Archives

Portofolio Muhammad Vito Aristawidya

Lorem ipsum odor amet, consectetuer adipiscing elit. Porttitor volutpat hendrerit nec in maecenas hendrerit turpis ac? Nisi nam erat facilisis facilisi accumsan tortor euismod fusce.

Portofolio Fahmi Hamam

Portofolio Alina Florencia Karuniawati

Portofolio Zaky Maulana Hidayat

Data Scientist dan Data Analyst : Definisi dan Lingkup Kerjanya

Seiring berkembangnya dunia teknologi dan big data, profesi data scientist dan data analyst semakin dibutuhkan di berbagai industri. Keduanya termasuk pekerjaan yang menjanjikan dengan prospek gaji tinggi, terutama sejak tahun 2021 hingga saat ini. Namun, meski keduanya berfokus pada pengolahan data, tugas dan tanggung jawab mereka berbeda cukup signifikan. Yuk, kita bahas perbedaannya supaya kamu bisa menentukan jalur karier yang paling sesuai! Apa itu Data Scientist? Data Scientist adalah profesional yang menggunakan kemampuan matematika, statistik, dan coding untuk membangun model prediktif dan algoritma. Mereka bertanggung jawab merancang metode dan eksperimen guna mengolah data dalam skala besar. Tugas utama Data Scientist antara lain: Mengumpulkan dan membersihkan data (baik terstruktur, semi-struktur, maupun tidak terstruktur) Mendesain model prediktif dan algoritma machine learning Menganalisis serta memvisualisasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan Mengotomatiskan proses pengolahan data Membangun tools analitik dan dashboard Apa Itu Data Analyst? Data Analyst adalah seseorang yang menafsirkan data menjadi informasi yang mudah dipahami dan berguna bagi perusahaan. Biasanya mereka menggunakan tools seperti SQL, Python, atau Excel serta software visualisasi seperti Power BI atau Tableau. Tugas utama Data Analyst antara lain: Mengidentifikasi data yang dibutuhkan dari berbagai sumber Membersihkan dan mengorganisasi data Menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan insight Membuat laporan dan visualisasi untuk membantu pengambilan keputusan   Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst Kedua profesi ini sama-sama bekerja dengan data, namun perbedaannya terletak pada kompleksitas tugas dan tujuan akhirnya. Data analyst biasanya fokus pada pengambilan keputusan berbasis data yang telah tersedia. Data scientist mengambil langkah lebih lanjut dengan membangun model prediktif dan menganalisis data mentah yang belum terstruktur. Secara umum, data scientist terlibat dalam eksperimen, pengembangan algoritma, dan pengolahan data lanjutan. Sementara data analyst berperan besar dalam membantu manajemen memahami kondisi bisnis saat ini melalui laporan dan visualisasi. Mana yang Lebih Cocok Untukmu? Jika kamu menyukai algoritma, pemrograman, dan menyelesaikan masalah kompleks, maka Data Scientist bisa jadi pilihan yang tepat. Namun jika kamu lebih tertarik pada visualisasi data dan membuat laporan, Data Analyst adalah awal yang bagus untuk berkarier di dunia data. Mulai Karirmu di Dunia Data Bersama Intelligo Tertarik menjadi seorang praktisi data? 📌 Daftarkan dirimu di Bootcamp Data Science Intelligo – program belajar intensif yang cocok untuk pemula maupun profesional. Dapatkan materi terstruktur, bimbingan dari mentor berpengalaman, dan dukungan karier yang siap membawamu ke level berikutnya. 💡 Pelajari lebih lanjut tentang Bootcamp Data Science di sini🔗 Baca juga: Tips Memilih Bootcamp Data yang Tepat Untuk kamu yang ingin belajar lebih dalam tentang profesi ini, kamu bisa membaca artikel lengkap dari Towards Data Science yang membahas perbedaan peran perbedaan yang signifikan.

Apa Itu Data Scientist

Apa Itu Data Scientist Mau tahu Apa itu Data Scientist? Data Scientist adalah seseorang yang bertanggung jawab untuk menganalisis dan menafsirkan data untuk membantu organisasi atau perusahaan membuat keputusan yang lebih baik.  Data Scientist akan menggunakan keahlian dalam matematika dan statistik untuk mengidentifikasi pola dan trend dalam data dan kemudian menggunakan temuannya untuk merekomendasikan solusi yang dapat meningkatkan operasi bisnis.  Selain bekerja dengan data, Data Scientist juga harus dapat mengkomunikasikan hasil kepada orang lain dengan jelas dan ringkas. Sebagai Data Scientist harus dapat bekerja dengan berbagai program perangkat lunak terkait data, seperti Excel, SQL, dan Tableau. Skill ini akan sangat membantu jika kamu merasa nyaman membuat kode dalam bahasa seperti Python dan R. Keakraban dengan teknik Machine Learning juga sangat diperlukan oleh seorang Data Scientist. Jika kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Scientist haruslah memiliki keterampilan analitis dan pemecahan masalah yang kuat.  Latar belakang dalam matematika dan statistik juga sangat membantu. Selain itu, penting untuk mengkomunikasikan temuan kepada orang lain secara efektif. Jika kamu tertarik untuk berkarir di bidang ilmu data, pastikan kamu memiliki keterampilan dan kemampuan yang tercantum di atas. Tugas dan Tanggung Jawab Seorang Data Scientist Lantas apa aja saja tugas dan tanggung jawab Data Scientist. Berikut adalah 5 tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist yang wajib kamu tahu! 1. Mengumpulkan dan Membersihkan Data Data Scientist harus bisa mengakses dan menggabungkan data dari berbagai sumber, termasuk database internal, API, atau data publik. Karena data seringkali dalam kondisi tidak rapi, mereka juga harus menguasai teknik data cleaning agar data siap dianalisis. 2. Melakukan Eksplorasi dan Analisis Data Setelah data bersih, langkah berikutnya adalah melakukan eksplorasi (EDA) dan analisis statistik. Proses ini bertujuan untuk menemukan wawasan, pola tersembunyi, serta outlier yang bisa mempengaruhi hasil analisis. 3. Membangun Model Prediktif  Salah satu tugas utama Data Scientist adalah membangun model prediktif menggunakan algoritma machine learning. Model ini dapat digunakan untuk membuat proyeksi masa depan, seperti prediksi penjualan, churn pelanggan, hingga rekomendasi produk. 4. Mengkomunikasikan Hasil  Data Scientist harus bisa menjelaskan hasil temuannya melalui laporan tertulis, dashboard interaktif, atau presentasi. Mereka juga perlu membuat visualisasi data agar informasi yang kompleks bisa dipahami dengan mudah oleh semua pihak. 5. Terus Mengikuti Perkembangan Teknologi  Bidang Data Science terus berkembang, sehingga seorang Data Scientist perlu mempelajari teknik dan teknologi baru secara terus menerus. Mereka dapat melakukannya dengan mengikuti kursus online, menghadiri konferensi, atau membaca makalah penelitian. Kisaran Gaji dan Penghasilan Profesi Data Scientist di Indonesia Profesi Data Scientist dikenal sebagai pekerjaan dengan gaji tinggi karena tanggung jawab dan keahliannya yang kompleks. Menurut Glassdoor, berikut adalah kisaran gaji Data Scientist di Indonesia: Entry-level (0–1 tahun pengalaman): Rp 22,8 juta/bulan di Jakarta, dengan rata-rata nasional sekitar Rp 8,5 juta/bulan All experience level: Rata-rata Rp 30,6 juta/bulan di Jakarta dan Rp 8,5 juta di wilayah lain Gaji ini bisa meningkat signifikan seiring bertambahnya pengalaman dan keahlian yang kamu miliki. Cara Memulai Karier Sebagai Seorang Data Scientist Tertarik menjadi Data Scientist. Berikut langkah-langkah awal yang bisa kamu ambil: Pelajari dasar statistik, matematika, dan logika data Mulai belajar coding, terutama bahasa Python dan R Gunakan platform seperti Kaggle untuk latihan proyek data  Pelajari visualisasi data dengan tools seperti Tableau atau Power BI Ikut serta dalam bootcamp data science atau komunitas belajar Bootcamp Data Science Intelligo: Belajar Apa Itu Data Scientist dari Nol Kalau kamu ingin belajar data science secara bertahap, coba ikuti Bootcamp Data Science dari Intelligo. Program ini: Cocok untuk pemula tanpa latar belakang teknis Memberikan pendampingan langsung Bisa diakses dengan harga terjangkau Masih ragu? Kamu bisa ikut Trial Bootcamp Data Science GRATIS dari Intelligo. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi Instagram @IntelligoID atau bergabung ke grup Telegram “Komunitas Intelligo ID” untuk berdiskusi dan mendapat update terbaru seputar data science. Kami juga menyediakan Bootcamp Data Science Online untuk pemula. Dengan membaca artikel ini, kamu sudah lebih memahami apa itu Data Scientist, tugas dan tanggung jawabnya, skill yang dibutuhkan, kisaran gajinya, serta langkah-langkah awal untuk berkarir di bidang ini. Dengan mengikuti pelatihan yang tepat, siapa pun bisa menjadi Data Scientist yang handal dan dibutuhkan oleh banyak perusahaan. Tertarik memulai karir sebagai Data Scientist. Mulai persiapkan karirmu dengan mengikuti Bootcamp Data Science Intelligo yang tersedia dengan harga terjangkau dan cocok bagi pemula yang ingin dibimbing sampai mahir.

Daftar Pertanyaan Interview Data Scientist dan Tips Menjawabnya

Mengenal Profesi Data Scientist Data Scientist menjadi salah satu profesi yang memiliki kebutuhan tinggi di industri kerja. Menurut World Economic Forum (WEF) pada Future of Jobs Survey tahun 2020, Data Scientist akan menjadi profesi yang paling dicari dan dibutuhkan tahun 2025. Lingkup dan tanggung jawab profesi Data Scientist adalah melakukan pengumpulan dan analisis data baik terstruktur dan tidak terstruktur. Selanjutnya data tersebut akan diolah dan dianalisis menggunakan tools Data Science mulai dari Machine Learning dan AI sehingga didapatkan suatu model yang mampu menginterpretasikan data melalui visualisasi data. Pertanyaan Interview Data Scientist dan Tips Menjawab Mengingat kebutuhan profesi ini yang semakin meningkat, harus dilakukan persiapan yang matang apabila ingin berkarir pada profesi ini. Interview merupakan salah satu tahapan yang harus dilewati bagi para calon data scientist saat proses rekrutmen. Jika mengikuti perkembangannya, rekrutmen Data Scientist memiliki daftar pertanyaan interview yang sering diberikan kepada pelamar. Apa sajakah itu? Berikut merupakan daftar pertanyaan interview Data Scientist dan tips menjawabnya. Q1: Apa itu Data Science? Data Science merupakan bidang interdisipliner yang menggabungkan berbagai proses mulai dari algoritma, alat, dan machine learning. Tujuannya adalah untuk membantu menemukan pola umum dan mengumpulkan informasi relevan dari data mentah yang diberikan dengan menggunakan analisis statistik dan matematika. Q2: Apa perbedaan data science dan data analysis? Data Science melibatkan proses pengubahan data dengan menggunakan berbagai metode analisis teknis untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat bagi seorang data analyst. Data Analysis berkaitan dengan proses menguji hipotesis dan informasi yang tersedia dimana akan digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik dan efektif. Baca Juga : Data Scientist vs Data Analyst : Definisi dan Lingkup Kerjanya Q3: Apa keuntungan dari sampling? Sebutkan sejumlah teknik yang biasa digunakan dalam sampling? Analisis data tidak bisa dilakukan pada seluruh volume data pada satu waktu, khususnya pada saat melibatkan kumpulan data yang lebih besar. Oleh karena itu, penting untuk mengambil sejumlah sampel data (melakukan teknik sampling) sebagai perwakilan dari seluruh populasi untuk kemudian dilakukan analisis. Terdapat 2 jenis teknik sampling yaitu Probability Sampling dan Non-Probability Sampling. Q4: Kapan resampling dilakukan? Resampling merupakan metode yang digunakan pada sampel data untuk meningkatkan akurasi dan mengukur ketidakpastian dari populasi. Metode ini dilakukan untuk memastikan model cukup baik dengan melatih model pada pola dataset yang berbeda untuk memastikan variasi ditangani. Q5: Apa yang dimaksud dengan kondisi Overfitting dan Underfitting Overfitting: Model yang menunjukkan kondisi baik hanya untuk data pelatihan sampel. Apabila model baru di input ke model tersebut maka akan gagal dan tidak memberikan hasil apapun. Pohon keputusan lebih rentan terhadap overfitting. Underfitting: Model sederhana yang tidak dapat mengidentifikasi hubungan antar data secara efektif karena tidak bekerja dengan baik bahkan pada data uji. Penyebabnya adalah bias yang tinggi dan varians rendah. Regresi linier lebih rentan terhadap underfitting. Q6: Apa perbedaan antara format data long dan wide? Format data “long” adalah titik satu kali per subjek dan masing-masing subjek pada data tersebut terletak pada baris berbeda. Sementara itu, setiap baris dalam format data “wide” akan merespons subjek secara berulang pada satu baris dan setiap respon dipisahkan dalam kolom yang berbeda. Q7: Software apa saja yang kamu gunakan dalam bidang data science? Terdapat sejumlah software yang dapat membantu melakukan pekerjaan data science seperti Microsoft Excel, SAS (Statistical Analysis System), IBM (SPSS Modeler dan SPSS Analytics), dan MATLAB. Q8: Apa saja keahlian yang kamu miliki untuk menjadi data scientist? Keahlian utama seorang data scientist adalah pada bidang kalkulus, aljabar linear, statistika, SQL/Python, machine learning, software engineering, dan sebagainya. Q9: Ceritakan pengalaman atau proyek yang sudah pernah kamu lakukan berkaitan dengan data science? Jelaskan secara detail pengalaman mengerjakan proyek yang berhubungan dengan data science. Bisa juga disertakan portofolio sebagai bukti pencapaian proyek yang sudah pernah dikerjakan. Q10: Bagaimana peran seorang data scientist bagi perusahaan? Pada era saat ini, data telah menjadi kekuatan bagi setiap perusahaan untuk dapat memenangkan persaingan. Dengan analisis data yang tepat, seorang data scientist akan membantu perusahaan memberikan informasi relevan untuk kemajuan perusahaan. Baca Juga : 5 Manfaat Data Science untuk Optimalkan Bisnis Penjelasan diatas merupakan sejumlah daftar pertanyaan interview dan tips menjawab pada proses rekrutmen data scientist. Persiapkan dengan baik dan riset dengan baik pertanyaan interview data scientist yang mungkin akan muncul saat wawancara. Apabila masih ragu dengan kemampuan data science atau bagi kamu yang masih pemula dalam bidang ini, bisa tambah pengetahuanmu dengan mengikuti event-event menarik yang diadakan Intelligo ID. Untuk informasi selengkapnya tentang Data Science silahkan follow akun Intelligo ID di Instagram @intelligo.id dan Grup “Komunitas Intelligo ID” di Telegram. Upgrade Your Skill and Be The Master! 

8 Tips Cara Mudah Tingkatkan Bisnis dengan Data Science

Pentingnya Ilmu Data bagi Bisnis Delapan hal di bawah ini memperkuat asumsi bahwa ilmu data bernilai penting bagi bisnis : Memitigasi risiko dan penipuan  Ilmuwan data juga dilatih untuk mengidentifikasi data yang menonjol. Dengan memanfaatkan metodologi statistik dan jaringan  serta jalur data besar, maka dapat diprediksi adanya data yang tidak dapat dikenali untuk segera menindaklajuti dengan peringatan dan respon yang sesuai.  Menginformasikan produk yang relevan  Dengan adanya analisa data oleh ilmuwan data maka dapat dikategorikan jenis prduk yang paling disuakai dan laris terjual. Hal ini dapat menunjang ketepatan perusahaan untuk memprediksi permintaan serta menempatkan kapasitas produksinya didasarkan oleh kemampuan sumber daya yang dimiliki perusahaan.  Personalisasi pengalaman pelanggan  Dengan adanya analisa kepuasan pelanggan yang ditunjang dengan Ilmu Data dapat menunjang tim penjualan dan pemasaran dalam menentukan strategi yang disesuaikan kebutuhan dari pelanggan. Selain itu, Imuwan data dapat mengevaluasi pengalaman pelanggan untuk dapat ditingkatkan lebih baik lagi. Penerapan Data Science Dalam Bisnis Setelah memahami keuntungan data science dalam meningkatkan bisnis, berikut 8 Tips mudah penerapan Data Science dalam bisnis : Memperkuat manajemen dalam mengambil keputusan yang lebih baik Ilmuwan data dapat menjadi penasihat sekaligus mitra strategis pada manajemen puncak di suatu organiasasi. Dimana data yang diperoleh harus mampu dikomunikasikan dan didemonstrasikan oleh ilmuwan data guna memfasilitasi prosses pengambilan keputusan, di seluruh lini organiasasi secara terarah melaui pengukuran, pelacakan dan dan pencatatan informasi kinerja dan lainnya. Mengarahkan tindkaan berdasarkan trend dimana membantu mencapai tujuan (Profitabilitas) Ilmuwan data memeriksa dan mengeksplorasi data organisasi, setelah itu mereka merekomendasikan dan memformulasikan tindakan tertentu. Hal ini dapat membantu meningkatkan kinerja institusi, melibatkan pelanggan dengan lebih baik, yang pada akhirnya berdampak pada peningkatan profitabilitas. Melatih manajemen menentukan tindakan terbaik pada fokus masalah utama  Tanggung jawab penting seorang ilmuwan data adalah memastikan bahwa produk dikenali dengan baik sehingga dapat segera ditemukan solusi untuk mengatasi tantangan bisnis. Mengidentifikasi peluang  Dengan adanya data yang relevan, ilmuwan data dapat menyarankan celah dari kompetitor dimana celah tersebut dapat menjadi nilai tambah dari perusahaan yang tidak dimiliki oleh kompetitor. Pengambilan keputusan dengan bukti berbasis data yang terukur Ilmuwan data membuat model menggunakan data yang ada yang mensimulasikan berbagai tindakan potensial dengan cara ini, sehingga organisasi dapat mempelajari jalur mana yang akan memberikan hasil bisnis terbaik. Pengujian keputusan Dalam persaingan bisnis, adanya modifikasi keputusan dapat berpengaruh pada keputusan sebelumnya yang sudah ada. Oleh karena itu, ilmuwan data memanfaatkan matrix terukur dimana guna mengukur keberhasilan baik keputusan sebelumnya maupun keputusan yang telah dimodifikasi. Identifikasi dan penyempurnaan targeting audience  Ilmuwan data dapat membantu mengidentifikasi key groups dengan presisi, melalui analisis menyeluruh terhadap sumber data yang berbeda. Dengan pengetahuan mendalam ini, organisasi dapat menyesuaikan layanan dan produk dengan kelompok pelanggan, dan membantu mengembangkan margin keuntungan. Perekrutan bakat yang tepat untuk organisasi Membaca resume sepanjang hari adalah tugas sehari-hari dalam kehidupan perekrut atau HRD. Dengan banyaknya informasi yang tersedia tentang bakat melalui media sosial, database perusahaan, dan situs website pencarian kerja ilmuwan data dapat menelusuri bakat yang ada dalam data ini untuk menemukan kandidat yang paling sesuai dengan kebutuhan organisasi. Nah, itulah 8 tips cara mudah meningkatkan bisnis dengan Data Science.  Kamu bisa mendapatkan informasi penting untuk meningkatkan pengambilan keputusan bisnis dengan 8 tips mudah menggunakan Data Science, AI, dan Machine Learning. Optimalkan data pelanggan Anda sekarang! Khusus buat kamu yang tertarik mengembangkan kemampuan Data Science gune meningkatkan bisnis kamu, temukan banyak informasi bootcamp, webinar serta mentoring Data Science dari trainer professional dibidangnya hanya di website Intelligo.ID Tunggu apalagi?? Ayo kembangkan skill dan bisnismu sekarang juga!. 

Bisakah Data Science Merugikan Kita? Ini Keuntungan dan Kerugian Data Science

Data Science menjadi bagian penting dalam berbagai aspek industri. Data Science memiliki metode-metode yang mengubah data bisnis menjadi aset penting. Hal ini dapat membantu organisasi dalam hal meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya, melihat peluang bisnis, dan meningkatkan customer experience. Popularitas Data Science telah berkembang pesat dan hampir semua perusahaan menerapkan teknik Data Science. Keuntungan Menerapkan Data Science dalam Kehidupan Di era Big Data saat ini, data dihasilkan dengan kecepatan yang luar biasa. Setiap detik, banyak data yang dihasilkan, baik dari media sosial maupun sekedar log panggilan telepon. Besarnya jumlah data memberikan keuntungan bagi beberapa pihak dalam berbagai sektor. Berikut merupakan kegunaan data science yang menguntungkan dalam berbagai sektor : 1. Memperluas peluang kerja Peluang kerja ahli data terbuka lebar karena besarnya kebutuhan perusahaan akan pengolahan data. Tak hanya Data Scientist saja, kesempatan kerja juga terbuka bagi ahli data lain di bidang Data Analyst, Research Analyst, Business Analyst, Analytics Manager, Big Data Engineer, dan pekerjaan berbasis data lainnya yang belum disebutkan. 2. Bermanfaat bagi perkembangan semua jenis bisnis Data Science membantu organisasi mengetahui bagaimana dan kapan produk dan jasa mereka laku di pasaran, serta membantu memutuskan penyebarannya. Semakin cepat keputusan yang dihasilkan, maka semakin efisien pula bagi perusahaan untuk mendapat keuntungan yang tinggi. 3. Peluang karir dan gaji yang tinggi The Institute for Business Value (IBV) melakukan survei akan kebutuhan perusahaan akan Data Scientist, dan memprediksikan lonjakannya akan meningkat, dari 364.000 pekerjaan hingga 2.720.000 pekerjaan di seluruh dunia. Tak hanya kesempatan pekerjaan yang luas, Data Scientist rata-rata gaji Data Scientist pemula bisa mencapai 7,5 juta rupiah per bulannya. Sementara Data Scientist level menengah (2 tahun pengalaman) mencapai 12-15 juta rupiah per bulan. Siapa sih yang tidak tergiur pekerjaan gaji 2 digit? 4. Perekrutan kandidat terbaik Dengan memanfaatkan Data Science, rekruter bisa melakukan sortir kandidat dengan lebih mudah. Big Data dan Data Mining memungkinkan efisiensi proses dan pemilihan CV serta saat tes kemampuan. Kemudahan ini membuat perusahaan menemukan kandidat terbaik diantara seluruh calon kandidat. Data Science Bisa Merugikan? Faktanya, meskipun Data Science menguntungkan bagi individu dalam karir dan memberi manfaat untuk perusahaan, kita tidak bisa menyangkal keberadaan beberapa konsekuensi yang bisa merugikan. Beberapa kerugian Data Science kira-kira sebagai berikut: 1. Masalah privasi data Data adalah komponen inti yang dapat meningkatkan produktivitas dan pendapatan industri dengan membuat keputusan bisnis strategis. Informasi data yang diekstrak secara terstruktur maupun tidak terstruktur sangat rawan disalahgunakan untuk menjatuhkan lawan. Maka dari itu, sebelum terjun ke dunia data, penting bagi Data Scientist untuk memahami cyber security dalam teknologi dan data. 2. Biaya operasional yang tinggi Alat yang digunakan untuk ilmu data dan analitik tidaklah murah, karena cukup kompleks dan membutuhkan pelatihan khusus untuk menguasainya. Tak hanya itu, pemilihan alat yang tepat sangatlah penting agar analisis data yang dihasilkan akurat dan sesuai dengan keadaan. Walau biaya operasional yang harus dikeluarkan tidak murah, namun pemanfaatan data dengan baik dan optimal bisa membayar modal tersebut dengan keuntungan berkali-kali lipat. 3. Luasnya domain yang harus dikuasai Luasnya cakupan Big Data membuat banyaknya materi dan ilmu yang harus dikuasai. Disinilah pentingnya mengenali dasar-dasar ilmu Data Science dan menentukan roadmap terstruktur bagi pemula data. Intelligo ID sendiri telah menyediakan roadmap Data Science terstruktur bagi para pemula data yang ingin belajar dan menjadi Data Scientist. 4. Butuh waktu dan pengalaman lama untuk menguasai seluruh aspek Data Science Menguasai banyak ilmu saja tentunya tidak cukup, karena bidang Data Science adalah bidang yang harus diterapkan untuk mencapai tujuan tertentu. Sistem belajar pemula data di Intelligo ID tidak hanya mempelajari teori dan ilmu semata, namun juga langsung menerapkannya pada real project. Tentunya, melalui bimbingan 1-on-1 dengan trainer profesional di bidangnya. Tak perlu makan banyak waktu, tak perlu bingung cari pengalaman mengembangkan portfolio! Program-program yang ada di Intelligo ID telah menyediakan sistem belajar yang efektif dan efisien. Beberapa program yang ada di Intelligo ID antara lain webinar, mini class, dan trial bootcamp yang tidak memungut biaya apapun.

Peran Data Science Dalam Kehidupan Berbagai Profesi

Apa yang pertama kali terlintas di pikiranmu tentang “Data Science”? Mungkin, sering kamu temui data statistik mengenai tren akan suatu hal yang kemudian divisualisasikan melalui berbagai bagan. Lalu, bagaimana caranya memperoleh dan mengekstraksi data-data faktual tersebut dari sumber di Internet?  Nah, pada artikel ini kita akan mengenali apa itu data science, bagaimana perannya dalam kehidupan berbagai profesi.  Apa itu Data Science?  Secara teknis, data science merupakan studi data yang menggabungkan proses pengembangan berbagai metode untuk merekam, menyimpan, menganalisis, atau mengekstraksi informasi/data yang mendalam. Data Science mengkombinasikan beberapa algoritma, alat, prinsip machine learning.  Jadi, data science bisa disimpulkan dengan seni menganalisis data, menyimpulkan dan memvisualisasikan hasil data yang diperoleh untuk dimanfaatkan.  Mengapa Data Science sangat dibutuhkan?  Pemanfaatan data science sangat luas untuk segala lini profesi, baik dalam bisnis dalam skala kecil sampai skala besar.  Perusahaan tentu perlu untuk memiliki pedoman atau acuan untuk strategi operasi yang efektif dan efisien bagi perusahaan untuk memperoleh keuntungan. Selain itu, juga diperlukan analisa faktual tentang kompetisi dalam bisnis yang relevan.  Oleh karenanya, data science dengan menggabungkan prinsip kerja machine learning berperan penting untuk memperoleh data faktual yang dibutuhkan oleh perusahaan.  Apa saja ruang lingkup Data Science?  Setelah kita ketahui peran data science, perlu kita ketahui juga terkait ruang lingkupnya. Kebutuhan akan ilmuwan data atau biasa disebut dengan data scientist sangat besar. Kemampuan menganalisa data hampir dibutuhkan di berbagai industri di dunia. Dengan dunia yang serba terhubung dan pesatnya perkembangan media sosial saat ini, terdapat arus data masuk yang begitu besar setiap harinya. Kemudian kemajuan artificial intelligent (AI) dan internet of things (IOT), telah membuat kecepatan data yang dihasilkan dapat berlipat ganda atau bahkan bisa mencapai 3 kali lipat. Karena jumlah data yang dihasilkan secara vertikal sangatlah besar, maka permintaan tentang Data Scientist sangat tinggi di berbagai lini  industri.  Berikut merupakan alur kerja dan siklus data science :  Apa peran Data Science bagi organisasi dan karir? Belajar Data Science? Data science kini menjadi disiplin ilmu yang penerapannya sangat penting di berbagai lini industri. Tidak ada batasan profesi untuk mempelajari data science. Jika tertarik mempelajari data science , kamu bisa belajar dari situs dan kelas berikut ini :  Kamu bisa belajar dimana aja dan kapan aja. Kelas online yang fleksibel cocok buat upgrade skill kamu atau bahkan belajar mulai dari Nol. Program dari Intelligo 100% cocok buat kamu Data Science Enthusiast. Jika sudah mempelajari dasar penerapan Data Science, kamu siap  mencari lowongan kerja menjadi data scientist! Ada banyak peluang yang menanti kandidat terbaik sepertimu. Tertarik? Yuk, daftarkan dirimu sekarang juga!