Mengenal Dunia Data Science Dan Karir Di Bidangnya

Mengenal Dunia Data Science Dan Karir Di Bidangnya – Magister Komunikasi Multimedia Universitas Nusantara resmi dibuka pada 21 Juli 2021. Data Specialist, Explore Modern Careers with DQLab 21 Juli 2021

Ilmu Data sebagai ilmu interdisipliner yang menggabungkan statistik, pemrograman, dan bidang pengetahuan tertentu memaksa mereka yang ingin melakukannya untuk siap mempelajari hal-hal baru secara mandiri atau sebagai orang otodidak. Siapa pun dapat memiliki kebebasan untuk berkarir di industri data tanpa harus memiliki pendidikan khusus.

Mengenal Dunia Data Science Dan Karir Di Bidangnya

Kemajuan teknologi yang kini dikaitkan dengan internet memudahkan siapa saja untuk mendapatkan informasi yang tersebar luas di dunia maya. Jadi, Anda dapat menggunakan ini sebagai sumber daya untuk eksplorasi data Anda sendiri. Beberapa pengetahuan ilmu data dapat ditemukan di artikel/blog, video, atau podcast. Namun, tidak jarang pelajar otodidak tidak tahu harus mulai dari mana. Kali ini, DQLab akan memberikan 4 langkah yang bisa kamu lakukan untuk belajar ilmu data. Simak detail lengkapnya!

Perbedaan Data Science Dan Data Analyst Yang Wajib Diketahui

Dalam dunia ilmu data, biasanya ada beberapa karir, antara lain data scientist, data analyst, data engineer, business analyst, developer atau pengembang. Mereka semua memiliki perbedaan penting, tetapi mereka saling terkait. Dengan memahami peran yang berbeda dari masing-masing profesi tersebut, Anda akan lebih fokus pada bidang yang Anda pilih.

Misalnya, secara sederhana, seorang analis data adalah seseorang yang hanya bertanggung jawab untuk menganalisis data yang tersedia. Ini berbeda dengan ilmuwan yang menganalisis data untuk mengkonfirmasi kesimpulan. Selain itu, banyak juga langkah-langkah yang harus diikuti oleh data scientist untuk menarik kesimpulan yang dapat memberikan informasi kepada perusahaan.

Jika Anda sudah memahami peran masing-masing profesi, saatnya memahami dasar-dasar ilmu data. Beberapa dari mereka mempelajari aljabar linier, probabilitas dan kalkulus. Pemahaman yang baik tentang aljabar linier akan membantu Anda memahami apa yang terjadi di balik berbagai langkah pengkodean, meskipun Anda dapat melakukannya sendiri. Selain itu, aljabar linier juga dapat mengembangkan intuisi yang lebih baik saat menangani mesin dan pembelajaran mendalam. Sehingga Anda dapat mengembangkan model yang lebih baik. dan dapat memilih hyperparameter yang sesuai.

Kemudian, dalam ilmu data, konsep probabilitas juga dipandang sebagai landasan penting untuk dikuasai. Probabilitas adalah cabang matematika yang mengukur ketidakpastian. Tidak dapat disangkal bahwa probabilitas adalah andalan penting pembelajaran mesin dan banyak yang merekomendasikannya sebagai subjek studi. Elemen terakhir adalah komputasi. Secara umum, kalkulus adalah bidang matematika yang penting dan memainkan peran integral dalam banyak algoritma pembelajaran mesin.

Apakah Ekonom Bisa Berkarir Jadi Data Scientist?

Menyelesaikan 2 langkah di atas berarti Anda memiliki dasar yang kuat dan dapat membangun model pembelajaran mesin. Langkah selanjutnya adalah mempelajari teori-teori tentang model pembelajaran mesin dan mengujinya sendiri. Pada titik ini, Anda harus mulai mengerjakan proyek data Anda sendiri.

Salah satu cara membuat proyek data adalah dengan mengunduh kumpulan data yang tersedia di berbagai platform online untuk mencoba menganalisis dan memprediksi menggunakan pembelajaran mesin. Dengan mengerjakan proyek pengolahan data Anda sendiri, Anda akan mendapatkan pengalaman yang akan memperkuat pemahaman Anda tentang konsep dan teori yang telah Anda pelajari selama ini.

Mempelajari data science secara otodidak memang menjadi pilihan yang tepat bagi Anda yang tidak ingin mengeluarkan biaya lebih. Namun, ada baiknya untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang ilmu data dengan mengikuti kursus seperti kursus online. Dengan adanya kebijakan pemerintah selama pandemi, kursus online menjadi solusinya. Meski di rumah, Anda tetap bisa mendapatkan bahan belajar.

Meskipun informasi yang tersebar luas di Internet mudah diperoleh, masih banyak materi lanjutan yang hanya dapat diperoleh dari lembaga pendidikan seperti DQLab. Dengan mendapatkan akses ke Platinum Module, selain mendapatkan penawaran eksklusif, tentunya Anda akan lebih siap menghadapi dunia transformasi digital berkat kompetensi data Anda. Apalagi jika Anda memiliki bisnis sendiri, Anda dapat segera dan benar menerapkan strategi pemasaran digital sendiri.

Prospek Karir Data Science Tahun 2022, Freshgrad Wajib Tahu

HARGA KHUSUS untuk semua modul Platinum! Dapatkan kesempatan untuk mengakses modul Platinum LIFE TIME dengan diskon Rp 37.000!

Kuliah di Jakarta jurusan “Sistem Informasi Informatika”. Komputasi | teknik listrik | Teknik Fisik | Akuntansi | Manajemen| Komunikasi Strategis | Jurnalistik | Desain Komunikasi Visual | Bioskop dan animasi | Arsitektur | D3 Perhotelan di Universitas Multimedia Nusantara. Pakaian siswa untuk berbagai jurusan yang bisa Anda tiru! Berikut perbedaan kampus negeri dan swasta pada 30 September 2022

Tangerang – Saat ini banyak orang yang tertarik mempelajari data science tanpa banyak pengalaman, padahal pendidikan yang biasa mereka dapatkan dan meniti karir di bidang data adalah dari ilmu komputer, statistika, matematika atau ilmu aktuaria. Pesatnya perkembangan teknologi menciptakan jumlah data yang sangat besar pada waktu tertentu. Hal ini mendorong perusahaan untuk mengelola data mereka dengan lebih baik, yang juga mempercepat pertumbuhan bisnis.

Kemajuan teknologi yang juga memudahkan dalam mendapatkan informasi seringkali dimanfaatkan oleh banyak orang untuk mempelajari Ilmu Data secara otodidak. Beberapa pengetahuan tentang Ilmu Data dapat ditemukan di artikel, video, podcast, dan kursus online gratis. Meski bisa belajar sendiri, banyak yang masih belum tahu harus mulai belajar Data Science dari mana.

Gak Bingung, Ini Perbedaan Data Analyst Dan Data Scientist

Dalam sesi online Jumat 19 Agustus lalu, DQLab mengajak mahasiswa dan peserta lain dari luar komunitas IT untuk mendalami Data Science dan mempelajarinya sendiri. Acara ini diselenggarakan oleh Saraswati sebagai Business Intelligence Seeds.

Alasan utama Saras mempelajari Ilmu Data sendiri adalah pengalaman non-IT. Ia lulus dari Institut Teknologi Bandung (ITB) dalam bidang teknologi pasca panen. Dalam sesi live tersebut, Saras mengungkapkan bahwa pendidikan yang ia tempuh sebelumnya sangat berbanding terbalik dengan profesi yang ia tekuni saat ini. Meskipun demikian, ia mengungkapkan bahwa ia memiliki keinginan kuat untuk mengejar karir di bidang Ilmu Data sejak kuliah.

“Saya sangat ingin mengejar karir di bidang Data Science sejak kuliah. Selama upaya terakhir saya, saya mengikuti pelatihan dan kelas tentang ilmu data. Saya datang ke kelas setelah mengikuti program pelatihan PROA Professional Academy untuk Kominfo dan DQLab. Setelah itu, saya terus belajar Ilmu Data dalam mata kuliah sampai saya bisa bekerja sebagai departemen business intelligence di Bibit,” kata Saras.

Banyak perkuliahan jurusan yang memberikan materi pelatihan data science secara mendalam, seperti ilmu komputer, statistika, dan jurusan teknik lainnya. Namun, hal tersebut tidak menghalangi mahasiswa yang tidak memiliki latar belakang IT untuk mempelajari Data Science. Menurut Saras, kunci utama dalam persiapan belajar Ilmu Data adalah rasa ingin tahu. Dengan cara ini, siswa dapat mulai mencari dan memuaskan keingintahuannya dengan menemukan dan mempelajari informasi sebanyak mungkin.

Cerita Jodi: Menjadi Data Science Di Purwadhika

“Belajar mandiri didorong oleh rasa ingin tahu, sedangkan pembelajaran formal didorong oleh kurikulum. Kalau kita otodidak, kita mulainya karena penasaran, kita eksplor sendiri karena kita tidak tahu harus belajar dari mana,” kata Saras.

Dengan mempelajari Ilmu Data, Anda harus tahu profesi apa yang menarik minat Anda di masa depan. Ada banyak pekerjaan data science menarik yang sesuai dengan minat pribadi kita, yaitu data scientist, data analyst, data engineer, business analyst, artificial intelligence specialist, machine learning specialist dan lain sebagainya. Mengetahui minat ini dapat membantu Anda mempelajari materi dan keterampilan apa yang perlu Anda pelajari dan tingkatkan.

“Saya di intelijen bisnis, jadi yang saya pelajari dan tingkatkan adalah pengetahuan bisnis dan analitik data, seperti coding. Jika Anda memiliki teman yang tertarik dengan matematika atau ilmu komputer, Anda dapat membuat algoritme yang mirip dengan karya spesialis kecerdasan buatan,” kata Saras.

Siswa non-IT seperti Saras pertama-tama dapat mempelajari dasar-dasar ilmu data, seperti pengantar ilmu data, dasar-dasar bahasa pemrograman Anda, dan studi kasus industri. Anda bisa melakukannya dengan mengikuti kursus online, yang akan membuat waktu belajar Anda lebih fleksibel. Menurut Saras, alangkah baiknya jika jurusan yang Anda pilih memiliki jalur karir atau level yang sesuai dengan minat karir Anda. Ilmu pengetahuan akan menjadi lebih terstruktur dan mudah dipahami. Selain ilmu teori, membuat proyek data dan bergabung dengan komunitas Ilmu Data juga dapat membantu Anda mempelajari Ilmu Data.

Semakin Dibutuhkan Perusahaan, Inilah Arti Dan Pentingnya Data Science

“Jika Anda ingin mempelajari Ilmu Data, apalagi pengalaman non-IT, mulailah dengan menanyakan mengapa dan buat grafik jawaban untuk pertanyaan itu. Berkat ini, kita bisa tahu profesi apa yang sebenarnya ingin kita lakukan dan mengetahui jalur pembelajaran kita sendiri,” pungkas Saras.

Inti dari semua karir dengan pendidikan Ilmu Data adalah mengolah data untuk mendapatkan informasi atau wawasan yang dapat digunakan untuk memecahkan suatu masalah.

Anda tidak memerlukan gelar IT untuk memulai karir sains data, siapa pun bisa menjadi talenta data dengan mengasah keterampilan sains data mereka dengan DQLa. Analis data adalah profesi yang bertanggung jawab untuk memproses dan menganalisis data sebagai masukan untuk pengambilan keputusan. Baca di sini.

Forum Ekonomi Dunia memprediksi bahwa pada tahun 2025, profesi Data Scientist akan menjadi profesi yang paling diminati di sektor teknologi. Wajar saja karena saat ini kita sudah berada di era terobosan teknologi.

Apa Itu Data Scientist: Berikut Definisi, Tipe, Dan Manfaatnya

Di era ini, arus informasi sangat cepat. Akibatnya, berbagai jenis informasi beredar, dan jumlahnya terus bertambah. Seagate UK bahkan memprediksi pada tahun 2025 jumlah total data di dunia akan mencapai 175 zettabytes, atau 175 triliun gigabytes! Ini sangat besar, bukan?

Tentu saja, dari perspektif industri, perusahaan membutuhkan orang yang dapat mengolah, menganalisis, dan mengubah data dalam jumlah besar menjadi manfaat yang luar biasa. Nah, Data Scientist merupakan profesi yang berperan penting dalam bidang ini.

Ilmuwan Data adalah orang yang bertanggung jawab untuk memproses dan menganalisis data. Data yang diproses akan diperhitungkan saat perusahaan membuat keputusan lebih lanjut.

Atau penyedia solusi untuk masalah bisnis yang dihadapi perusahaan. Dalam pemecahan masalah Data Scientist

Jadi Ahli Data Science Cuma Hacktiv8 Tempatnya!