunakan digunakan untuk membantu memecahkan masalah di berbagai industri berdasarkan data.

Pembahasan berlanjut ke perbedaan data dan informasi. Data adalah sesuatu yang mentah, fakta-fakta yang belum terorganisir baik, dan perlu dilakukan proses lebih lanjut. Data bisa menjadi sesuatu yang sederhana, random, dan tidak berguna sampai data tersebut diproses dan diolah, sehingga menghasilkan informasi yang berguna.

Menurut Bachtiyar, data science dianggap penting karena data akan mengurangi ketakutan akan ketidakpastian dalam suatu organisasi. Selain itu, data adalah aset berharga disetiap organisasi dan merupakan solusi elegan untuk masalah-masalah yang rumit. Data science juga dapat membuat pelanggan memiliki pengalaman terbaik selama menggunakan pelayanan perusahaan. Dan yang terakhir adalah data science adalah masa depan. 

“Bahasa yang tidak kalah penting adalah bahasa coding. Dalam proses digitalisasi, Indonesia sangat butuh orang yang ahli data,” ujar Bachtiyar.

Data science dapat diterapkan di beberapa bidang, seperti finance, government, business & politics, education, human resource, healthcare, dan social media analysis. Dalam proses pengolahan data science ada peran praktisi data didalamnya. Pertama, Data Engineer adalah seorang yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan data source, membangun, memperbaiki, dan membuat ekosistem data, serta menemukan solusi dari data storage. 

Also read Tips Membangun Portofolio Data, Sudah Coba?

Kedua, Data Scientist adalah seseorang yang menganalisa, memproses, dan memodelkan data, yang mana nanti akan menghasilkan prediksi untuk kelanjutan sebuah organisasi. Ketiga, Data Analyst adalah orang yang mengerti data dan menggunakan data untuk membuat strategi bisnis. Selain itu, Data Analyst juga bekerjasama dengan Data Scientist untuk memecahkan masalah dari users berdasarkan data.

Data science merupakan sebagian kecil dari machine learning yang merupakan cabang dari kecerdasan buatan. Dalam penjelasan Bachtiyar, machine learning adalah mesin yang meniru cara kerja manusia dalam berpikir. 

Ada beberapa kriteria yang dalam data science, yang pertama Klasifikasi yaitu proses penyusunan bersistem dalam kelompok atau golongan menurut standar yang ditetapkan. Selanjutnya, Clustering adalah proses pengelompokan data ke dalam beberapa kelompok sehingga data dalam satu cluster memiliki tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum. Kemudian, Forecasting adalah proses penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi nilai di masa yang akan datang. Yang terakhir, System Recommendation adalah suatu sarana untuk menyediakan dan merekomendasikan suatu hal dalam membaut suatu keputusan yang diinginkan oleh pengguna. Tujuannya agar user betah menikmati suatu aplikasi dan tepat sasaran dalam merekomendasikan produk yang mungkin akan disukai berdasarkan kumpulan data user. 

Sebelum menutup Bootcamp kali ini, Bachtiyar memberikan tips dan trik menjadi praktisi data. Tips yang pertama ada join komunitas data untuk menambah relasi dan wawasan. Yang kedua, mengikuti kursus data science dan mempelajari dasar-dasar data science, database knowledge, math and statistics, bahasa pemrograman, konsep machine learning dan soft skills data science, seperti domain knowledge dan story telling. 

Semua tips tersebut bisa dipelajari di DQLab.id. Materi yang disajikan juga lengkap dari dasar hingga mendalam, beserta project riil industri dan komunitas data science. 

by Lathifa Lisa | DQLab

Kuliah di Jakarta untuk jurusan program studi Informatika| Sistem Informasi | Teknik Komputer | Teknik Elektro | Teknik Fisika | Akuntansi | Manajemen| Komunikasi Strategis | Jurnalistik | Desain Komunikasi Visual | Film dan Animasi | Arsitektur | D3 Perhotelan | International Program, di Universitas Multimedia Nusantara. www.umn.ac.id