Generic placeholder image

Kenapa Data Scientist Diminati Perusahaan dan Bergaji Besar?

26 Mei 2021   Berita

Bekerja sebagai Data Scientist sangat kompleks dan membuat orang yang menjabat di posisi ini dapat mendapatkan bayaran yang mahal. Rata-rata mereka digaji di atas dua digit. Seorang data scientist setidaknya memiliki tiga kompetensi di bidang tertentu yang fundamental, yaitu statistika, bahasa pemrograman, dan konteks bisnis variatif.

Data Scientist mengandalkan kemampuan menganalisa data, seperti melakukan data preparation sederhana yaitu menggabungkan sumber data, memastikan konsistensi dataset, data exploration yang artinya memilih faktor atau algoritma berpengaruh terhadap hasil prediksi berdasarkan informasi yang didapat, dan juga data visualisation yaitu yang membuat infografis/visualisasi membantu pengambilan keputusan dalam memahami data.

Data Science (menurut DJ Patil, U.S Office Data Analyst) adalah seseorang yang bisa memberikan story. Yaitu yang bisa menceritakan sesuatu dari kumpulan data yang banyak. Atau seorang profesional yang memiliki kemampuan untuk mengumpulkan sejumlah besar data untuk menganalisis informasi ke dalam rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk perusahaan.

Data Science menggabungkan banyak ilmu, mulai dari ilmu matematika, statistics, engineering, dan bisnis. Menyeimbangkan pengetahuan dalam berbagai bahasa pemrograman komputer dengan pengalaman canggih dalam penambangan data dan visualisasi sehingga dapat membuat keputusan lebih baik. Bagaimana caranya?

Begini cara Data Scientist bekerja. Pertama-tama, harus mengerti dahulu apa itu Business Problem, jelas disini dibutuhkan skill dalam ilmu bisnis dan problem solving. Dimana Anda harus mengerti masalah apa yang ada dalam perusahaan dan harus diselesaikan. Lalu memahami data yang telah ada, seperti apa data yang dimiliki perusahaan.

Selanjutnya ke tahap mendeskripsikan data (Data Analytics) yang membuat Anda dapat berpikir dalam mem-framing data tersebut menuju Machine Learning. Ini merupakan salah satu kesulitan terbesar bagi seorang Data Science, membreakdown masalah agar dapat menetapkan mana yang harus diselesaikan terlebih dahulu.

Nah, ketika hal tersebut sudah dilakukan, waktunya untuk memberikan prediksi atau keputusan (Predictive Analytics).Hasil dari keputusan itu didiskusikan dengan stakeholders dan jika memang sudah menemukan solusi yang tepat, akan langsung dikerjakan oleh bagian engineering. Disini, kemampuan komunikasi juga sangat dibutuhkan. Selain agar mendapatkan actionable insights, juga agar produk dari data science tersebut dapat dimanfaatkan secara maksimal oleh user atau pengguna.

Skill apa saja yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Scientist?

Lalu dari segi Soft-Skill, yang paling utama harus dimiliki adalah problem solving. Terkadang, banyak sekali engineer atau yang berkutik di bidangnya mencoba berbagai macam algoritma. Namun, tidak tahu, apa sih yang harus diselesaikan? Apa ya tujuan dari semua percobaan tersebut? Maka pengetahuan mengenai bisnis, rasa ingin tahu, logika dan kemampuan analisis sangat dibutuhkan.

Mulai dari Hard Skill yang harus dimiliki adalah menguasai kemampuan kuantitatif, matematika, dan statistik. Selain itu kemampuan Fundamental mengenai Machine Learning, juga programming, setidaknya  mengerti hal-hal dasar yang bersangkutan dengan Python, Java, dan lainnya.

Dari kedua skill tersebut memang tidak semua harus dikuasai, seperti huruf T, semua harus garis lurus. Namun, ada satu yang mendalam, misalkan sangat ahli atau mahir di matematika, atau statistiknya saja. Karena sebagai Data Science biasanya akan bekerja dalam tim, tidak semuanya kok dikerjakan sendiri.

Berikut yang kamu harus miliki apabila ingin menjadi seorang data scientist?

1. Mempunyai data analyst yang sangat kuat

Ya, ini adalah salah satu hal terpenting yang harus dikuasai. Jika ingin menjadi Data Scientist, maka kemampuan menganalisis adalah penting. Setidaknya mengetahui apa yang sedang dibutuhkan user dan mengerti fitur apa yang akan dibuat kedepannya untuk perusahaan.

2. Curious, teliti, dan komunikasi

Sebagai Data Scientist, masalah tidak dapat diselesaikan hanya dengan di belakang meja kerja. Maka kemampuan Anda untuk selalu ingin tahu kebutuhan perusahaan dan user harus terus ditingkatkan dengan mencari tahu. Anda bisa mencari berbagai informasi dari stakeholders hingga user. Lalu, ketelitian juga dibutuhkan agar data yang ada mampu dibuktikan kredibilitasnya. Maka, skill komunikasi sangat dibutuhkan dalam mencari tahu data dan informasi yang kredibel.2

3. Terus mau belajar!

Seperti yang sudah dikatakan sejak awal, bahwa menjadi Data Scientist adalah menggabungkan berbagai ilmu. Maka banyak sekali hal-hal yang harus terus dipelajari. Sekarang, sudah banyak platform online dan berbagai sumber untuk dapat dipelajari. Jadi tidak ada lagi alasan bahwa tidak tahu harus belajar dari mana.

4. Portofolio

Ini hal yang akan menjadi kebutuhan atau bekal utama bagi seseorang yang ingin menjadi Data Scientist. Mengapa? Karena disinilah perusahaan dapat melacak sudah sebaik apa  kemampuan Anda. Hal ini bisa diawali dengan mengerjakan proyek-proyek kecil, seperti, menganalisis harga rumah saat ini, atau seberapa banyak penjualan perusahaan e-commerce tiap minggunya. Atau apapun yang dapat dianalisis, lalu dikerjakan menjadi sesuatu yang bermanfaat dan dapat Anda gunakan sebagai portofolio.Hal ini akan menjadi sebuah pertimbangan besar bagi perusahaan untuk merekrut Anda. Terutama jika Anda menganalisis apa yang sedang trending di dunia Data Science.

Biasanya portofolio juga bisa didapatkan melalui pengalaman dalam berkarir, yaitu berawal dari menjadi Junior Data Analyst atau Engineer (Algoritma), tetapi biasanya jika Anda bergerak di bidang atau posisi Consultant management atau Chief Data Officer itu akan mempermudah Anda menjadi Data Scientist.

Tahun ini adalah waktunya untuk mematangkan pengetahuan dasar pelaku industri yang memanfaatkan Data Science, tentang ilmu tersebut. Namun lagi-lagi belum banyak perusahaan terutama lembaga pemerintahan yang menyadari betapa berharganya  data science bagi kelangsungan perusahaan. Kabar baiknya, Roadmap Industri 4.0 yang baru-baru ini dicanangkan oleh pemerintah, cukup memberikan angin segar yang menjanjikan bagi masa depan Data Science di Indonesia.

Karier menjanjikan banyak dicari perusahaan

Menurut Glassdoor, pada tahun 2016 Data Science adalah bidang pekerjaan dengan bayaran tertinggi. Tentu saja, hal ini mengikuti hukum dasar ekonomi yaitu penawaran dan permintaan. Di mana permintaan akan Data Science yang sangat tinggi, sementara penawarannya terlalu rendah.

Dilihat dari ilmu komputer bertahun-tahun yang lalu. Internet menjadi sesuatu di mana orang-orang menghasilkan banyak uang di sana. Semua orang ingin menjadi programmer, web designer atau apapun hanya untuk berkarir di bidang IT. Gaji yang sangat tinggi dan berada di lingkup IT sangat luar biasa. Seiring berjalannya waktu, gaji semakin rendah karena persediaan tenaga IT baik laki-laki maupun perempuan mulai memenuhi kebutuhan. Meski begitu, industri ini masih di atas rata-rata dalam hal gaji.

Hal yang sama terjadi pada industri saat ini. Permintaan akan talenta dengan skill pengolahan data menjadi sangat tinggi, sementara sumber daya manusia yang ada masih terbatas, sehingga gajinya masih terbilang tinggi dan membuat banyak orang ingin mempelajari Data Science. Untuk lebih jelasanya, berikut penawaran dan permintaan yang terjadi dalam Data Science.

Permintaan

Pengambilan keputusan berdasarkan data semakin populer. Sementara pada tahun-tahun sebelumnya, Analis banyak menggunakan software seperti Excel untuk menganalisis data dan hanya Akademisi yang beralih ke SPSS, Stata, dan sebagainya. Namun, sekarang banyak hal yang berubah. Teknologi berkembang sangat pesat untuk memiliki tools seperti berikut:

  • Google Analytics untuk departemen marketing-mu.
  • ERPs rumit yang dapat memecah informasi dan membuat visualisasi. Contohnya yaitu SAP dan Microsoft Dynamics untuk Analis Bisnismu, HR, Supply Chain Management, dll.
  • Tableau, Sisense, Microsoft Power BI untuk departemen business intelligence-mu (yang merupakan sub-bidang dari Data Science), di mana Analis dapat memvisualisasikan data dengan cara yang canggih dan mengungkap wawasan yang tidak terduga.

kampus IT di Bali, kampus swasta di bali, kuliah di bali, kampus IT

Peningkatan luar biasa dalam bahasa pemrograman seperti R dan Python, yang memungkinkan kamu untuk melakukan analisis yang sangat rumit dengan beberapa baris kode. Jadi, kamu telah memiliki semua alat yang tidak terlalu sulit untuk digunakan. Kamu dapat mempekerjakan beberapa orang untuk memanfaatkan hal-hal tersebut dan kamu tahu bahwa hal-hal ini akan melipatgandakan keuntungan bisnismu. Apakah kamu membutuhkan tim Data Science? Tentu saja perlu.

Berikut beberapa contoh Data Science

Google: Mereka adalah definisi dari Data Science. Karena semua yang mereka lakukan adalah data yang dihasilkan dari mesin pencarian mereka (google.com), melalui upaya YouTube-nya, memaksimalkan pendapatan iklan dan sebagainya. Bahkan tim SDM mereka menggunakan metode ilmiah untuk mengevaluasi strategi yang membuat karyawan merasa lebih baik di tempat kerja sehingga mereka bisa lebih produktif. Google bukanlah tempat terbaik untuk bekerja secara kebetulan.

Amazon: Setiap rekomendasi produk yang kamu dapatkan berasal dari algoritma Data Science Amazon yang canggih. Sebenarnya Amazon telah menerapkan algoritma yang dapat memprediksi dengan pasti apakah kamu akan membeli produk tertentu. Jika probabilitasnya cukup tinggi, mereka memindahkannya ke unit penyimpanan yang paling dekat denganmu sehingga ketika kamu benar-benar membelinya, barang tersebut dapat dikirim pada hari yang sama.

Facebook: Facebook menghasilkan pendapatan iklan begitu besar karena memiliki semua data pribadi dari semua penggunanya. Karena ketika kamu melakukan interaksi dengan platform ini, mereka tahu apakah kamu lebih suka video kucing atau video anjing, jadi mereka tahu apakah kamu pecinta kucing atau pecinta anjing. Mereka juga tahu olahraga apa yang kamu sukai, makanan apa yang kamu sukai, jumlah uang yang bersedia kamu belanjakan secara online. Dengan cara ini, mereka dapat menargetkan penggunanya dengan cara yang luar biasa, sehingga banyak perusahaan yang menggunakannya sebagai media.

Bisa dikatakan, tidak hanya perusahaan besar yang memiliki divisi Data Science. Kini bisnis kecil, blog, bisnis lokal, dan sebagainya menggunakan Google Analytics untuk kebutuhan mereka dan telah melihat keuntungan besar darinya. Hal ini juga merupakan bagian dari Data Science. Kamu tidak perlu menggunakan machine learning untuk memonetisasi Data Science.

Sekarang, jika pesaingmu mengandalkan pengambilan keputusan berdasarkan data dan kamu tidak, maka mereka akan melampaui dan mencuri pangsa pasarmu. Oleh karena itu, kamu harus beradaptasi dan menggunakan alat dan teknik Data Science, atau kamu akan terpaksa keluar dari bisnis.

Penawaran

Data Science didorong oleh perubahan teknologi, sehingga tidak mungkin ada pada 20 tahun yang lalu (di saat komputer lambat, daya komputasi rendah, bahasa pemrograman primitif, dan lain-lain.)

Namun, ketika mulai marak, pendidikan formal dinilai belum siap, sehingga masih sangat sedikit program yang mendidik calon Data Scientist. Saya akan mengatakan bahwa orang-orang yang masuk ke dalam Data Science, biasanya beralih dari bidang lain dan memperoleh skill yang diperlukan terutama melalui persiapan diri.

Misal dari buku, makalah penelitian, dan kursus online. Meski begitu, masih belum banyak orang yang memanfaatkan peluang di industri ini. Dengan jumlah tenaga kerja yang masih terbatas, kamu akan mendapat penghasilan yang tinggi di bidang ini. Jadi, ini adalah kesempatan kamu untuk career switch atau mulai karir di bidang data science.

Apabila kamu tertarik terjun di bidang ini tentu kamu membutuhkan tempat belajar yang tepat. STMIK STIKOM Indonesia (STIKI) merupakan Kampus IT di Bali yang siap membantumu dalam mengembangkan karier di masa depan. Memiliki dua program studi Teknik Informatika dan Sistem Komputer. Sebagai kampus swasta di Bali, STIKI Indonesia juga memiliki kurikulum yang fokus pada pengembangan soft skill. Tentu seperti disebutkan di atas, soft skill merupakan skill yang harus dimiliki untuk menjadi seorang data scientist.

Tak hanya itu, STIKI Indonesia yang merupakan kampus IT ini juga memiliki fokus sebagai technopreneur campus di Bali, maka lulusannya tinggal memilih apakah ingin fokus menjadi seorang profesional di bidang IT atau menjadi seorang technopreneur. Selain itu, STIKI Indonesia yang merupakan kampus IT terpopuler di Bali ini juga memiliki kurikulum berbasis budaya khususnya budaya Bali.

Bagi kamu yang tidak tinggal di Bali dan berniat kuliah di Bali, maka ada keuntungan tambahan apabila memilih STIKI Indonesia. Kamu bisa sekaligus belajar tentang budaya Bali yang dikenal memiliki keunikan hingga ke penjuru dunia. Banyak sekali bukan keuntungan yang didapat apabila kmau memilih STIKI Indonesia sebagai tempat belajarmu. Untuk informasi lebih lanjut terkait pendaftaran mahasiswa bisa disimak di link berikut ini: sip.stiki-indonesia.ac.id

Sumber:
inixindo
Blog Hacktiv8
 

Generic placeholder image

Mengenal Artifical Intelligence Teknologi Masa Depan Dunia

06 Feb 2021   Berita

Pernah mendengar Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan? Teknologi ini sering kali dianggap akan menggantikan pekerjaan manusia. Padahal Artifical Intelligence memberi banyak manfaat bagi manusia. Teknologi ini menjadi penting di era Revolusi Industri 4.0. Hal pertama yang dipikirkan oleh orang saat mendengar istilah AI adalah robot. Alasannya karena digambarkan melalui film.

Salah satu contoh besar manfaat dari teknologi AI adalah teknologi face recognition atau pengenalan wajah. Teknologi ini dapat membuat pekerja kantoran tidak harus berlama-lama absen karena bisa absensi secara otomatis melalui pemindai wajah.

Pengguna iPhone tentu tahu fitur Siri. Fitur berupa asisten pribadi pintar yang dapat membantu penggunanya saat memberi perintah melalui suara untuk mengirim pesan, menjadwalkan pertemuan, menelepon, dan banyak lagi. Pengguna bisa menggunakan Siri untuk melakukan banyak hal cukup dengan berbicara seperti biasa. Siri  dapat mengerti apa yang diucapkan bahkan bisa balas berbicara.

Bagi kamu yang sering mendengarkan musik melalui aplikasi streaming Spotify secara tidak langsung kamu telah mendapatkan manfaat dari AI. Dalam Spotify terdapat Discover Weekly yang menggabungkan lagu yang telah kamu dengar ke dalam satu playlist. Hal ini merupakan bantuan dari Artifical Intelligence yang menganalisa jenis musik kesukaanmu ke dalam satu rangkaian playlist.

Hal sama juga terjadi bagi kamu pengguna jejaring sosial berbasis gambar/foto Pinterest. Alat LENS Pinterest menggunakan AI untuk mengidentifikasi objek dalam gambar. Saat pengguna mengambil gambar objek, lewat Artifical Intelligence akan membantumu menemukan gambar objek serupa.

Contoh lain manfaatnya adalah saat penggunaan navigasi dalam kehidupan sehari-hari untuk berpindah dari satu tempat ke tempat. Saat menggunakan Google ataupun Apple Maps untuk navigasi. Google dan Apple bersama dengan layanan navigasi lainnya menggunakan AI untuk menafsirkan ratusan ribu titik data yang mereka terima untuk memberi pengguna data lalu lintas secara real-time.

AI mengacu pada simulasi kecerdasan manusia di mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia dan meniru tindakan mereka. Istilah ini juga dapat diterapkan pada mesin apa pun yang menunjukkan ciri-ciri yang terkait dengan pikiran manusia seperti pembelajaran dan pemecahan masalah.

Dilansir dari investopedia.com, karakteristik ideal dari kecerdasan buatan adalah kemampuannya untuk merasionalisasi dan mengambil tindakan yang memiliki peluang terbaik untuk mencapai tujuan tertentu. Bagian dari kecerdasan buatan adalah pembelajaran mesin yang mengacu pada konsep bahwa program komputer dapat secara otomatis belajar dan beradaptasi dengan data baru tanpa dibantu oleh manusia.

Aplikasi untuk AI tidak terbatas. Teknologi ini dapat diterapkan ke berbagai sektor dan industri. Contoh lain dari mesin dengan kecerdasan buatan termasuk komputer yang bermain catur dan mobil yang bisa mengemudi sendiri. Masing-masing mesin ini harus mempertimbangkan konsekuensi dari tindakan apa pun yang mereka lakukan, karena setiap tindakan akan memengaruhi hasil akhirnya. Dalam catur, hasil akhirnya adalah memenangkan permainan. Untuk mobil dapat mengemudi sendiri. Sistem komputer harus memperhitungkan semua data eksternal dan menghitungnya untuk bertindak dengan cara yang mencegah tabrakan.

AI juga memiliki aplikasi dalam industri keuangan yang digunakan untuk mendeteksi dan menandai aktivitas di perbankan dan keuangan seperti penggunaan kartu debit yang tidak biasa dan simpanan rekening yang besar ​semuanya membantu menghindari fraud di Bank. Aplikasi untuk AI juga digunakan untuk membantu merampingkan dan membuat perdagangan lebih mudah. Ini dilakukan dengan membuat penawaran, permintaan, dan harga sekuritas lebih mudah diestimasi.

Paling terdampak dari efek AI memang adalah dunia kerja atau perkantoran. Teknologi AI berhasil meningkatkan produktivitas di kantor secara drastis. Mulai pengelolaan workflow hingga prediksi tren. Selain dapat meningkatkan efisiensi di dalam perusahaan, AI juga dapat meminimalisir kesalahan yang kemungkinan akan terjadi. AI dapat mendeteksi sebuah pola yang tidak wajar, seperti email penipuan, dan langsung mengirimkan peringatan tentang aktivitas yang mencurigakan tersebut. Lebih lanjut, AI juga dapat dilatih untuk meneliti calon pembeli tentang preferensi belanja mereka dari pola unik yang mereka miliki.

Menurut laporan dari IDC, adopsi Artifical Intelligence di Indonesia sudah mencapai 24,6 persen yang dimanfaatkan oleh sejumlah industri. Angka tersebut tertinggi se-Asia Tenggara. Salah satu contohnya adalah pada gelaran Asian Games 2018 lalu. Artifical Intelligence dimanfaatkan untuk meningkatkan keamanan menggunakan teknologi Vision AI melalui beragam analytics, salah satunya adalah Facial Recognition.

Berdasarkan hasil studi Microsoft dan IDC Asia/Pasifik tentang adopsi AI di negara Kawasan Asia Pasifik (APAC), Future Ready Business: Assessing Asia Pacific’s Growth Potential Through AI, ada tiga keterampilan untuk masa depan yang dibutuhkan oleh para pemimpin bisnis di Indonesia, yaitu: keterampilan analitis, kewirausahaan dan keterampilan mengambil inisiatif, dan keahlian dan pemrograman di bidang Teknologi Informatika. Saat ini, permintaan akan keterampilan tersebut lebih tinggi daripada suplai yang ada.

Era kecerdasan buatan dan masa depan teknologi dunia seperti ada pihak yang paling punya peluang besar untuk berperan di dalamnya. Siapa Mereka? Mereka adalah lulusan Teknik Informatika yang mampu membuat sistem di balik kecerdasan buatan tersebut. Sebagai Kampus IT, STMIK STIKOM Indonesia (STIKI) tentu memiliki perhatian khusus agar mampu mencetak lulusan ahli teknologi informasi yang nantinya berperan dalam teknologi masa depan dunia.