Meskipun mempelajari data science terdengar keren bagi para data nerd di seluruh dunia, bidang studi ini masih cukup asing sejak awal kemunculannya. Saat mendengar istilah data science, sekilas yang terlintas adalah komputasi, pemecahan algoritme yang luar biasa rumitnya, dan bahkan mata kuliah yang sangat memusingkan. Terima atau tidak, saat ini kita hidup dalam paradoks yang cukup menarik, dimana data science dianggap menarik akan tetapi sekaligus sulit, dikarenakan hubungannya yang erat dengan matematika dan ilmu komputer.
Keuntungan Mempelajari Data Science
Fakta yang tidak bisa dipungkiri saat ini adalah bahwa data science sudah merambah segala aspek kehidupan sehari-hari kita. Dengan mempelajarinya atau bahkan berkarir di bidang tersebut, pemahaman Anda terhadap apa yang baru dalam isu terkini, dunia teknologi, medis, dan lain sebagainya akan semakin meningkat.
Suatu disiplin ilmu yang menjadi akar dari data science adalah sesuatu yang kita semua pahami - statistik. Kemampuan berpikir analitis dan kritis adalah dua kemampuan yang kita butuhkan sepanjang hidup kita, dan meski pun statistik sekilas terdengar rumit, sebenarnya ia cukup sederhana. Statistik adalah rekaman informasi yang ada hari ini yang digunakan untuk membuat keputusan di hari esok - dan hal ini lah yang terus menerus kita lakukan setiap hari.
Beberapa manfaat mempelajari data science adalah:
- Peluang kerja
- Meningkatkan bisnis Anda
- Kolaborasi inovatif
- Memahami kebijakan-kebijakan fiskal
Meski pun tidak banyak, manfaat-manfaat di atas sudah mencerminkan betapa pentingnya data science dan betapa besar perannya dalam kehidupan sehari-hari kita.
Kegunaan Data Science dalam Kehidupan Sehari-Hari
Dengan mempelajari perkembangan ilmu statistik dan manfaatnya saat ini, Anda dapat meningkatkan cara hidup Anda. Mungkin terkesan meragukan, tapi akan bisa diterima jika Anda memahami beberapa fakta yang akan kami sajikan berikut ini.
Statistik adalah sebuah profesi yang berdampak besar pada kehidupan kita, mulai dari tersedianya data finansial yang mudah dipahami hingga membantu kita mencari obat yang kita butuhkan. Statistik juga dapat membantu mengembangkan diri Anda secara personal dengan adanya aplikasi kesehatan, kebugaran, dan bahkan finansial.
Saat ini, di beberapa negara, statistik sudah digunakan untuk menghimpun data penumpang di berbagai transportasi umum guna membantu mengefisiensi perjalanan Anda, juga di berbagai kampus guna mengidentifikasi titik lemah sistem beasiswa mereka, dan bahkan berbagai toko untuk mengetahui makanan apa yang paling banyak diminati. Ada masih banyak lagi contoh lainnya, tetapi beberapa contoh di atas sudah sangat jelas menunjukkan betapa bergantungnya kita pada pengumpulan, penyimpanan, dan analisis terhadap informasi mengenai diri kita sendiri.
Beberapa keterampilan yang dapat Anda peroleh dengan mempelajari analisis statistik adalah:
- Meningkatkan strategi bisnis
- Membuat keputusan finansial yang lebih tepat
- Memperkirakan tren perekonomian Anda
- Mengelola bisnis Anda
- Keterampilan komunikasi dan analisis
Apakah Data Science dan Data Analysis Berbeda?
Sekarang, kita telah memahami betapa pentingnya mengikuti kursus data science dan statistik, maka tidak ada alasan lagi untuk mengabaikannya. Awal mula menggeluti data science memang tidak mudah - hasil pencarian ketika Anda mencari data science di internet saja sudah cukup mengintimidasi, bahkan bagi para ilmuwan data berpengalaman sekali pun. Namun, langkah pertamanya tentu saja adalah dengan memahami bahwa data science dan statistik, meski pun berkaitan, adalah dua disiplin ilmu tersendiri.
Cek di sini untuk kursus data science online.
Mungkin pembedaan dua disiplin ilmu ini terkesan semakin menyulitkan Anda, namun sebenarnya justru akan memberikan Anda wawasan yang lebih luas. Memahami perbedaan antara ilmuwan data dan ahli statistik adalah langkah awal yang tepat dalam memulai perjalanan Anda di dunia data.
Statistik adalah induk dari semua bidang yang sedang tren saat ini: AI, penambangan data, pembelajaran mesin atau machine learning, data engineering, dan tentu saja data science. Kita sudah membahas apa itu statistik, yang masih menjadi pertanyaan adalah bagaimana bisa statistik merambah dunia sekolah hingga pasar kerja saat ini. Ada tiga posisi utama yang dapat dimiliki seseorang dengan gelar di bidang statistik atau yang berkaitan dengannya:
- Ahli statistik matematika
- Ahli statistik
- Data analyst
Jika ahli statistik matematika cenderung berkaitan dengan pekerjaan di bidang akademik - seperti mengajar dan penelitian - ahli statistik dan data analyst mendominasi pekerjaan di bank, pemerintahan, dan bisnis. Dengan kata lain, mereka ada di mana-mana!
data science, di satu sisi, adalah turunan dari ilmu statistik dan ilmu komputer. Bisa dibilang, data science itu seperti seorang ahli statistik yang juga sangat tertarik dan ahli dalam bidang teknik dan pemrograman komputer. Tingkat kemampuan Anda dalam bidang statistik bergantung pada posisi Anda sebagai seorang ilmuwan data. Secara umum, semakin terlibat seorang ilmuwan data dalam produksi software statistik, maka semakin mereka dituntut untuk memahami statistik dan ilmu komputer. Adapun seseorang yang berposisi sebagai kepala bidang IT, tidak perlu terlalu mendalami statistik. Posisi utama yang bisa didapatkan seorang ilmuwan data antara lain:
- Teknisi data atau data engineer
- Ilmuwan data atau data scientist
- Ilmuwan dan teknisi komputer
Belajar Data Science Secara Daring
Tidak semua orang senang belajar di dalam kelas, baik bagi Anda yang hendak mencari sedikit tambahan ilmu mengenai data science maupun bagi Anda yang ingin mendapatkan gelar di bidang data science. Untungnya, di internet terdapat banyak sumber-sumber interaktif, mulai dari lembaga global hingga webinar daring, yang dapat membantu Anda mempelajari data science, statistik terapan, dan cabang-cabang lainnya dari data science.
Analisis data bisa jadi tidaklah mudah, mulai dari pemrosesan data hingga pemodelan prediktifnya. Jika Anda menghendaki pembelajaran dengan perkuliahan reguler, maka pilihan yang paling tepat bagi Anda adalah mencari kampus yang menyelenggarakan kuliah secara daring. Adapun jika Anda ingin mendapatkan gelar di bidang data science dan belajar lebih dalam, maka carilah kampus terakreditasi yang bisa memenuhi kebutuhan Anda tersebut. Mempelajari data secara daring tentu saja memiliki keuntungan tersendiri, karena tidak sedikit orang yang memilih cara ini sambil bekerja, sehingga mereka bisa belajar sambil menerapkannya di lapangan kerja.
Kedua cara di atas tentu akan mewajibkan Anda membayar uang iuran dan Anda pun akan mendapatkan sertifikat kelulusan setelah menyelesaikan pembelajaran daring Anda. Keuntungan lain yang didapatkan dari cara belajar seperti ini adalah Anda akan mendapatkan jaringan yang luas dengan para alumni yang dapat membantu Anda dalam mencari pekerjaan setelah lulus, atau memberi saran terkait dunia kerja. Apabila Anda ingin belajar dengan kecepatan Anda sendiri, dan menginginkan program pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhan Anda, ada baiknya mempertimbangkan kursus data science.
Kalau pun Anda tidak sedang mencari gelar baik sarjana maupun magister di bidang data science, dan hanya menginginkan pembelajaran tambahan, maka webinar adalah salah satu bentuk pembelajaran daring yang bisa Anda ikuti. Kegiatan seperti ini ada yang gratis dan ada pula yang berbayar. Ada banyak webinar yang bisa ditemukan, mulai dari analisis eksploratori, metode statistik, data analysis, pemrograman, hingga strategi data science. Luasnya pilihan materi yang diajarkan secara daring berarti Anda memiliki peluang untuk mendapatkan ilmu mulai dari para instruktur berpengalaman hingga orang yang juga masih belajar.
Jika Anda hendak mengikuti sebuah webinar, hal yang pertama yang harus dipertimbangkan adalah apakah biaya pendaftarannya terjangkau bagi Anda, materi apa yang Anda butuhkan, dan kualifikasi instruktur seperti apa yang Anda inginkan. Kalau Anda hanya sekedar membutuhkan sumber belajar online mengenai data mentah, penjelasan tools analisis data seperti SPSS, R, dan Hadoop - website dan blog data science saja sudah cukup.
Ikuti kursus data science di Superprof.
Belajar Data Science di Indonesia dan Seluruh Dunia
Jika Anda hendak mempelajari data science dan data engineering, atau hendak belajar di luar negeri selama satu semester saja, kabar baiknya adalah program data science bisa ditemukan di mana pun di seluruh dunia. Memang, tidak mudah untuk memutuskan harus belajar di mana, karena harus mempertimbangkan pengakuan global dari program yang hendak diikuti, jenis gelar yang ditawarkan, dan mata kuliah yang ditawarkan.
Jika Anda sedang mencari program empat tahun di UK, Eropa, atau di mana pun di seluruh dunia, pilihannya begitu banyak, tergantung dari spesialisasi apa yang Anda inginkan. Setiap lembaga menawarkan kedalaman yang berbeda terkait data science, AI, ilmu dan teknik komputer, dan kecerdasan bisnis. Masalah pertama yang harus Anda pikirkan terkait proses pendaftaran Anda adalah memutuskan jenis data apa yang ingin Anda dalami, dan analisis kuantitatif seperti apa yang hendak Anda butuhkan. Dengan demikian, Anda akan bisa memilih program data science apa yang harus Anda ikuti.
Langkah kedua adalah menentukan dimana Anda akan belajar Jika Anda seorang mahasiswa yang membutuhkan beasiswa, hal ini bisa menjadi faktor penentu dalam memilih program. Jika Anda ingin menjadi seorang peneliti atau mendapatkan gelar PhD, ada banyak kampus yang menawarkan program beasiswa pascasarjana yang bahkan selain memberikan beasiswa juga memberikan dana bulanan atau tahunan untuk studi Anda. Kalau yang itu masih belum cocok bagi Anda, maka penting bagi Anda untuk membuat sebuah garis besar mengenai jenis-jenis beasiswa yang ada pada jurusan yang hendak Anda tuju, batasan-batasannya, dan tentu saja batas pendaftarannya.
Mempelajari data science tidaklah sederhana, tapi bukan berarti tidak seru. Ada banyak kampus yang menawarkan kesempatan magang melalui kerja sama dengan perusahaan-perusahaan besar, wawasan tentang bagaimana agar dapat diterima para perusahaan besar, dan bahkan peluang untuk kuliah di luar negeri!
Apa Anda menyukai artikel ini? Berikan penilaian Anda
Loading...
