JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 0 Jam 34 Menit 16 Detik

Ini Tugas Data Scientist di Bidang Telekomunikasi

Belajar Data Science di Rumah 26-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-02-2024-03-26-130246_x_Thumbnail800.jpg

Profesi data scientist sangat diminati dengan berkembangnya teknologi terlebih yang berkaitan dengan big data. Industri yang juga membutuhkan data scientist adalah telekomunikasi. Industri ini tentu memiliki sejumlah data yang besar dan membutuhkan cara efisien untuk mengolah data menjadi informasi.


Oleh karena itu, data scientist sangat berperan dalam setiap strategi di perusahaan telekomunikasi. Bagaimana cara mempersiapkan diri sehingga dapat berkarir sebagai data scientist terutama di bidang telekomunikasi? Yuk simak penjelasan berikut ini!


1. Menerapkan Data Mining

Data Scientist

Apa itu data mining? Data mining adalah proses mengumpulkan data yang kemudian diolah untuk diekstraksi informasinya. Data yang digunakan pada bidang telekomunikasi sangat beragam. Misalnya kepadatan jumlah pengguna telepon, kapan pengguna telepon melakukan komunikasi, durasi waktu yang digunakan untuk menelepon, dan sebagainya.


Contoh data mining pada industri telekomunikasi misalnya adalah ketika secara serentak pihak telekomunikasi mengirimkan SMS berkaitan dengan promosi paket telepon, internet, atau pengumuman yang bekerja sama dengan bidang lain seperti peringatan gempa dan lainnya. 


Proses data mining terdiri dari data selection, preprocessing, transformation, data mining, dan evaluation. Dari tahap ini, data mining tidak hanya berfungsi untuk melakukan kampanye produk tertentu seperti yang dijelaskan sebelumnya, tapi juga digunakan untuk melakukan prediksi dan estimasi. Misalnya data scientist melakukan prediksi adanya pengurangan atau peningkatan jumlah pelanggan dalam periode waktu tertentu. 


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Optimasi Jaringan

Tugas data scientist di bidang telekomunikasi selanjutnya adalah optimasi jaringan. Ketika suatu jaringan menurun dayanya, atau justru mencapai kapasitas maksimum, maka biaya operasional akan meningkat. Dengan adanya data scientist, maka permasalahan ini dapat diselesaikan.


Caranya dengan menggunakan prediksi real-time dan analisis prediktif. Dengan melihat kebiasaan atau pola dari customer terhadap penggunaan jaringan, maka data scientist bisa memprediksi penggunaan. Sehingga dapat membuat suatu aturan pembatasan sebagai upaya optimasi jaringan. 


Optimasi jaringan biasanya menggunakan teknik machine learning atau artificial intelligence tingkat tinggi yang nantinya juga bisa membantu memberikan peringatan pada operator jaringan jika terjadi bentuk operasi yang berbeda dari biasanya. Sehingga dapat dicegah adanya kesalahan jaringan. Ini perlu kerja sama praktisi data untuk membangun sistem optimasi jaringan.


3. Mengurangi Churn Rate

Data Scientist

Seberapa sering kalian mengganti SIM card? Banyak faktor yang kalian pertimbangkan diantaranya harga, kekuatan sinyal, promo yang diberikan, dan metode lainnya yang tentunya menguntungkan pengguna. Retensi pelanggan inilah yang perlu diperhatikan oleh perusahaan karena persaingan dengan kompetitor di bidang telekomunikasi cukup ketat. 


Data scientist berperan penting bagi perusahaan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Menggunakan analisis prediktif real-time maka data scientist dapat memprediksi kapan pelanggan kemungkinan akan mengganti provider yang digunakan.


Beberapa variabel yang biasanya dipertimbangkan oleh data scientist adalah tagihan rata-rata, kebiasaan SMS, telepon, dan seberapa sering aktivitas tersebut dilakukan. Jika setelah dianalisis pelanggan memenuhi indikator perubahan, perusahaan akan melakukan langkah strategis untuk mengubah keputusan pelanggan. Mungkin adanya diskon atau penjualan kuota tertentu yang lebih murah.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Cara Menjadi Data Scientist Di Industri Telekomunikasi

Industri telekomunikasi membutuhkan seorang data scientist dengan pemahaman domain tertentu dan teknik analisis yang cukup kuat. Berikut beberapa hal yang perlu kalian siapkan untuk menjadi data scientist di industri telekomunikasi.


4.1 Paham Domain Telekomunikasi

Beberapa hal yang perlu kalian mulai pahami adalah jaringan telekomunikasi, bagaimana cara kerjanya, cara memanajemen, dan mengimplementasikan pengetahuan ilmu data kalian ke hal tersebut. Jika kalian tidak memilki latar belakang teknik, ada baiknya dimulai dengan mengambil kursus untuk memperkuat dasar pemahaman kalian. 


4.2 Paham tentang Big Data

Penggunaan data pada industri membuat semua kegiatan pengambilan keputusan juga berdasarkan data. Terlebih industri telekomunikasi sudah pasti memiliki jumlah data yang sangat besar. Sehingga data tersebut pasti disimpan dalam software berbasis cloud seperti AWS. Nah, penting bagi kalian untuk mulai memahami proses big data dan manajemennya.


4.3 Menguasai Bahasa Pemrograman

Bukan rahasia lagi jika seorang data scientist wajib memiliki pemahaman terhadap bahasa pemrograman. Setidaknya kuasai bahasa yang familiar dan umum digunakan seperti Python. Hal ini karena biasanya kalian sering berkolaborasi dengan anggota tim lainnya, yang memungkinkan untuk menggunakan kode yang sama saat membangun sebuah machine learning atau bahkan sistem.


Data scientist memang sangat berperan di berbagai industri, tidak terkecuali bidang telekomunikasi. Apalagi bidang telekomunikasi adalah bidang yang akan terus berguna dalam jangka waktu yang lama. Bahkan akan selalu berkembang seiring kebutuhan. Jika kalian ingin berkarir sebagai data scientist di industri ini, maka banyak hal yang perlu dipersiapkan. 


Sudah siap meningkatkan kemampuan kalian agar dapat bekerja di industri telekomunikasi? Kalian bisa loh mulai mempersiapkan diri dan belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login