IT'S PAYDAY! Yuk Mulai Belajar Data Bersama DQLab dengan Paket Premium Selama 6 Bulan hanya Rp 139,000.  DAFTAR

Pakai Kode: DQPAYNOV. Berakhir 2 Days 15 Jam : 16 Menit : 54 Detik

Spoiler Skill Data Science yang Diajarkan dalam Program Beasiswa DQLab

Belajar Data Science di Rumah 25-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8b003851f215c79fad6613b7c326e2c0_x_Thumbnail800.png

Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik tahun 2020, 70 persen masyarakat Indonesia didominasi oleh usia produktif. Bisa dikatakan dalam beberapa tahun kedepan, Indonesia akan segera mendapatkan bonus demografi dari banyaknya penduduk yang berusia produktif. Berbagai kesempatan kerja pun nyatanya terbuka lebar bagi para pencari kerja. Namun tidak sedikit juga para HRD seringkali mengeluhkan ketidakcocokkan antara kualifikasi persyaratan yang dilamar atau posisi yang dilamar dengan skill yang dimilikinya. Andaikata sesuai atau fit in this position pun sejatinya tidak menjadi masalah. Cuma ketika lintas background namun skill yang tidak menunjang membuat banyak dari mereka merasa tidak qualified sehingga sangat disayangkan sekali. Demi pemenuhan kebutuhan pasar tenaga kerja, masyarakat dalam hal ini adalah pribadi seorang pelamar hendaknya perlu menyesuaikan diri. Para pelamar harus mengupgrade dan improve skill atau keahliannya agar bisa sejajar dengan kebutuhan saat ini. Seiring dengan era digital transformation sekarang ini, banyak sekali perusahaan yang mengincar posisi-posisi penting di ranah industri data. Sejalan dengan pemenuhan kebutuhan industri untuk mendapatkan talenta-talenta data yang berkompeten di bidangnya, berbagai lembaga penyedia kursus mulai perlahan-lahan membuka kesempatan bagi calon praktisi data untuk mengikuti beasiswa data science.


Untuk menghapus jurang yang terlalu dalam antara keahlian pelamar dengan kebutuhan industri akan posisi di industri data makanya berbagai lembaga gencar untuk mengadakan beasiswa data science. Bentuknya pun bisa bermacam-macam mulai dari basic skill, pelatihan in class, case study, presentasi hasil analisis, job connector, penyelesaian project client dan lain sebagainya. Biasanya beasiswa yang ditawarkan oleh peserta juga bervariasi. Ada yang berbentuk dibiayai secara penuh atau fully funded, biaya sendiri atau self-funded maupun gratis kursus dengan redeem voucher. Khusus untuk voucher ini biasanya berlaku dalam jangka waktu bulanan bisa 3 bulan, 6 bulan, 12 bulan dan lain-lain. Dalam bentuk beasiswa data science, instruktur ataupun mentor biasanya memberikan informasi atau materi berkenaan dengan skill-skill yang harus dimiliki oleh praktisi data. Kemudian dari skill tersebut nantinya akan diaplikasikan dalam berbagai bentuk seperti studi kasus real industri, praktik coding dan lain-lain. Peserta penerima beasiswa nantinya juga akan mendapatkan pendampingan secara khusus atau secara one-on-one dalam proses pengerjaannya maupun job connector dari perusahaan-perusahaan ternama. Wah seru ya. Lalu kira-kira apa aja nih skill-skillnya yang biasanya diajarkan dalam beasiswa data science? Penasaran kan pastinya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan memberikan spoiler skill-skill yang biasanya diajarkan dalam beasiswa data science. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data untuk memutuskan belajar data science. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Data Visualization

Data visualization adalah hal yang sangat penting bagi perkembangan suatu bisnis. Dibandingkan dengan membaca saja, Wyzowl mengatakan 80% orang lebih mudah memahami sesuatu secara visual. Seperti yang kita tahu, pengambilan keputusan perusahaan haruslah didasarkan pada data. Agar lebih mudah dipahami, digunakanlah data visualization tersebut. Menurut Tableau, visualisasi data atau data visualization adalah tampilan berupa grafis atau visual dari informasi dan data. Dengan kata lain, data visualization mengubah kumpulan data menjadi hal lebih sederhana untuk ditampilkan.  Dengan menggunakan elemen visual tersebut, pembaca akan lebih mudah memahami tren, outliers, dan pola dalam suatu data. Dalam bisnis, data visualization memungkinkan para pembuat keputusan untuk melihat analitik yang disajikan secara visual. Dengan begitu, mereka dapat memahami konsep yang sulit atau mengidentifikasi pola baru. Hal ini akan membuat pengambilan keputusan menjadi lebih mudah dan tepat.


Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya! 


2. Machine Learning

Sebagai Analis Data, kamu menganalisis data untuk menceritakan sebuah kisah, dan untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk anggota tim. Analisis dilakukan dan disajikan oleh manusia, kepada manusia lain yang kemudian dapat mengambil keputusan bisnis berdasarkan apa yang telah disajikan. “Audiens” untuk hasil tersebut adalah manusia. Sebaliknya, sebagai Machine Learning Engineer, “keluaran” akhir berupa perangkat lunak yang berfungsi (bukan analisis atau visualisasi yang mungkin harus Kamu buat selama proses tersebut), dan “audiens” untuk keluaran ini sering kali terdiri dari komponen perangkat lunak lain yang berjalan secara mandiri dengan pengawasan manusia yang minimal. Kecerdasan masih dimaksudkan agar dapat ditindaklanjuti, tetapi dalam model Machine Learning, keputusan dibuat oleh mesin dan hal itu mempengaruhi perilaku produk atau layanan. Inilah sebabnya mengapa keahlian rekayasa perangkat lunak sangat penting untuk berkarir di Machine Learning. Seorang Ilmuwan Data tinggal di suatu tempat di antara dua dunia ini. Mereka harus memiliki keterampilan rekayasa perangkat lunak untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengatur data untuk dianalisis, dan menggunakan pembelajaran mesin untuk mendapatkan wawasan. Keterampilan komunikasi mereka juga penting untuk kesuksesan mereka


3. Data Preparation

Maksud dari persiapan data (atau yang lebih dikenal dengan pra-pemrosesan data) adalah mengambil data yang diidentifikasi pada tahap sebelumnya dan menyimpannya untuk analisa dengan menggunakan metode-metode DM. Dibandingkan dengan tahapan-tahapan lainnya dalam CRISP-DM, pra-pemrosesan data menyita waktu dan usaha paling banyak; banyak orang percaya bahwa tahap ini bertanggungjawab atas sekitar 80 persen dari total waktu yang diluangkan untuk project DM. Penyebab dari usaha yang sedemikian besar itu yang dihabiskan untuk tahap ini adalah karena data riil (di ‘real-world’) yang ada pada umumnya tidak lengkap (tidak adanya nilai pada atribut-atributnya, tidak adanya atribut tertentu yang menjadi perhatian, atau hanya berisi data yang sudah ringkas dan digabungkan), ‘noisy’ (berisi data yang error atau data yang tidak diinginkan), dan data yang tidak konsisten (berisi data yang berbeda antara kode-kode dan nama-nama)


4. Business Understanding

Untuk melaksanakan project-project dalam Data Mining (DM) secara sistematis, suatu proses yang umum berlaku biasanya diterapkan. Berdasarkan ‘best practice’, para praktisi dan peneliti DM mengusulkan beberapa proses (workflow atau pendekatan step-by-step yang sederhana) untuk memperbesar peluang keberhasilan dalam melaksanakan project-project DM. Usaha-usaha itu akhirnya menghasilkan beberapa proses yang dijadikan sebagai standard. Elemen kunci dari kajian DM apapun adalah mengetahui secara pasti untuk apa kajian tersebut dilakukan. Untuk menjawab pertanyaan ini sebaiknya dimulai dengan suatu pemahaman yang lengkap mengenai kebutuhan manajerial terhadap knowledge baru dan suatu spesifikasi eksplisit dari tujuan bisnis mengenai kajian yang dilakukan. Tujuan-tujuan spesifik seperti berikut diperlukan: “Apakah ciri-ciri umum dari pelanggan yang pindah ke kompetitor akhir-akhir ini?” atau “Bagaimanakah profil khusus dari pelanggan kita, dan berapa nilai yang mereka berikan kepada kita?”. Kemudian rencana project untuk menemukan knowledge seperti itu dibuat sehingga akhirnya menetapkan orang-orang yang bertanggung jawab untuk mengoleksi data, menganalisis data, dan melaporkan temuan-temuan yang didapatkan. Pada tahap yang sangat awal ini, budget untuk mendukung kajian ini seharusnya juga ditetapkan, paling tidak pada tingkat atas dengan jumlah angka kasar.


Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!


5. Belajar Data Science Tanpa Laptop Berspesifikasi Tinggi Bersama DQLab!

Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu menggunakan laptop berspek tinggi loh. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science dan excel secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Kamu juga bisa loh cobain Modul Platinum Excel untuk mengasah kemampuan excel kamu biar lebih oke lagi dan bisa diakses tanpa batas. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan. Dapatkan keuntungan-keuntungan yang didapatkan salah satunya tidak perlu install software tambahan. Karena kalian belajar secara langsung terhubung dengan live code editor dari device yang kalian gunakan. 


Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten! Buruan SIGNUP Sekarang ya!


Penulis: Reyvan Maulid



Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!