Mengenal Kursus Data Science dan Prospek Kerja Data Scientist yang Menjanjikan

website GreatNusa

Pekerja kantoran seperti aku kadang merasa jenuh. Jenuh dengan rutinitas rumah-jalanan-kantor-jalanan-rumah. Yang membuat jenuh bukan hanya persoalan di kantor saja, seperti tumpukan pekerjaan yang tidak ada habisnya-misalnya, melainkan juga ada variabel lain yang berpengaruh. Variabel lain alias proses diantaranya kadang membuat kita lelah. Variabel itu misalnya macetnya jalanan, lupa membawa berkas pekerjaan, atau kadang kesiangan.

Mungkin itulah kenapa weekend sangat dinanti-nanti bagi pekerja, apalagi cuti, begitu berharga rasanya untuk dijaga supaya diajukan pada saat dibutuhkan. Resiko pekerjaan di kota besar demikian adanya. Perjalanan jauh, macet, dan melelahkan membuat semangat kerja kadang terjun bebas.

Itulah mengapa banyak yang memilih resign dari pekerjaan karena tingginya tekanan untuk bekerja di ibukota atau kota besar lainnya. Tua di jalan, begitu istilahnya bagi sebagian orang. Setelah resign biasanya pilihan berikutnya adalah menjajal usaha sendiri, misalnya berdagang. Berdagang menjadi pilihan yang gampang-gampang susah. Butuh skill dan mental baja untuk mencoba mulai berdagang. Ayahku bilang kalau mau coba usaha modal yang harus disipakan adalah 3 lapis dari modal yang dibutuhkan. Berdagang itu tidak sama dengan menunggu gaji setiap bulan masuk rekening. Sebab berdagang butuh niat dan komitmen kuat. Kesabaran dan ketenangan juga sangat dibutuhkan karena berdagang artinya menunggu dan ikhtiar bahwa rejeki akan datang. Pasang surut, kadang ramai kadang sepi, itulah seninya.

Ternyata selain usaha seperti berdagang, kini pekerjaan yang mulai marak dilakukan yaitu bekerja jarak jauh, remote, atau online dan sebagainya. Pekerjaan jarak jauh inilah yang kini semakin banyak diminati berbagai kalangan. Banyak keuntungannya bila bekerja jarak jauh, antara lain tentu dapat dilakukan dari rumah atau working space bahkan cafe-cafe.

Menarik sekali bukan, kita tidak harus bertarung di jalanan dan letih sebelum bekerja. Jarak bukan halangan dan gaji tetap bisa kita dapatkan. Aku penasaran sama pekerjaan yang lagi hits banget belakangan ini. Sebagai pengguna aktif sosial media, tanpa sengaja aku melihat pekerjaan sebagai data scientist sedang ramai dibincangkan.

Sebelumnya aku memang tertarik dengan iklan belajar coding usia dini. Pikiranku langsung membayangkan bagaimana rasanya punya anak jago coding, itu awalnya yang kuingat iklan di salah satu media sosialku. Kemudian algoritma media sosial memahami bahwa aku senang membaca tentang belajar coding, selang beberapa waktu barulah muncul iklan-iklan terkait data scientist.

Apakah Bedanya Analis Data dengan Data Science

Aku ingat betul, awal aku masuk kantor nama posisi pekerjaan yang melekat padaku adalah seorang analis data. Kini, sejak ramainya data scientist, aku jadi kepo, apa hubungannya analis data dengan data scientist. Rasanya jauh berbeda karena pekerjaan yang pernah ku alami berbeda dengan seorang data scientist.

Akhirnya aku searching, aku mencari arti kata data science sebab data scientist itu sebutan untuk orangnya. Informasi yang ku dapat dari beberapa artikel mengatakan bahwa data science adalah bidang ilmu yang menggunakan teknik matematika, statistik, dan komputasi untuk mengekstraksi pengetahuan dari data. Lama ku ulang-ulang baca. Memahami pengertian data science sebab ini pengetahuan baru bagiku-yang berkuliah hukum.

Aku langsung membayangkan matematika, statistik, dan komputer. Kepalaku berkunang-kunang dan aku mengernyitkan dahi gabungan dari ketiga mata pelajaran yang tidak begitu ku sukai membentuk koloni. Tujuan data science adalah untuk menemukan pola, mengidentifikasi tren, dan membuat prediksi berdasarkan data yang tersedia. Saat membaca kalimat tentang tujuannya itulah aku baru membulatkan bibir membentuk huruf “O”. Mulai paham.

Masih menurut pencarianku dari internet, bahwa data science melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan transformasi data, serta pengembangan model statistik dan machine learning untuk menganalisis data. Data science dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah di berbagai bidang, seperti bisnis, keuangan, kesehatan, dan ilmu sosial.

Data Science dan Sejarah Singkatnya

Asyik sekali membaca sesuatu yang baru, meski aku tidak jago dibidang data science tapi sesuatu yang baru membangkitkan rasa ingin tahu yang tinggi, apalagi ini merupakan salah satu pekerjaan yang tidak menuntut pekerjanya berada di kantor dalam waktu yang cukup lama.

Masih kuubek literatur mengenai data science salah satunya mengenai sejarah data science seperti apa. Ternyata sejarah data science relatih pendek, meskipun konsep pengolah data telah ada sejak lama. Berikut adalah beberapa titik penting dalam sejarah data science:

• Awal abad ke-20 konsep statistik modern muncul, seperti uji hipotesis dan analisis regresi.
• Tahun 1950-an dan 1960-an komputer mulai digunakan untuk pengolahan data, termasuk analisis statistik.
• Tahun 1960-an dan 1970-an teknik pengolahan data berkembang, termasuk teknik clustering dan teknik decision tree.
• Tahun 1980-an dan 1990-an teknik pengolahan data semakin maju, termasuk jaringan syaraf tiruan dan analisis data spasial.
• Tahun 2000-an kemajuan dalam teknologi komputer dan internet memungkinkan data tersedia dalam jumlah yang lebih besar, yang memicu pengembangan data science modern.
• Tahun 2010-an munculnya alat dan platform seperti Hadoop dan Spark yang memungkinkan analisis data besar dan kompleks dengan menggunakan teknologi big data.

Sekarang data science telah menjadi topik utama dalam bisnis, pemerintahan, dan akademik, dan digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ilmu sosial, keuangan, kesehatan, dan pemasaran.

Meskipun data science relatif baru, perkembangan teknologi dan data yang cepat telah, mempercepat kemajuan dalam bidang ini dan diperkirakan akan terus berkembang di masa depan.

Kursus Data Science

Untuk mengikuti Mengenal Kursus Data Science dan Prospek Kerja Data Scientist yang Menjanjikan, ada beberapa pilihan yang bisa kamu pertimbangkan. Beberapa diantaranya adalah:

Universitas atau Institusi Pendidikan Tinggi, misalnya Universitas dan Institusi pendidikan tinggi seperti ITB, UI, Binus, atau lainnya, menawarkan program pendidikan formal dalam bidang data science. Program ini biasanya terstruktur dan memerlukan investasi waktu dan biaya yang cukup besar.

Online course, ada banyak platform online yang menawarkan kursus data science secara online. Kursus biasanya lebih fleksibel dan biayanya juga lebih terjangkau dibandingkan dengan program pendidikan formal di universitas.

Bootcamp data science biasanya menawarkan program intensif yang berfokus pada pelatihan praktis. Bootcamp ini biasanya lebih singkat dibandingkan dengan program pendidikan formal dan biayanya juga lebih terjangkau.

Pilihan mana yang tepat untuk kamu tergantung pada preferensi dan kebutuhan kamu. Pastikan kamu mempertimbangkan faktor seperti waktu, biaya, fleksibilitas, kualitas pelatihan dan reputasi penyelenggara sebelum memilih kursus data science yang tepat.

Kelemahan Pekerjaan Seorang Data Scientist

Meskipun memiliki prospek kerja yang menjanjikan dan keahlian yang sangat dibutuhkan di berbagai sektor, data scientist juga memiliki beberapa kelemahan, antara lain:

1. Keterbatasan Data

Data scientist tidak selalu memiliki akses ke data yang lengkap dan berkualitas untuk melakukan analisis. Terkadang, data yang tersedia terbatas atau tidak lengkap, sehingga sulit untuk membuat keputusan yang tepat.

2. Kompleksitas Tugas

Tugas seorang data scientist bisa sangat kompleks dan membutuhkan keahlian teknis yang tinggi. Terkadang, analisis data yang dilakukan sangat rumit dan memakan waktu yang lama.

3. Terlalu Fokus pada Data

Data scientist mungkin terlalu fokus pada analisis data sehingga kurang memperhatikan aspek bisnis dan lingkungan sekitar. Padahal, untuk membuat keputusan yang tepat, perlu memperhatikan faktor-faktor lain seperti tren pasar, strategi bisnis, dan lain-lain.

4. Tidak Mendukung Keputusan yang Berdasarkan Intuisi

Karena data scientist bekerja dengan data dan fakta, mereka mungkin tidak selalu dapat mendukung keputusan yang dibuat berdasarkan intuisi atau pengalaman. Padahal, terkadang keputusan yang dibuat berdasarkan intuisi atau pengalaman juga bisa tepat dan efektif.

5. Terlalu Bergantung pada Teknologi

Data scientist mungkin terlalu bergantung pada teknologi dan perangkat lunak untuk melakukan analisis data. Hal ini bisa menjadi masalah jika teknologi atau perangkat lunak tersebut tidak dapat diandalkan atau tidak kompatibel dengan data yang dianalisis.
Meskipun demikian, kelemahan-kelemahan tersebut dapat diatasi dengan terus belajar dan mengembangkan keahlian, meningkatkan pemahaman terhadap bisnis, dan mengembangkan keterampilan berpikir kritis dan intuitif.

Prospek Kerja Data Scientist 

Prospek kerja data scientist sangat menjanjikan saat ini karena semakin banyak perusahaan dan organisasi yang memahami pentingnya data dalam mengambil keputusan bisnis. Berikut adalah beberapa hal yang membuat prospek kerja data scientist menjadi menjanjikan:

1. Permintaan yang Tinggi

Saat ini, permintaan untuk data scientist sangat tinggi di berbagai sektor, seperti teknologi, keuangan, e-commerce, kesehatan, dan lain-lain. Banyak perusahaan yang mencari data scientist untuk membantu mereka memproses dan menganalisis data agar bisa diambil keputusan bisnis yang tepat.

2. Gaji yang Menarik

Gaji data scientist tergolong tinggi, karena keahlian mereka sangat dibutuhkan di banyak perusahaan. Gaji data scientist di Indonesia bisa mencapai puluhan hingga ratusan juta rupiah per bulan, tergantung pada pengalaman dan kualifikasi.

3. Tantangan yang Menarik

Sebagai data scientist, kamu akan dihadapkan dengan tantangan-tantangan menarik dan kompleks dalam mengolah dan menganalisis data. Kamu akan terus belajar dan mengembangkan keahlianmu dalam menghadapi tantangan-tantangan tersebut.

4. Peluang Karir yang Luas

Setelah memperoleh pengalaman dan kualifikasi yang cukup, kamu bisa memilih untuk menjadi data scientist senior, manajer data, atau bahkan pendiri perusahaan data science sendiri.

Secara keseluruhan, prospek kerja data scientist sangat menjanjikan di masa depan karena semakin banyaknya perusahaan yang membutuhkan ahli data untuk membantu mereka dalam pengambilan keputusan bisnis. Namun, untuk menjadi seorang data scientist yang sukses, kamu perlu memperoleh kualifikasi dan pengalaman yang cukup dalam bidang data science.

Kursus Data Science Masa Kini Mudah dan Murah

Mengamati kursus-kursus yang ada di GreatNusa membuat aku sangat tertarik dan ingin mencobanya. Banyak kursus yang ditawarkan mulai dari berbayar ataupun yang gratis. Termasuk salah satunya kursus tentang data science.

Materi yang diberikan GreatNusa terkait kursus data science terdiri dari 10 modul yang akan diberikan kepada pelajar. Modul tersebut berisi tentang teknik analisis data menggunakan machine learning diantaranya decision tree dan random forest regression. Kelebihan dari modul ini, kita akan dihadapkan langsung kepada data riil dan kemudian mempraktikkannya pada software python. Kode pemrograman disertakan pada modul ini, mulai dari eksplorasi data, split data, analisis data dan pemodelan hingga evaluasi model yang dihasilkan. Bagian akhir modul ini juga menyertakan berbagai tips untuk profesi data scientist pemula.

Bagaimana tertarik untuk mencoba kursusnya? Yuk barengan aku kursus data science di GreatNusa!