Mengenal Lebih Dalam Seluk Beluk Data Science Melalui Mini Bootcamp DQLab x Kedaireka

Memulai mini bootcamp dengan materi seputar definisi Data Science, Wahyu mengungkapkan banyak sekali definisi dari multidisiplin ilmu tersebut. Setelah menelusuri berbagai sumber, inti dari Data Science sebenarnya adalah studi scientific tentang data. Jika berbicara mengenai Data Scientist sebagai salah satu profesi pada bidang itu, definisi yang tepat untuk menggambarkannya adalah orang yang belajar ilmiah tentang data. Ia juga menjelaskan ada tiga pekerjaan utama atau tujuan utama dari seorang Data Scientist, yaitu eksperimen terhadap data, mendapatkan insight bagi suatu bisnis atau perusahaan serta memprediksi masa kini dan masa depan bisnis melalui pemodelan dari data-data yang dikumpulkan.

Meningkatnya minat yang membuat ilmu Data Science ini semakin meningkat tentu tidak terjadi begitu saja. Fungsi dan bantuan dari ilmu satu ini dapat terlihat dari trend yang kini mulai digunakan seperti Internet of Things (IoT), Smart City, Data as a Service (DaaS), Artificial Intelligence (AI), Big Data Analytics (BDA) serta User Data Security.

“Kalo ngomongin trend Data as a Service tuh misalnya gini, ada perusahaan menyediakan data financial, kalo ada perusahaan lain yang pengen tau tentang financial data, dia bisa subscribe ke perusahaan tersebut” Ujar Wahyu.

Melanjutkan fungsi dari Data Science, Wahyu juga menjelaskan tentang seberapa penting Data Science bagi suatu bisnis maupun perusahaan. Melalui 4 jawaban yang diberikan, ia mengatakan Data Science menolong manajemen untuk memprioritaskan bisnis melalui informasi yang telah dikumpulkan oleh Data Science dan menjadi konsultan baik ke dalam internal perusahaan maupun tim lain seperti manajemen, IT dan sebagainya. Selain itu, Data Science sangat diperlukan untuk memproduksi insight yang berkualitas tinggi serta berperan penting menjadi provider SSOT Metrics. SSOT Metrics merupakan definisi yang dipakai untuk menjadi pedoman bagi perusahaan.

Dalam menjalankan tugas dan fungsinya, praktisi data di lingkup Data Science tentu memerlukan skill yang beragam. Wahyu memberikan 5 skill dan tools yang digunakan untuk membantu para calon talenta data mengetahui gambaran mengenai persiapan apa yang diperlukan sebelum menjadi praktisi data bidang Data Science. Pertama, business understanding atau domain knowledge. Kedua, data preparation, yaitu menggali, membersihkan dan menyimpan data dengan baik. Tools yang biasanya digunakan pada data preparation adalah AWS dan sebagainya. Ketiga, algoritma. Calon talenta data maupun praktisi data, harus belajar bagaimana caranya menyusun algoritma dengan baik, benar serta dapat dibaca dan direproduksi. Contoh tools yang digunakan adalah Excel, SQL, Google Big Query dan sebagainya, tergantung perusahaan anda sedang menggunakan tools apa.

Bagi calon talenta data yang tidak memiliki latar belakang STEM tidak perlu takut untuk terjun dan belajar Data Science. Menutup mini bootcamp kali ini, Wahyu menjelaskan banyak cara untuk mengasah skill pada bidang ini. Selain mengikuti sekolah formal yang berkaitan dengan data analysis, masuk sebagai peserta magang juga bisa menjadi alternatif agar bisa teracuni dengan hal-hal yang berkaitan dengan data. Membuat portfolio data dan mengikuti komunitas Data Science menjadi hal yang juga direkomendasikan olehnya untuk mengasah skill peserta mini bootcamp tersebut. Langkah lainnya adalah mengikuti certification courses agar proses pembelajaran lebih terarah.