Belajar Data Science : Pentingnya Bangun Kompetensi Data untuk Majukan Industri Indonesia
Kamu perlu tahu, di Indonesia sendiri data science sudah mulai berkembang dengan pesat dan banyak digunakan dalam perusahaan maupun industri untuk meningkatkan performa dalam berbisnis. Tak heran, banyak lowongan untuk posisi ini dan menjadi sebuah peluang besar untuk calon talent data mengambil profesi ini.
Data-data yang ada digunakan untuk apa ya? Bagi orang awam, mungkin data tidaklah penting. Namun tidak dengan perusahaan atau industri maju seperti yang sedang dijalani saat ini. Semua bersaing untuk mendapatkan data-data sebagai acuan mengetahui kebutuhan pasar. Mengapa demikian? Yuk, simak penjelasan lengkapnya
1. Perbedaan Data Science, IoT dan Big Data
Data science sendiri merupakan salah satu komponen yang memiliki keterkaitan dengan big data. Kompelsitas dari pengolahan data yang ada pada jaman sekarang ini, dimulai dari bentuk data yang acak, kotor dan tidak berstruktur. Saat ini variasi data yang tersedia sudah semakin bertambah. Selain itu ada pula data yang bertamah besar yaitu big data serta variabel yang bertambah banyak, hal ini menyebabkan teori-teori yang ada sebelumnya perlu dikembangkan lagi.
Baca juga : Belajar Data Science : Yuk, Intip Cara Menjadi Data Scientist Idaman Perusahaan
2. Peluang Data Science untuk Hadapi Industri
Jika dilihat dari kebutuhan industri, sangat terlihat banyak sekali perusahaan yang membutuhkan talent data baik seorang Data Scientist, Data Analyst maupun Data Engineer, baik profesi yang terkait dengan pengolahan data.
Mengapa demikian? Karena saar ini pengolahan data menjadi penentu kompetensi bisnis antar perusahaan. Pada era industri 4.0 ini, trend data minimal masih terjamin hingga lima tahun mendatang, bahkan bisa lebih meningkat lagi kebutuhannya.
3. Tantangan Apa Saja yang Akan Dihadapi Calon Talent Data?
Berawal dari background pendidikan, hal utama yang menjadi salah satu tantangannya adalah adanya batasan atau gap yang dimiliki seorang calon Talent data. Terdapat jarak antara dunia akademis dengan industri sehingga kendala utamanya adalah di sistem pendidikan formal, terutama untuk kamu yang tidak memiliki background STEM.
Kendala lainnya adalah belajar Data Science dengan otodidak secara online. Hal ini merupakan hal yang kerap kali ditemui calon Talent data untuk mempersiapkan diri berkarir di industri nyata. Namun yang perlu diperhatikan adalah bagaimana pembelajaran otodidak ini didapatkan dalam bentuk yang jelas dan terstruktur, sehingga calon Talent data dapat memenuhi kebutuhannya untuk siap bersaing di industri.
4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!
Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab!