Palapanews.com – Industri data telah menjadi sebuah tren baru dalam kalangan masyarakat. Mengapa? Hal tersebut dikarenakan prospek karirnya yang cemerlang dan menjanjikan sehingga membuat banyak orang tertarik untuk mempelajari dan menggeluti bidang tersebut.
Meskipun mempelajari materi seputar data, namun terdapat banyak cara mudah bahkan gratis yang dapat kalian gunakan untuk mempelajarinya. Secara singkat, Data Science adalah ilmu yang mempelajari penggabungan dari ilmu komputer, matematika, dan statistik.
Tujuan dari ilmu Data Science adalah untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan kumpulan data besar, baik yang terstruktur ataupun tidak terstruktur. Yuk, kenali lebih dalam mengenai Data Science dengan artikel ini!
1. Pengertian Data Science
Data Science merupakan suatu disiplin ilmu yang mempelajari tentang ilmu komputer, statistik, dan matematika. Data merupakan hal utama yang dipelajari dalam disiplin ilmu ini, khususnya data kuantitatif atau numerik. Tujuan utama dari ilmu Data Science adalah mengumpulkan, menafsirkan, dan menganalisis data yang terkumpul, baik data tersebut terstruktur ataupun tidak terstruktur.
Dengan mempelajari Data Science, selain bisa dimanfaatkan untuk diri sendiri, kalian juga dapat menjalani karir di dalam industri data sebagai salah satu dari banyaknya profesi yang tersedia.
Contohnya adalah Data Analyst, Data Science, dan Data Engineer. Ketiga profesi tersebut sedang gencar-gencarnya diminati oleh khalayak dan menjadi incaran perusahaan-perusahaan besar hingga startup.
Baca juga : Data Analyst, Salah Satu Profesi Data Incaran Perusahaan!
2. Bahasa Pemrograman yang Perlu Dipelajari
Salah satu yang pastinya akan kalian pelajari ketika akan mendalami ilmu Data Science adalah bahasa pemrograman. Materi tersebut akan sering kalian temukan dalam pekerjaan kalian sehari-hari nantinya ketika sudah menggeluti salah satu profesi dari Data Science.
Berikut beberapa bahasa pemrograman yang dapat kalian pelajari: Python, Bahasa R, SQL, Scala, Julia, JavaScript, MATLAB, C/C++.
3. Metode Algoritma Data Science
Dalam algoritma Data Science, secara garis besarnya terdapat dua macam kelas atau model statistika yang menentukan pembelajaran yang akan dilakukan. Metode pertama adalah interdependence, metode ini merupakan model-model Data Science yang tidak ada dugaan variabelnya dipengaruhi atau mempengaruhi variabel lain. Berikut beberapa jenis metode dalam Data Science.
– Clustering Analysis (Unsupervised Learning).
– Classification Models (Supervised Learning).
– Semi-supervised Learning.
4. Prospek Karir Data Science
Untuk prospek karir dalam ilmu Data Science, kalian dapat menjadi tiga profesi yang telah disebutkan sebelumnya, yaitu Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer.
Terlebih untuk saat ini di Indonesia sendiri yang sangat dibutuhkan di berbagai industri adalah profesi Data Analyst dan Data Scientist. Kedua profesi ini dibutuhkan untuk mengolah dan menginterpretasikan kumpulan data untuk strategi perusahaan selanjutnya.
Dilihat dari tugas profesi-profesi tersebut membutuhkan keahlian dan keterampilan dari segi hard skill dan soft skill. Oleh karena itu, meskipun Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer dibutuhkan oleh banyak perusahaan dalam berbagai bidang, pembelajaran untuk menjadi profesi-profesi tersebut tidaklah mudah.
Baca juga : Gratis! Yuk Kenali Pentingnya Excel dalam Dunia Data Science bersama Event Talkshow DQLab
5. Kuasai Data Science Dengan Sesi Belajar Bersama DQLab UMN
Belajar Data Science dengan kursus bisa kalian lakukan di DQLab karena disini kalian dapat melakukan kursus secara online, bertemu dengan pengajar yang merupakan praktisi data berpengalaman, membangun portofolio yang menarik, dan memperluas networking kalian.
Semua keuntungan yang disebutkan, bisa kalian dapat dengan cara mudah, kalian hanya perlu sign up di DQLab.id, kemudian kalian akan mendapatkan keuntungan lainnya, yaitu module gratis ‘Introduction Data Science with Python and R’ untuk kalian kerjakan. Ayo, perbanyak ilmu dan jadilah generasi melek data bersama DQLab.id! (red)
Komentar Anda
