Pelepasan dan Serah Terima Mahasiswa DKV UMN Melakukan Proyek Desa-Merdeka Belajar Kampus Merdeka di Tiga Desa
Februari 16, 2022
Persiapan Mahasiswa Berkarir Menjadi Praktisi Data, Incaran di Era Digital
Februari 17, 2022
(dok. DQLab)
Tangerang – Melihat minat belajar data science dan kasus Covid-19 yang semakin meningkat, mendorong DQLab untuk membantu dan memudahkan calon talenta data dalam belajar data science dari rumah. DQLab kembali menghadirkan Mini Bootcamp dengan materi Data Science Introduction, yang dibawakan oleh Tantut Wahyu sebagai Data Analyst di RupaRupa.com. Acara ini merupakan Closing Live Session DQLab Bootcamp, yang diadakan secara daring pada Kamis, 10 Februari 2022.
Sesuai dengan materi yang dibawakan, Tantut membuka pembahasan dengan menjelaskan data science. Data science adalah kombinasi antara pemrosesan data dan data yang akan diproses. Data dapat diperoleh dari big data yang menjadi salah satu hasil aktivitas penggunaan internet yang punya 5V, yakni veracity, velocity, volume, variety, dan value. Dalam pemrosesan data, Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst berperan dalam mengolah data agar menghasilkan insight terbaik.
“Data itu berharga semua, tergantung teman-teman mengolah valuenya. Jadi dari pengolahan tersebut, teman-teman akan dapat informasi yang punya nilai besar,” ujar Tantut.
Dalam data science ada beberapa tahapan, bermula dari collecting dan cleaning yang dilakukan oleh Data Engineer. Sebagai Data Engineer, tugasnya adalah mengumpulkan data eksternal maupun internal dan membersihkan data tidak terstruktur agar menghasilkan data dengan struktur yang sama. Kemudian tahap Exploratory Data Analysis (EDA), yaitu eksplorasi data guna menemukan pola susunan data. Tahapan ini dilakukan oleh Data Analyst. Dalam kesehariannya, Data Analyst bertugas menganalisa historical data dan membantu menemukan insight secara cepat dengan automation dashboard. Tahap selanjutnya adalah pemodelan dan deployment yang dilakukan oleh Data Scientist.
Ada beberapa hal yang harus dipersiapkan ketika ingin menjadi praktisi data. Menurut Tantut, hard skill yang harus dikuasai adalah data programming (R, Python, SQL), statistical/math, data visualization dan komunikasi, serta data knowledge. Sedangkan soft skill yang harus dikuasai adalah business acument, critical thinking, communication and presentation, serta teamwork.
Baca juga Kenali Macam Teknologi Hasil Implementasi Data Science
“Sekarang teman-teman kalau belajar disuguhan dengan data yang statistic, nanti ketika di dunia kerja teman-teman yang akan menciptakan data statistic itu. Jadi harus paham akan data itu sendiri,” kata Tantut.
“Berpikir kritis dengan belajar dari lingkungan yang paling dekat dengan kita secara global dan yang orang-orang butuhkan,” katanya.
Strategi marketing yang dilakukan oleh praktisi data adalah mempromosikan pesan promosi melalui e-mail atau Whatsapp. Selain itu, praktisi data juga membuat segmented customer dan satisfaction survey. Dengan segmented customer, perusahaan bisa membagi pasar menjadi kelompok pembeli yang memiliki kebutuhan, karakteristik, atau perilaku yang mungkin membutuhkan produk atau cara pemasaran yang berbeda. Sedangkan satisfaction survey digunakan untuk mengetahui kepuasan pelanggan dalam menggunakan layanan perusahaan tersebut.
Tantut juga memberikan bocoran learning path yang ia pakai untuk belajar data science. DQLab.id menjadi salah satu platform yang digunakan Tantut dalam belajar. Baginya DQLab memberikan pembelajaran yang terstruktur dari pondasi awal hingga paling mendalam, seperti portofolio project dan career track.
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 , di Universitas Multimedia Nusantara. www.umn.ac.id
