PROMO SUPER HUT JAKARTA KE-497!
Belajar Data Science 12 Bulan hanya 175K!

0 Hari 19 Jam 38 Menit 55 Detik

Sekelumit Tugas Data Scientist di Ranah Esports

Belajar Data Science di Rumah 09-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-02-2024-01-08-180418_x_Thumbnail800.jpg

Permintaan profesi data scientist tak melulu hanya pada lingkup industri teknologi saja. Sejalan dengan perkembangan esports yang cukup menggeliat dan menarik antusias penggila game ini juga tidak menutup kemungkinan membuka tawaran lowongan seperti profesi data scientist khususnya di ranah esports.


Prospek yang sungguh menggiurkan ini menjadi ladang kesempatan bagi penggila game yang tidak hanya jago kandang dan andal dalam bermain game. Namun, seorang data scientist yang berkecimpung di ranah ini juga terlibat dalam mengatur strategi permainan maupun penentuan siapa saja hero yang akan dimainkan sehingga berpotensi menghantarkan tim menuju kemenangan.


Tak heran, bila ranah esports juga cukup digandrungi di Indonesia. Apalagi setelah kemunculan ONIC Esports yang membuka lowongan di ranah data untuk berkiprah bersama memajukan industri esports. Hal ini memikat pemula data yang juga hobi bermain game untuk adu skill sekalian belajar tentang kehidupan baru soal bagaimana sih menjadi seorang data scientist di ranah esports itu?


Kira-kira penasaran nggak nih sahabat DQLab, seseru apa bekerja di ranah esports sebagai data scientist? Simak penjelasan lengkapnya melalui artikel berikut ini ya!


1. Mengidentifikasi Potensi dan Talenta Pemain dalam Sebuah Permainan

Seorang data scientist dalam ranah esport memiliki peran untuk mengidentifikasi potensi dan talenta pemain dalam sebuah permainan. Apalagi, data scientist juga melihat tanda-tanda berupa perubahan tren dan statistik kinerja pemain yang mungkin menunjukkan potensi luar biasa.


Dengan menganalisis data dari berbagai platform dan pertandingan, seorang data scientist dapat mengidentifikasi pemain-pemain yang memiliki keahlian unik, pemahaman strategi yang mendalam, atau kemampuan adaptasi yang cepat terhadap perubahan dalam meta permainan.

Data Scientist

Sumber Gambar: Pinterest


Apalagi, data scientist juga melihat tanda-tanda berupa pola-pola kemenangan atau kegagalan yang dapat menjadi indikator potensi pemain. Melalui analisis data yang mendalam, mereka dapat memberikan wawasan tentang bagaimana pemain tersebut berperforma dalam situasi tertentu, apakah itu saat menghadapi tim yang kuat atau ketika situasi permainan berubah secara taktis.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Analisis Fan Engagement

Kesuksesan pemain, tim, serta manajemen yang terjalin tidak akan berjalan lancar tanpa keberadaan seorang fans alias penggemar itu sendiri. Dalam ranah esports, keberadaan fan sangat mempengaruhi struktur dan daya tahan industri. Seorang data scientist juga memiliki tanggung jawab untuk menganalisis perilaku dan preferensi penggemar dalam ranah esports.


Melalui pengolahan data mengenai interaksi online, pembelian merchandise, serta partisipasi dalam acara dan streaming, mereka dapat memahami secara lebih mendalam siapa target audiens penggemar, apa yang mereka cari, dan bagaimana tim dapat lebih baik terhubung dengan mereka.


Keberhasilan esports tidak hanya tergantung pada prestasi di dalam permainan, tetapi juga pada bagaimana organisasi dapat membangun dan memelihara hubungan dengan penggemar. Dengan memahami pola perilaku penggemar melalui data, organisasi esports dapat merespons dengan konten yang lebih relevan, inisiatif interaktif, dan produk yang sesuai dengan keinginan mereka.


3. Menganalisis Kinerja dan Performa Pemain saat Babak Pertandingan

Tak hanya menganalisis data saja, Data Scientist juga berperan untuk menganalisis kinerja dan performa pemain (hero) saat babak pertandingan berlangsung. Mereka dapat menggunakan berbagai metrik dan statistik in-game untuk mengidentifikasi tren, kebiasaan, dan strategi yang paling efektif dari pemain dalam konteks spesifik permainan.

Data Scientist

Sumber Gambar: GoPay


Dengan memantau permainan secara real-time, Data Scientist dapat memberikan wawasan mendalam tentang pengambilan keputusan pemain, efektivitas taktik yang digunakan, dan kinerja individu di berbagai situasi permainan. Analisis ini dapat membantu pelatih dan manajemen tim untuk menyusun strategi yang lebih cerdas, berdasarkan bukti empiris dari performa pemain selama pertandingan.


4. Menyusun Peta Kekuatan Tim

Demi kelancaran saat pra pertandingan, pihak tim dan manajer, dibantu oleh data scientist, juga turut serta dalam menyusun peta kekuatan tim beserta identifikasi pola kemungkinan serangan saat pertandingan dilangsungkan. Data scientist dapat menganalisis sejumlah besar data historis dan saat ini untuk mengidentifikasi pola permainan, strategi lawan, serta tren yang dapat memengaruhi hasil pertandingan.


Dengan memahami kekuatan dan kelemahan tim sendiri, serta mengevaluasi performa lawan-lawan sebelumnya, tim dan manajer dapat mengembangkan strategi yang lebih terarah dan efektif. Data scientist dapat menyumbangkan wawasan tentang kecenderungan permainan lawan, memetakan kekuatan pemain lawan, dan merinci strategi yang mungkin digunakan oleh tim lawan.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


Setelah menyimak penjelasan di atas, kini kamu makin tertarik kan untuk berkiprah di industri Esports sebagai data scientist? Asli seseru itu! Namun, sebelum beranjak lebih jauh, Salah satu requirements penting untuk menjadi data scientist adalah kamu paham dulu ranah dari pekerjaan data scientist. Hal ini dapat menentukan langkah-langkah apa yang dapat dilakukan oleh calon data scientist, salah satunya adalah belajar dasar-dasar data science.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login