Artis-Artis Ini Memilih Jurusan Sains Data: Mengapa Jurusan Sains Data Begitu Menarik?

Tertarik dengan Dunia sains data dan Penasaran dengan Jurusan Kuliahnya? Intip beberapa nama Artis Ini!

Pernahkah kamu terpikir untuk bekerja di dunia Sains Data? Industri yang satu ini memang selalu menarik perhatian dengan segala peluang dan prestisenya. Tapi, tahukah kamu bahwa jurusan Sains Data di perguruan tinggi ternyata juga diminati oleh para artis?

Ya, di balik gemerlap dunia hiburan, beberapa artis Tanah Air ternyata memilih untuk mendalami ilmu Sains Data sebagai bekal masa depan mereka. Penasaran siapa saja mereka dan apa yang membuat mereka tertarik dengan jurusan ini? Yuk, simak kelanjutan artikel ini!

Gisela Cindy,  Acha Septriasa, dan Pevita Pearce hanyalah beberapa contoh dari sekian banyak artis yang memilih jurusan perbankan. Di tengah kesibukan mereka di dunia hiburan, mereka tetap meluangkan waktu untuk menempuh pendidikan dan mempersiapkan diri untuk masa depan. Kisah inspiratif mereka ini bisa menjadi motivasi bagi kamu yang tertarik dengan dunia perbankan, namun masih ragu untuk mengambil jurusan ini.

Di dalam artikel ini, kamu akan menemukan berbagai informasi menarik tentang jurusan Sains Data, mulai dari mata kuliah yang dipelajari, prospek kerja, hingga tips jitu untuk sukses di bidang ini. Kamu juga akan mengenal lebih dekat perjalanan para artis inspiratif ini dalam menempuh pendidikan Sains Data dan meraih kesuksesan di bidangnya masing-masing.

Jadi, tunggu apa lagi? Lanjutkan membaca artikel ini dan temukan jawaban atas semua pertanyaanmu tentang jurusan Sains Data! Siapa tahu, kamu bisa menjadi salah satu artis atau profesional sukses di bidang ini di masa depan.

Baca juga:Prodi S1 Pendidikan Olahraga Universitas Teknokrat Raih Akreditasi Baik Sekali

Apa Itu Jurusan Sains Data

Jurusan sains data adalah bidang studi yang mempelajari cara mengolah data menjadi informasi yang berharga [3]. Singkatnya, jurusan ini mengajarkan gimana caranya biar data yang tadinya mentah bisa menjadi sesuatu yang bisa dipahami dan dipakai untuk ambil keputusan.

Karena sekarang jamannya digital, data di mana-mana jadi banyak banget. Nah, jurusan sains data ini penting banget buat nganalisa data tersebut. Dengan ilmu sains data, kita bisa nemuin pola dan tren tersembunyi dari kumpulan data yang besar [5]. Misalnya, perusahaan retail bisa pakai sains data buat nganalisa data pelanggan biar tau produk apa yang laku dan gimana caranya ningkatin penjualan.

Sains data ini ilmu yang lumayan luas dan nggabungin beberapa bidang ilmu lain, kayak matematika, statistika, dan ilmu komputer [2, 3]. Kualiah di jurusan sains data, kamu bakal belajar gimana caranya ngumpulin data, bersihin data, nganalisa data, sampe akhirnya bisa ngejelasin hasil analisismu itu ke orang lain.

Kenapa Pilih Jurusan Sains Data

Ada banyak alasan kenapa kamu harus pilih jurusan sains data, nih beberapa di antaranya:

Permintaan Tinggi dan Gaji Menjanjikan:

• Permintaan Tinggi: Kebutuhan tenaga ahli di bidang sains data saat ini sangat tinggi dan terus meningkat [1, 3, 5]. Hampir semua perusahaan, dari startup kecil sampe perusahaan besar, butuhin orang yang bisa ngolah dan nganalisa data. Ini karena data udah jadi aset penting buat ngambil keputusan bisnis yang tepat.
• Gaji Menjanjikan: Gaji lulusan sains data juga tergolong tinggi. Menurut Glassdoor, rata-rata gaji data scientist di Indonesia sekitar Rp 12 juta per bulan. Bahkan, data scientist yang berpengalaman bisa gajinya sampe puluhan juta per bulan. [2]

Pekerjaan Menarik dan Bermanfaat:

• Pekerjaan Menarik: Buat kamu yang suka sama tantangan dan ingin terus belajar hal baru, jurusan sains data ini cocok banget. Pekerjaan di bidang sains data itu selalu ada aja yang baru dan gak pernah monoton. Kamu bakal selalu dihadapin sama data-data baru yang perlu diolah dan dianalisis.
• Pekerjaan Bermanfaat: Dengan ilmu sains data, kamu bisa ngebantu banyak orang. Contohnya, kamu bisa ngembangin aplikasi yang bisa bantuin petani buat panen lebih optimal, atau ngembangin sistem rekomendasi produk yang bisa bantuin orang buat belanja online dengan lebih mudah.

Peluang Karir yang Luas:

• Banyak Pilihan Karir: Lulusan sains data punya banyak pilihan karir di berbagai bidang, kayak di bidang teknologi informasi, keuangan, kesehatan, manufaktur, dan retail. Kamu bisa pilih karir yang sesuai dengan minat dan bakatmu.
• Bisa Menjadi Wirausaha: Dengan ilmu sains data, kamu juga bisa menjadi wirausaha. Kamu bisa ngebangun startup sendiri yang bergerak di bidang sains data, atau ngasih jasa konsultasi sains data ke perusahaan-perusahaan.

Meningkatkan Kemampuan Berpikir Kritis dan Analitis:

• Berpikir Kritis: Belajar di jurusan sains data bakal ngelatih kamu buat berpikir kritis dan analitis. Kamu bakal belajar gimana caranya ngelihat data dari berbagai sudut pandang dan ngambil kesimpulan yang logis.
• Memecahkan Masalah: Kamu juga bakal belajar gimana caranya ngeluarin solusi dari masalah yang kompleks. Kemampuan ini penting banget buat kamu yang ingin sukses di dunia kerja.

Meningkatkan Keterampilan Teknis:

• Keterampilan Coding: Kamu bakal belajar bahasa pemrograman yang penting buat ngolah data, kayak Python dan R. Keterampilan coding ini sangat dicari oleh banyak perusahaan.
• Keterampilan Statistik: Kamu juga bakal belajar statistik dan matematika yang penting buat nganalisa data. Keterampilan ini bakal ngebantu kamu buat ngambil kesimpulan yang akurat dari data.

Kesimpulan:

Jurusan sains data adalah pilihan yang tepat buat kamu yang ingin punya karir yang menjanjikan, menarik, dan bermanfaat. Dengan ilmu sains data, kamu bisa ngebantu banyak orang dan ngubah dunia menjadi lebih baik.

Sebelum Memilih:

Walaupun jurusan sains data punya banyak kelebihan, tapi perlu diingat juga bahwa jurusan ini gak gampang. Kamu harus punya kemampuan matematika dan logika yang bagus, dan kamu juga harus siap belajar coding.

Tips:

• Coba tes minat bakat: Biar lebih yakin, kamu bisa coba tes minat bakat untuk ngelihat apakah kamu cocok dengan jurusan sains data.
• Riset jurusan dan universitas: Cari informasi sebanyak-banyaknya tentang jurusan sains data dan universitas yang mau kamu tuju. Kamu bisa baca brosur jurusan, website universitas, atau nanya ke alumni sains data.
• Ikut seminar atau workshop: Banyak universitas yang ngadain seminar atau workshop tentang jurusan sains data. Ikut acara ini bisa ngebantu kamu buat ngelihat lebih dalam tentang jurusan ini.

Program Studi Terkait Jurusan Sains Data

Berikut beberapa program studi yang terkait dengan jurusan sains data:

1. Informatika

• Mempelajari ilmu komputer secara umum, termasuk algoritma, struktur data, dan pemrograman.
• Lulusan dapat bekerja sebagai data scientist, data analyst, software engineer, dan lain sebagainya.

2. Statistika

• Mempelajari tentang pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data.
• Lulusan dapat bekerja sebagai data scientist, statistician, data analyst, dan lain sebagainya.

3. Matematika

• Mempelajari tentang konsep matematika, seperti kalkulus, aljabar, dan geometri.
• Lulusan dapat bekerja sebagai data scientist, data analyst, researcher, dan lain sebagainya.

4. Teknik Industri

• Mempelajari tentang desain, analisis, dan optimasi sistem yang kompleks.
• Lulusan dapat bekerja sebagai data scientist, data analyst, operations research analyst, dan lain sebagainya.

5. Fisika

• Mempelajari tentang fenomena alam, seperti gerak, energi, dan gelombang.
• Lulusan dapat bekerja sebagai data scientist, data analyst, researcher, dan lain sebagainya.

6. Ilmu Komputer

• Mirip dengan informatika, namun lebih fokus pada aspek teoritis ilmu komputer.
• Lulusan dapat bekerja sebagai data scientist, software engineer, web developer, dan lain sebagainya.

7. Aktuaria

• Mempelajari tentang matematika, statistik, dan probabilitas untuk menilai risiko dan ketidakpastian.
• Lulusan dapat bekerja sebagai data scientist, risk analyst, financial analyst, dan lain sebagainya.

8. Psikologi

• Mempelajari tentang perilaku manusia dan proses mental.
• Lulusan dengan spesialisasi psikologi data dapat bekerja sebagai data scientist, user experience researcher, market research analyst, dan lain sebagainya.

9. Ilmu Kesehatan Masyarakat

• Mempelajari tentang kesehatan masyarakat dan faktor-faktor yang memengaruhinya.
• Lulusan dengan spesialisasi data science dapat bekerja sebagai data scientist, epidemiologist, biostatistician, dan lain sebagainya.

10. Ekonomi

• Mempelajari tentang produksi, distribusi, dan konsumsi barang dan jasa.
• Lulusan dengan spesialisasi ekonometrika dapat bekerja sebagai data scientist, econometrician, financial analyst, dan lain sebagainya.

Perlu diingat bahwa ini hanya beberapa contoh program studi terkait jurusan sains data. Masih banyak lagi program studi lain yang relevan dengan bidang ini. Yang terpenting adalah kamu memilih program studi yang sesuai dengan minat, bakat, dan tujuan karirmu.

Tips Memilih Program Studi:

• Kenali diri kamu sendiri. Apa yang kamu sukai? Apa yang kamu kuasai?
• Riset program studi. Cari informasi tentang program studi yang kamu minati.
• Kunjungi kampus. Jika memungkinkan, kunjungi kampus tempat kamu ingin berkuliah.
• Konsultasi dengan ahli. Bicaralah dengan dosen, pembimbing karir, atau profesional di bidang yang kamu minati.

Kurikulum Jurusan Sains Data

Mata Pelajaran Utama

Mata pelajaran utama di jurusan sains data umumnya bervariasi tergantung pada universitas dan program studi yang kamu pilih. Namun, secara umum, mata pelajaran utama di jurusan sains data dapat dikelompokkan menjadi beberapa kategori berikut:

1. Matematika dan Statistika

• Kalkulus
• Aljabar Linier
• Statistika Inferensial
• Probabilitas
• Statistika Komputasi

2. Ilmu Komputer

• Pemrograman (misalnya Python, R, C++)
• Struktur Data dan Algoritma
• Sistem Basis Data
• Pembelajaran Mesin
• Kecerdasan Buatan

3. Domain Spesifik

• Pengolahan Citra Digital
• Penambangan Data
• Visualisasi Data
• Statistik Terapan
• Ekonometrika

Selain mata pelajaran utama di atas, kamu juga akan mempelajari beberapa mata pelajaran pendukung, seperti:

• Komunikasi
• Etika
• Keterampilan Presentasi

Berikut beberapa contoh mata kuliah yang ditawarkan di jurusan sains data di beberapa universitas di Indonesia:

• Universitas Indonesia:
  • Kalkulus Lanjut
  • Statistika Probabilitas
  • Pemrograman untuk Sains Data
  • Pengantar Machine Learning
  • Big Data and Analytics
• Institut Teknologi Bandung:
  • Matematika Diskrit
  • Statistika Parameter
  • Algoritma dan Struktur Data
  • Pembelajaran Mesin
  • Data Mining
• Universitas Gadjah Mada:
  • Statistika Matematika
  • Statistika Nonparametrik
  • Pemrograman R
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing

Tips Sukses Kuliah di Jurusan Sains Data:

• Kuasai matematika dan statistika.
• Pelajari bahasa pemrograman yang relevan.
• Ikuti perkembangan teknologi terbaru di bidang sains data.
• Aktiflah dalam komunitas sains data.
• Kerjakan proyek sains data.
• Bangunlah portofolio kamu.

Teknologi Terkini dalam Sains Data

Bidang sains data terus berkembang pesat, dan selalu ada teknologi baru yang muncul. Berikut adalah beberapa teknologi terkini dalam sains data yang perlu kamu ketahui:

1. Kecerdasan Buatan (AI)

AI adalah salah satu teknologi yang paling penting dalam sains data saat ini. AI digunakan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan. Contoh aplikasi AI dalam sains data adalah:

• Pengenalan gambar: AI dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek dalam gambar, seperti orang, mobil, atau hewan.
• Pemrosesan bahasa alami (NLP): NLP dapat digunakan untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Ini dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti analisis sentimen, chatbot, dan terjemahan mesin.
• Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin adalah cabang AI yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Ini dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti prediksi, klasifikasi, dan clustering.

2. Big Data

Big data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang sulit untuk diproses dengan metode tradisional. Teknologi big data memungkinkan kita untuk menyimpan, mengolah, dan menganalisis data dalam jumlah besar. Contoh aplikasi big data dalam sains data adalah:

• Analisis media sosial: Big data dapat digunakan untuk menganalisis data media sosial untuk memahami tren dan sentimen publik.
• Analisis pelanggan: Big data dapat digunakan untuk menganalisis data pelanggan untuk memahami perilaku mereka dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
• Deteksi penipuan: Big data dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan dengan mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam data.

3. Cloud Computing

Cloud computing adalah model penyampaian layanan di mana sumber daya komputasi, seperti server, penyimpanan, dan jaringan, disediakan melalui internet. Cloud computing memungkinkan kita untuk mengakses dan menggunakan sumber daya komputasi yang kuat tanpa harus membelinya dan mengelolanya sendiri. Contoh aplikasi cloud computing dalam sains data adalah:

• Platform pembelajaran mesin: Platform pembelajaran mesin berbasis cloud memungkinkan kita untuk mengembangkan, melatih, dan menyebarkan model pembelajaran mesin dengan mudah.
• Penyimpanan data: Penyimpanan data berbasis cloud memungkinkan kita untuk menyimpan data dalam jumlah besar dengan aman dan mudah diakses.
• Analisis data: Platform analisis data berbasis cloud memungkinkan kita untuk menganalisis data dengan mudah dan skalabel.

4. Internet of Things (IoT)

IoT adalah jaringan perangkat yang terhubung ke internet dan dapat mengumpulkan dan berbagi data. IoT menghasilkan sejumlah besar data yang dapat digunakan untuk berbagai aplikasi sains data. Contoh aplikasi IoT dalam sains data adalah:

• Pemeliharaan prediktif: IoT dapat digunakan untuk memantau kondisi mesin dan peralatan dan memprediksi kegagalan sebelum terjadi.
• Optimasi rantai pasokan: IoT dapat digunakan untuk melacak pergerakan barang dan mengoptimalkan rantai pasokan.
• Manajemen energi: IoT dapat digunakan untuk mengelola konsumsi energi dan meningkatkan efisiensi energi.

5. Blockchain

Blockchain adalah teknologi yang mendasari cryptocurrency seperti Bitcoin. Blockchain adalah buku besar terdistribusi yang aman dan transparan yang dapat digunakan untuk melacak asal dan kepemilikan aset. Contoh aplikasi blockchain dalam sains data adalah:

• Manajemen data: Blockchain dapat digunakan untuk mengelola data dengan cara yang aman dan transparan.
• Pelacakan data: Blockchain dapat digunakan untuk melacak asal dan kepemilikan data.
• Penelitian ilmiah: Blockchain dapat digunakan untuk berbagi data penelitian dengan cara yang aman dan transparan.

Ini hanya beberapa contoh teknologi terkini dalam sains data. Bidang ini terus berkembang, dan teknologi baru muncul setiap saat. Penting bagi para ilmuwan data untuk terus mengikuti perkembangan terbaru dan mempelajari teknologi baru yang dapat membantu mereka menyelesaikan masalah dan mendapatkan wawasan baru dari data.

Tips untuk Tetap Terkini dengan Teknologi Sains Data:

• Baca blog dan artikel tentang sains data.
• Ikuti konferensi dan webinar sains data.
• Bergabunglah dengan komunitas sains data online.
• Ambil kursus online tentang teknologi sains data.
• Berkontribusi pada proyek sains data open-source.

Program Magang di Jurusan sains Data Sains Data

Mencari program magang di jurusan Sains Data bisa dilakukan dengan beberapa cara. Here are some tips:

1. Situs web universitas:

• Banyak universitas menawarkan program magang di jurusan Sains Data. Check the career center or internship department of universities in your area. Mereka biasanya akan memposting lowongan magang di situs web mereka.

2. Portal lowongan kerja:

• Portal lowongan kerja online seperti Indeed atau JobsDB [URL yang tidak valid dihapus] sering menampilkan lowongan magang di bidang Sains Data Gunakan kata kunci seperti “magang sains data” atau “data science internship” untuk menemukan lowongan yang relevan.

3. Program Magang Kampus Merdeka:

• Pemerintah Indonesia melalui Kemendikbud menyediakan program magang bernama “Kampus Merdeka”. Program ini menghubungkan mahasiswa dengan perusahaan untuk magang selama 1 semester. Cek website Kampus Merdeka untuk mengetahui detail program dan lowongan yang tersedia.

4. Perusahaan yang bergerak di bidang teknologi:

• Banyak perusahaan yang bergerak di bidang teknologi, seperti startup, perusahaan e-commerce, dan perusahaan jasa keuangan, membutuhkan tenaga magang di bidang Sains Data. Cek website perusahaan yang kamu minati dan lihat apakah mereka menawarkan program magang.

5. Hubungi langsung perusahaan:

• Jangan ragu untuk menghubungi langsung perusahaan yang kamu minati dan tanyakan apakah mereka menawarkan program magang di bidang Sains Data. Ini bisa menjadi cara yang efektif untuk mendapatkan kesempatan magang, meskipun mereka tidak secara resmi mengumumkan lowongan magang.

Tips untuk Meningkatkan Peluang Lolos Magang:

• Perkuat CV dan portofolio kamu:
  • Pastikan CV kamu berisi informasi yang relevan dengan magang Sains Data, seperti keahlian teknis yang kamu miliki (misalnya, pemrograman Python, R) dan pengalaman proyek yang terkait dengan data.
  • Siapkan portofolio yang menampilkan project sains data yang pernah kamu kerjakan, meskipun itu tugas kuliah.
• Latihan coding:
  • Perusahaan biasanya mencari peserta magang yang memiliki keahlian coding dasar. Latihan coding menggunakan bahasa pemrograman yang populer di bidang Sains Data seperti Python atau R.
• Pelajari tentang data science:
  • Ada banyak sumber online gratis yang bisa kamu gunakan untuk belajar tentang konsep dasar Sains Data, seperti platform Coursera atau edX.
• Ikuti kompetisi data science:
  • Ikut kompetisi data science bisa menjadi cara yang bagus untuk mengasah kemampuanmu dan membuat portofoliomu lebih menarik.
• Persiapkan diri untuk interview:
  • Pelajari tentang perusahaan dan posisi magang yang kamu lamar. Latihan menjawab pertanyaan interview yang umum ditanyakan pada calon peserta magang Sains Data.

Dengan persiapan yang matang, kamu akan bisa meningkatkan peluang lolos program magang di jurusan Sains Data.

Selain itu, kamu juga bisa mencari informasi program magang melalui organisasi mahasiswa jurusan Sains Data atau jejaring alumni.

⁠Beasiswa jurusan Sains Data

Ada banyak pilihan beasiswa yang tersedia untuk jurusan Sains Data, baik di dalam maupun luar negeri. Berikut beberapa tips untuk mencari beasiswa:

1. Cari informasi sebanyak-banyaknya:

• Situs web universitas: Banyak universitas menawarkan beasiswa khusus untuk jurusan Sains Data. Cek situs web universitas yang kamu tuju untuk informasi lebih lanjut tentang beasiswa yang tersedia.
• Situs web pemerintah: Pemerintah Indonesia dan beberapa negara lain menawarkan beasiswa untuk pelajar yang ingin melanjutkan studi di luar negeri. Cek situs web Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi (Kemendikbudristek) atau situs web kedutaan besar negara tujuan untuk informasi lebih lanjut.
• Lembaga swasta: Banyak lembaga swasta yang menawarkan beasiswa untuk jurusan Sains Data. Cari informasi tentang lembaga swasta yang bergerak di bidang pendidikan atau teknologi, dan lihat apakah mereka menawarkan program beasiswa.
• Portal beasiswa: Ada beberapa portal beasiswa online yang bisa kamu gunakan untuk mencari informasi beasiswa, seperti Beasiswa.com https://www.instagram.com/info_beasiswa/?hl=en, Lokatma https://www.idbeasiswa.id/2023/02/Beasiswa-BUNM-Semen-Gresik.html, atau Schoters https://www.wmasonscooters.com/erevolution.

2. Perhatikan persyaratan beasiswa:

• Setiap beasiswa memiliki persyaratan yang berbeda-beda. Pastikan kamu membaca persyaratan beasiswa dengan seksama sebelum mendaftar.
• Perhatikan persyaratan seperti IPK minimum, pengalaman organisasi, prestasi akademik, dan kemampuan bahasa asing.

3. Siapkan dokumen yang diperlukan:

• Dokumen yang diperlukan untuk mendaftar beasiswa biasanya meliputi transkrip nilai, surat rekomendasi, sertifikat bahasa asing, dan esai.
• Pastikan kamu menyiapkan semua dokumen yang diperlukan dengan lengkap dan sesuai dengan format yang ditentukan.

4. Ajukan lamaran beasiswa:

• Ajukan lamaran beasiswa sesegera mungkin setelah kamu memenuhi persyaratan.
• Pastikan kamu mengikuti semua instruksi dan deadline yang diberikan oleh penyelenggara beasiswa.

Tips tambahan:

• Tulis esai yang menarik: Esai adalah salah satu komponen penting dalam aplikasi beasiswa. Pastikan kamu menulis esai yang menarik dan menunjukkan mengapa kamu layak mendapatkan beasiswa tersebut.
• Minta surat rekomendasi dari dosen atau mentor yang kamu kenal baik: Surat rekomendasi yang baik dapat membantu meningkatkan peluang kamu untuk mendapatkan beasiswa.
• Latih kemampuan bahasa asing kamu: Kemampuan bahasa asing yang baik, terutama bahasa Inggris, sangat penting untuk mendapatkan beasiswa untuk studi di luar negeri.

Berikut beberapa contoh beasiswa jurusan Sains Data:

• Beasiswa LPDP: Beasiswa LPDP https://beasiswalpdp.kemenkeu.go.id/index.php/user/create adalah program beasiswa pemerintah Indonesia yang ditujukan untuk pelajar yang ingin melanjutkan studi di dalam dan luar negeri. Beasiswa LPDP khusus untuk jurusan Sains Data tersedia untuk program master dan doktor.
• Beasiswa Unggulan Dosen Indonesia (BUDI): Beasiswa BUDI https://www.beasiswapascasarjana.com/2016/05/pendaftaran-beasiswa-budi-dn-dan-budi.html adalah program beasiswa pemerintah Indonesia yang ditujukan untuk dosen yang ingin melanjutkan studi doktor di luar negeri. Beasiswa BUDI khusus untuk jurusan Sains Data tersedia untuk program doktor di bidang data science, machine learning, dan artificial intelligence.
• Beasiswa Fulbright: Beasiswa Fulbright https://www.aminef.or.id/grants-for-indonesians/fulbright-programs/scholarship/ adalah program beasiswa pemerintah Amerika Serikat yang ditujukan untuk pelajar dari berbagai negara, termasuk Indonesia. Beasiswa Fulbright khusus untuk jurusan Sains Data tersedia untuk program master dan doktor di bidang data science, machine learning, dan artificial intelligence.
• Beasiswa Gates Cambridge: Beasiswa Gates Cambridge https://www.gatescambridge.org/ adalah program beasiswa internasional yang ditujukan untuk pelajar dari seluruh dunia. Beasiswa Gates Cambridge khusus untuk jurusan Sains Data tersedia untuk program master dan doktor di bidang data science, machine learning, dan artificial intelligence.

Rekomendasi buku untuk Jurusan Sains Data

Rekomendasi Buku untuk Jurusan Sains Data

Berikut beberapa rekomendasi buku untuk Jurusan Sains Data, dikategorikan berdasarkan tingkat kesulitan:

Buku Pemula:

• Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data oleh Charles Wheelan: Buku ini memperkenalkan konsep statistik dasar dengan cara yang mudah dipahami dan menarik.
• Think Like a Data Scientist oleh Michael Lavine: Buku ini membahas tentang pola pikir dan keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist yang sukses.
• Python for Data Analysis oleh Wes McKinney: Buku ini mengajarkan pemrograman Python untuk analisis data, termasuk manipulasi data, visualisasi data, dan machine learning.
• R for Data Science oleh Hadley Wickham dan Garrett Grolemund: Buku ini mengajarkan pemrograman R untuk analisis data, dengan fokus pada visualisasi data yang efektif.
• Data Science from Scratch oleh Joel Grus: Buku ini memberikan pengenalan komprehensif tentang ilmu data, mulai dari konsep dasar hingga aplikasi praktis.

Buku Menengah:

• An Introduction to Statistical Learning oleh Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, dan Robert Tibshirani: Buku ini membahas tentang berbagai metode statistik yang digunakan dalam machine learning.
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow oleh Aurélien Géron: Buku ini memberikan panduan praktis untuk membangun model machine learning dengan menggunakan library populer seperti Scikit-Learn, Keras, dan TensorFlow.
• Deep Learning oleh Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville: Buku ini membahas tentang konsep dan teknik dasar deep learning.
• The Signal and the Noise oleh Nate Silver: Buku ini membahas tentang bagaimana statistik dan data dapat digunakan untuk memprediksi masa depan.
• Data-Driven Marketing oleh Thomas H. Davenport dan Jeffrey H. Kim: Buku ini membahas tentang bagaimana menggunakan data untuk meningkatkan strategi marketing.

Buku Lanjutan:

• Bayesian Data Analysis oleh Richard McElreath: Buku ini membahas tentang statistik Bayesian, yang merupakan pendekatan statistik yang menggunakan probabilitas untuk memperbarui keyakinan kita tentang suatu parameter.
• Causal Inference for Data Scientists oleh Judea Pearl dan Dana Mackenzie: Buku ini membahas tentang kausalitas, yang merupakan konsep penting untuk memahami hubungan sebab akibat antara variabel.
• The Book of Why oleh Judea Pearl dan Dana Mackenzie: Buku ini membahas tentang bagaimana menggunakan kausalitas untuk menjawab pertanyaan “mengapa”.
• Artificial Intelligence: A Modern Approach oleh Stuart Russell dan Peter Norvig: Buku ini membahas tentang berbagai bidang dalam kecerdasan buatan, seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan robotika.
• Pattern Recognition and Machine Learning oleh Christopher Bishop: Buku ini membahas tentang teori dan algoritma dasar dalam pengenalan pola dan machine learning.

Tips Memilih Buku Sains Data:

• Pertimbangkan tingkat keahlianmu: Pilih buku yang sesuai dengan tingkat keahlianmu saat ini.
• Pilihlah buku yang membahas topik yang kamu minati: Ada banyak sub-bidang dalam sains data. Pilihlah buku yang membahas topik yang kamu minati.
• Bacalah ulasan buku: Sebelum membeli buku, bacalah ulasan dari pembaca lain. Ini akan membantu kamu menentukan apakah buku tersebut tepat untukmu.
• Pinjam buku dari perpustakaan: Kamu tidak perlu membeli semua buku sains data yang ingin kamu baca. Kamu bisa meminjamnya dari perpustakaan.

⁠Rekomendasi judul skripsi untuk Jurusan Sains Data

Memilih judul skripsi yang tepat untuk jurusan sains data merupakan langkah penting dalam menyelesaikan studimu. Judul skripsi haruslah menarik, relevan dengan bidang sains data, dan memungkinkanmu untuk melakukan penelitian yang mendalam. Berikut beberapa tips untuk memilih judul skripsi yang tepat:

1. Pilih topik yang menarik bagimu. Kamu akan menghabiskan banyak waktu untuk mengerjakan skripsimu, jadi pilihlah topik yang benar-benar kamu minati dan ingin kamu pelajari lebih lanjut.

2. Pastikan topik relevan dengan bidang sains data. Judul skripsimu haruslah terkait dengan ilmu data dan memungkinkanmu untuk menggunakan berbagai metode dan teknik sains data dalam penelitianmu.

3. Pertimbangkan kelayakan penelitian. Pastikan kamu memiliki akses ke data yang cukup untuk melakukan penelitian dan bahwa kamu memiliki kemampuan untuk menganalisis data tersebut.

4. Periksa apakah topik tersebut sudah pernah diteliti. Kamu tidak ingin melakukan penelitian yang sudah pernah dilakukan orang lain. Lakukan riset literatur untuk memastikan bahwa topikmu belum pernah diteliti secara mendalam.

5. Buatlah judul yang spesifik dan jelas. Judul skripsimu haruslah spesifik dan jelas sehingga orang lain dapat dengan mudah memahami apa yang kamu teliti.

Berikut beberapa contoh judul skripsi untuk jurusan sains data:

1. Analisis Prediktif Penjualan Online dengan Menggunakan Algoritma Machine Learning2. Deteksi Penipuan Kartu Kredit dengan Menggunakan Deep Learning3. Rekomendasi Produk yang Dipersonalisasi dengan Menggunakan Collaborative Filtering4. Analisis Sentimen Media Sosial untuk Memahami Opini Publik Terhadap Suatu Produk5. Klasifikasi Citra Medis dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks6. Prediksi Harga Saham dengan Menggunakan Recurrent Neural Networks7. Analisis Jaringan Sosial untuk Memahami Interaksi Antar Individu8. Pengolahan Bahasa Alami untuk Menganalisis Teks dan Dokumen9. Visualisasi Data untuk Menampilkan Informasi dengan Efektif10. Etika Penggunaan Data dalam Sains Data

Tips tambahan:

• Konsultasikan dengan dosen pembimbingmu untuk mendapatkan saran tentang judul skripsi.
• Carilah referensi penelitian yang relevan dengan topikmu.
• Ikuti seminar dan workshop tentang sains data untuk mendapatkan ide-ide baru.

Prospek Karir dalam Bidang Sains Data

Bidang sains data saat ini sedang berkembang pesat dan memiliki prospek karir yang sangat menjanjikan. Kebutuhan akan tenaga ahli di bidang ini terus meningkat seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang menggunakan data untuk membuat keputusan bisnis.

Berikut beberapa alasan mengapa prospek karir dalam bidang sains data sangat menjanjikan:

• Permintaan tinggi: Permintaan akan tenaga ahli sains data jauh lebih tinggi daripada pasokannya. Hal ini berarti bahwa kamu akan memiliki banyak peluang untuk mendapatkan pekerjaan setelah lulus.
• Gaji tinggi: Gaji rata-rata untuk data scientist di Indonesia adalah sekitar Rp 15.000.000 per bulan. Gaji untuk data scientist dengan pengalaman dan keahlian yang tinggi bisa mencapai lebih dari Rp 30.000.000 per bulan.
• Pekerjaan yang menantang dan menarik: Pekerjaan di bidang sains data selalu menantang dan menarik. Kamu akan terus belajar hal-hal baru dan menggunakan keterampilanmu untuk memecahkan masalah yang kompleks.
• Peluang untuk berkembang: Ada banyak peluang untuk berkembang dalam karir sains data. Kamu dapat mengkhususkan diri dalam sub-bidang tertentu, seperti machine learning, artificial intelligence, atau data visualization. Kamu juga dapat bekerja di berbagai industri, seperti teknologi, keuangan, healthcare, atau retail.

Berikut beberapa contoh karir yang dapat kamu pilih dengan gelar sains data:

• Data Scientist: Data scientist bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Mereka juga membangun model machine learning untuk memprediksi tren dan membuat keputusan yang didasarkan pada data.
• Data Analyst: Data analyst bekerja sama dengan data scientist untuk menganalisis data dan menghasilkan laporan dan presentasi yang mudah dipahami.
• Machine Learning Engineer: Machine learning engineer membangun dan memelihara model machine learning. Mereka juga bekerja sama dengan data scientist untuk menerapkan model tersebut dalam aplikasi bisnis.
• Data Architect: Data architect merancang dan membangun infrastruktur data yang digunakan untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data.
• Data Engineer: Data engineer membangun dan memelihara pipeline data yang digunakan untuk mengumpulkan, membersihkan, dan memindahkan data.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist:

• Keahlian pemrograman: Kamu harus memiliki keahlian pemrograman dalam bahasa seperti Python, R, atau SQL.
• Keterampilan statistik: Kamu harus memiliki pemahaman yang kuat tentang statistik dan probabilitas.
• Keterampilan machine learning: Kamu harus memiliki pemahaman tentang konsep-konsep dasar machine learning, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
• Keterampilan komunikasi: Kamu harus dapat berkomunikasi secara efektif dengan orang lain, baik secara lisan maupun tertulis.
• Keterampilan pemecahan masalah: Kamu harus memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah yang kompleks dan menemukan solusi yang kreatif.

Jika kamu tertarik untuk mengejar karir di bidang sains data, ada banyak sumber daya yang tersedia untuk membantumu memulai. Kamu dapat mengambil kelas online, mengikuti bootcamp, atau mendapatkan gelar sarjana atau magister di bidang sains data.

Berikut beberapa tips untuk memulai karir di bidang sains data:

• Pelajari bahasa pemrograman: Python dan R adalah dua bahasa pemrograman yang paling populer digunakan dalam sains data.
• Ambil kelas online: Ada banyak kelas online gratis dan berbayar yang tersedia untuk mengajarkanmu tentang sains data.
• Ikuti bootcamp: Bootcamp sains data adalah program intensif yang dapat membantumu mempelajari keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist dalam waktu singkat.
• Dapatkan gelar: Gelar sarjana atau magister di bidang sains data dapat membantumu mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang teori dan praktik sains data.
• Bangun portofolio: Kumpulkan proyek sains data yang dapat kamu tunjukkan kepada calon pemberi kerja.
• Bergabung dengan komunitas: Ada banyak komunitas online dan offline untuk para ilmuwan data. Bergabunglah dengan komunitas ini untuk belajar dari orang lain dan mendapatkan peluang baru.

Dengan kerja keras dan dedikasi, kamu dapat membangun karir yang sukses dan rewarding di bidang sains data.

Gaji Lulusan Jurusan Sains Data

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Gaji

Gaji yang kamu terima bisa beebeda-beda tergantung pada beberapa faktor. Here are some of the factors that can affect your salary:

• Pendidikan dan pengalaman: Secara umum, semakin tinggi tingkat pendidikan dan pengalaman yang kamu miliki, semakin tinggi gaji yang bisa kamu dapatkan. Perusahaan biasanya menghargai karyawan yang memiliki pengetahuan dan keterampilan yang relevan dengan pekerjaan.
• Bidang pekerjaan: Gaji rata-rata untuk pekerjaan tertentu bisa berbeda-beda antara satu industri dengan industri lainnya. For example, pekerjaan di bidang teknologi, keuangan, dan minyak dan gas biasanya menawarkan gaji yang lebih tinggi daripada pekerjaan di bidang pendidikan atau nonprofit.
• Lokasi: Biaya hidup bisa berbeda-beda di setiap daerah. Gaji di kota-kota besar dengan biaya hidup tinggi biasanya lebih tinggi daripada gaji di kota-kota kecil atau daerah pedesaan.
• Perusahaan: Beberapa perusahaan mapan atau perusahaan multinasional biasanya menawarkan gaji yang lebih tinggi daripada perusahaan kecil atau startup. Selain gaji pokok, perusahaan juga bisa menawarkan tunjangan lain, seperti tunjangan kesehatan, tunjangan makan, atau bonus.
• Keterampilan dan kemampuan: Selain pendidikan dan pengalaman, perusahaan juga akan mempertimbangkan keahlian dan kemampuan yang kamu miliki saat menentukan gaji. Keterampilan teknis, keterampilan komunikasi, dan soft skill lainnya bisa menjadi faktor penentu gaji.
• Performa kerja: Performa kerja kamu selama bekerja di perusahaan juga bisa mempengaruhi gaji. Karyawan yang consistently performs well biasanya akan mendapatkan kenaikan gaji atau bonus.
• Keseimbangan antara kehidupan kerja dan kehidupan pribadi: Beberapa pekerjaan menawarkan keseimbangan yang baik antara kehidupan kerja dan kehidupan pribadi, sementara pekerjaan lainnya mungkin menuntut jam kerja yang panjang. Pekerjaan yang menuntut jam kerja yang panjang biasanya menawarkan gaji yang lebih tinggi.
• Supply dan demand: Supply dan demand untuk pekerjaan tertentu juga bisa mempengaruhi gaji. Jika ada banyak pelamar untuk suatu pekerjaan, gaji yang ditawarkan mungkin lebih rendah. Sebaliknya, jika ada sedikit pelamar untuk suatu pekerjaan, gaji yang ditawarkan mungkin lebih tinggi.

Negotiasi Gaji

• Gaji yang tercantum di iklan lowongan pekerjaan biasanya hanya berupa perkiraan. Dalam banyak kasus, kamu masih bisa bernegosiasi gaji dengan perusahaan. Sebelum bernegosiasi gaji, ada baiknya kamu riset tentang gaji rata-rata untuk posisi yang kamu lamar di daerah tempat kamu akan bekerja. Kamu juga bisa mempertimbangkan faktor-faktor yang disebutkan di atas untuk memperkuat posisi tawar kamu saat bernegosiasi gaji.

Selain faktor-faktor di atas, ada beberapa faktor lain yang mungkin bisa mempengaruhi gaji, seperti sertifikasi, kemampuan berbahasa asing, dan willingness to relocate.

Rata-rata Gaji Awal Lulusan Sains Data

Rata-rata Gaji Awal Lulusan Sains Data di Indonesia

Rata-rata gaji awal lulusan Sains Data di Indonesia bervariasi tergantung pada beberapa faktor, seperti:

• Institusi pendidikan: Lulusan dari universitas ternama umumnya mendapatkan gaji awal yang lebih tinggi dibandingkan lulusan dari universitas lain.
• Lokasi: Gaji awal di kota-kota besar dengan biaya hidup tinggi umumnya lebih tinggi dibandingkan gaji awal di kota-kota kecil atau daerah pedesaan.
• Jenis perusahaan: Lulusan yang bekerja di perusahaan multinasional atau startup dengan modal besar umumnya mendapatkan gaji awal yang lebih tinggi dibandingkan lulusan yang bekerja di perusahaan kecil atau menengah.
• Keterampilan dan pengalaman: Lulusan dengan keahlian dan pengalaman yang lebih relevant dengan pekerjaan umumnya mendapatkan gaji awal yang lebih tinggi dibandingkan lulusan yang tidak memiliki pengalaman atau keahlian yang relevant.

Berdasarkan data dari beberapa platform pencari kerja online di Indonesia, rata-rata gaji awal lulusan Sains Data di Indonesia berkisar antara Rp 5.000.000 hingga Rp 10.000.000 per bulan.

Berikut adalah beberapa contoh platform pencari kerja online di Indonesia yang dapat kamu gunakan untuk mencari informasi tentang gaji awal lulusan Sains Data:

• Jobstreet: https://www.jobstreet.co.id/en
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/
• Glassdoor: https://www.glassdoor.com/index.htm
• Karir.com: https://karir.com/
• Prakerja: https://dashboard.prakerja.go.id/daftar

Perlu diingat bahwa angka-angka di atas hanyalah rata-rata dan gaji awal yang sebenarnya dapat berbeda-beda.

Berikut adalah beberapa tips untuk meningkatkan peluang mendapatkan gaji awal yang tinggi sebagai lulusan Sains Data:

• Lulus dari universitas ternama: Pilihlah universitas yang memiliki program studi Sains Data yang terakreditasi dan memiliki reputasi yang baik.
• Tingkatkan IPK: Semakin tinggi IPK kamu, semakin besar peluang kamu untuk mendapatkan pekerjaan dengan gaji yang tinggi.
• Ikuti magang atau internship: Magang atau internship dapat membantumu mendapatkan pengalaman kerja yang relevant dan membangun koneksi dengan profesional di bidang Sains Data.
• Pelajari keahlian yang dibutuhkan: Pastikan kamu mempelajari keahlian yang dibutuhkan oleh perusahaan, seperti bahasa pemrograman Python, R, atau SQL, serta machine learning dan artificial intelligence.
• Bangun portofolio: Kumpulkan proyek Sains Data yang dapat kamu tunjukkan kepada calon pemberi kerja.
• Berlatihlah untuk wawancara kerja: Pastikan kamu berlatih untuk wawancara kerja agar kamu dapat memberikan jawaban yang memuaskan dan menunjukkan kemampuanmu kepada calon pemberi kerja.

Dengan kerja keras dan dedikasi, kamu dapat meningkatkan peluang untuk mendapatkan gaji awal yang tinggi sebagai lulusan Sains Data.

Perkembangan Gaji dalam Karir Sains Data

Perkembangan gaji dalam karir sains data umumnya menunjukkan tren positif. Seiring dengan semakin tingginya permintaan akan tenaga ahli di bidang ini, gaji untuk data scientist dan profesi terkait lainnya pun terus meningkat.

Berikut beberapa faktor yang dapat mempengaruhi perkembangan gaji dalam karir sains data:

1. Tingkat Pengalaman dan Keahlian:

Semakin tinggi tingkat pengalaman dan keahlian yang Anda miliki, semakin tinggi pula gaji yang bisa Anda dapatkan. Data scientist dengan pengalaman 5 tahun atau lebih umumnya mendapatkan gaji yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan data scientist yang baru memulai karirnya.

2. Bidang Keahlian:

Bidang keahlian tertentu dalam sains data mungkin menawarkan gaji yang lebih tinggi dibandingkan dengan bidang lainnya. Contohnya, data scientist yang fokus pada machine learning atau artificial intelligence mungkin mendapatkan gaji yang lebih tinggi dibandingkan dengan data scientist yang fokus pada data analysis.

3. Lokasi:

Gaji data scientist di kota-kota besar dengan biaya hidup tinggi umumnya lebih tinggi dibandingkan dengan gaji data scientist di kota-kota kecil atau daerah pedesaan.

4. Jenis Perusahaan:

Data scientist yang bekerja di perusahaan multinasional atau startup dengan modal besar umumnya mendapatkan gaji yang lebih tinggi dibandingkan dengan data scientist yang bekerja di perusahaan kecil atau menengah.

5. Kinerja:

Kinerja Anda dalam pekerjaan juga dapat mempengaruhi perkembangan gaji Anda. Data scientist yang consistently performs well biasanya mendapatkan kenaikan gaji atau bonus.

Berikut adalah beberapa contoh perkembangan gaji dalam karir sains data:

• Data Scientist:
  • Entry-level: Rp 5.000.000 – Rp 10.000.000 per bulan
  • Mid-level: Rp 10.000.000 – Rp 20.000.000 per bulan
  • Senior-level: Rp 20.000.000 – Rp 50.000.000 per bulan
• Data Analyst:
  • Entry-level: Rp 4.000.000 – Rp 8.000.000 per bulan
  • Mid-level: Rp 8.000.000 – Rp 15.000.000 per bulan
  • Senior-level: Rp 15.000.000 – Rp 30.000.000 per bulan
• Machine Learning Engineer:
  • Entry-level: Rp 6.000.000 – Rp 12.000.000 per bulan
  • Mid-level: Rp 12.000.000 – Rp 25.000.000 per bulan
  • Senior-level: Rp 25.000.000 – Rp 50.000.000 per bulan

Perlu diingat bahwa angka-angka di atas hanyalah perkiraan dan gaji yang sebenarnya dapat berbeda-beda.

Berikut adalah beberapa tips untuk meningkatkan peluang mendapatkan gaji yang tinggi dalam karir sains data:

• Teruslah belajar dan mengembangkan keahlian Anda: Dunia sains data terus berkembang pesat, sehingga penting bagi Anda untuk terus belajar dan mengembangkan keahlian Anda agar tetap up-to-date dengan tren terbaru.
• Dapatkan sertifikasi: Ada banyak sertifikasi yang tersedia untuk data scientist dan profesional terkait lainnya. Mendapatkan sertifikasi dapat membantu Anda menunjukkan keahlian Anda kepada calon pemberi kerja dan meningkatkan peluang Anda untuk mendapatkan gaji yang lebih tinggi.
• Bangun jaringan profesional: Bangunlah jaringan profesional dengan data scientist dan profesional terkait lainnya. Jaringan profesional dapat membantu Anda mendapatkan informasi tentang peluang kerja baru dan belajar dari pengalaman orang lain.
• Bernegosiasi gaji: Jangan ragu untuk bernegosiasi gaji saat Anda mendapatkan tawaran pekerjaan baru. Lakukan riset tentang gaji rata-rata untuk posisi yang Anda lamar di daerah tempat Anda akan bekerja dan gunakan informasi tersebut untuk memperkuat posisi tawar Anda saat bernegosiasi gaji.

Dengan kerja keras dan dedikasi, Anda dapat membangun karir yang sukses dan rewarding di bidang sains data dan mendapatkan gaji yang tinggi.

Kesimpulan

Pertimbangan Akhir dalam Memilih Karir Sains Data

Memilih karir di bidang sains data merupakan keputusan yang penting dan harus dipertimbangkan dengan matang. Berikut beberapa hal yang perlu dipertimbangkan sebelum memilih karir di bidang sains data:

1. Minat dan Kemampuan

Pastikan kamu memiliki minat yang tinggi terhadap data dan memiliki kemampuan untuk menganalisis dan memecahkan masalah. Sains data adalah bidang yang kompleks dan membutuhkan banyak waktu dan usaha untuk dipelajari.

2. Keterampilan yang Diperlukan

Sains data membutuhkan keahlian dalam berbagai bidang, seperti matematika, statistik, pemrograman, dan machine learning. Pastikan kamu memiliki dasar yang kuat dalam bidang-bidang tersebut sebelum memulai karir di bidang sains data.

3. Peluang Karir

Permintaan akan tenaga ahli di bidang sains data terus meningkat. Namun, persaingan untuk mendapatkan pekerjaan di bidang ini juga cukup ketat. Pastikan kamu memiliki portofolio yang kuat dan jaringan profesional yang luas untuk meningkatkan peluang kamu mendapatkan pekerjaan di bidang ini.

4. Gaji dan Benefit

Gaji untuk data scientist dan profesi terkait lainnya umumnya cukup tinggi. Namun, perlu diingat bahwa gaji bukanlah satu-satunya faktor yang harus dipertimbangkan. Pastikan kamu juga mempertimbangkan benefit lain yang ditawarkan oleh perusahaan, seperti tunjangan kesehatan, tunjangan makan, dan bonus.

5. Work-Life Balance

Pekerjaan di bidang sains data bisa sangat demanding dan membutuhkan banyak waktu. Pastikan kamu dapat menyeimbangkan antara pekerjaan dan kehidupan pribadi.

6. Etika

Sains data memiliki potensi untuk disalahgunakan. Pastikan kamu memiliki komitmen terhadap etika dan bertanggung jawab dalam menggunakan data.

Baca juga:Sampaikan Kuliah Umum, Rektor Teknokrat Bicara Tentang Leadership dan Management

Berikut beberapa pertanyaan yang dapat kamu tanyakan pada diri sendiri untuk membantu kamu memutuskan apakah karir sains data tepat untuk kamu:

• Apakah kamu tertarik dengan data dan analisis data?
• Apakah kamu memiliki kemampuan matematika dan statistik yang kuat?
• Apakah kamu memiliki keterampilan pemrograman yang baik?
• Apakah kamu siap untuk belajar dan berkembang di bidang yang kompleks dan terus berkembang?
• Apakah kamu siap untuk bekerja di lingkungan yang kompetitif?
• Apakah kamu memiliki komitmen terhadap etika?

Jika kamu menjawab “ya” untuk sebagian besar pertanyaan di atas, maka karir sains data mungkin tepat untuk kamu.

Berikut beberapa sumber daya yang dapat membantu kamu mempelajari lebih lanjut tentang karir sains data:

• Situs web universitas: https://www.unila.ac.id/
• Organisasi profesional: https://www.datasciencecentral.com/
• Blog dan artikel: https://towardsdatascience.com/
• Buku dan kursus online: https://www.coursera.org/

Langkah Selanjutnya Setelah Lulus

Memilih langkah selanjutnya setelah lulus merupakan keputusan penting yang dapat menentukan arah masa depanmu. Berikut beberapa opsi yang bisa kamu pertimbangkan:

1. Melanjutkan Pendidikan:

• Magister: Melanjutkan pendidikan ke jenjang magister di bidang yang kamu minati dapat membantumu mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam dan keahlian yang lebih khusus. Hal ini dapat meningkatkan peluangmu untuk mendapatkan pekerjaan yang lebih baik dan gaji yang lebih tinggi.
• Doktor: Jika kamu ingin menjadi akademisi atau peneliti, kamu bisa melanjutkan pendidikan ke jenjang doktor. Gelar doktor membutuhkan waktu yang lebih lama dan dedikasi yang tinggi, tetapi dapat memberikanmu kesempatan untuk berkontribusi pada pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi.
• Kursus/Pelatihan: Kamu juga bisa mengikuti kursus atau pelatihan singkat untuk mempelajari keahlian baru atau meningkatkan keahlian yang sudah kamu miliki. Kursus dan pelatihan ini umumnya lebih fleksibel dan membutuhkan waktu yang lebih singkat dibandingkan dengan program magister atau doktor.

2. Mencari Pekerjaan:

• Membuat CV dan Lamaran: Siapkan CV yang menarik dan lamaran yang sesuai dengan lowongan pekerjaan yang kamu tuju. Pastikan kamu mencantumkan semua pengalaman, pendidikan, dan keahlian yang relevan.
• Mencari Lowongan Pekerjaan: Cari lowongan pekerjaan yang sesuai dengan minat dan keahlianmu. Kamu bisa mencari lowongan pekerjaan di situs web pencari kerja online, media sosial, atau melalui jaringan profesionalmu.
• Mengikuti Interview: Ikuti interview dengan antusias dan perlihatkan kemampuan terbaikmu. Siapkan diri dengan baik untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sering ditanyakan dalam interview.

3. Memulai Bisnis:

• Membuat Business Plan: Jika kamu ingin memulai bisnis sendiri, buatlah business plan yang matang. Business plan harus mencakup deskripsi bisnis, target pasar, strategi pemasaran, dan proyeksi keuangan.
• Mencari Pendanaan: Jika kamu membutuhkan modal untuk memulai bisnis, kamu bisa mencari pendanaan dari investor, bank, atau melalui crowdfunding.
• Mengurus Izin Usaha: Pastikan kamu mengurus semua izin usaha yang diperlukan sebelum memulai bisnis.

4. Melakukan Kegiatan Sosial:

• Menjadi Voluntir: Kamu bisa menjadi voluntir di organisasi sosial yang kamu minati. Hal ini dapat membantu kamu mendapatkan pengalaman baru, bertemu dengan orang baru, dan berkontribusi pada masyarakat.
• Memulai Projek Sosial: Kamu juga bisa memulai projek sosial sendiri untuk membantu masyarakat yang membutuhkan.

5. Liburan dan Travelling:

• Liburan: Setelah bekerja keras selama bertahun-tahun, kamu bisa meluangkan waktu untuk berlibur dan travelling. Hal ini dapat membantumu untuk relaksasi dan memulihkan diri sebelum memulai aktivitas selanjutnya.
• Menjelajahi Dunia: Travelling dapat membantumu untuk mengenal budaya baru, bertemu dengan orang baru, dan memperluas wawasanmu.

Tips:

• Pikirkan Tujuanmu: Apa yang ingin kamu capai dalam hidup? Apa yang ingin kamu lakukan setelah lulus?
• Evaluasi Diri: Apa kekuatan dan kelemahanmu? Apa minat dan bakatmu?
• Lakukan Riset: Cari informasi tentang berbagai opsi yang tersedia setelah lulus.
• Minta Saran: Mintalah saran dari orang tua, guru, dosen, atau mentor.
• Terbuka Terhadap Peluang Baru: Jangan takut untuk mencoba hal baru dan keluar dari zona nyamanmu.

Yang terpenting adalah kamu memilih langkah selanjutnya yang sesuai dengan minat, bakat, dan tujuanmu.

Penulis:ROSMIYATI