Tugas kelompok PTI Career in IT
1. Dean Kresna Ananda
2. Haria Ramadhani
3. Muhammad Al Khairu Akbar Ivan
1. Skill dan pengetahuan apa saja yang dibutuhkan untuk dapat menjajaki bidang karir IT tersebut?
Untuk bekerja dibidang Data Scientist, kita membutuhkan pengethuan di bidang matematika dan statistik karena untuk menganalisis data, mendpaatkan insight, dan mengubahnya menjadi visualisasi.
Kita juga membutuhkan keterampilan dalam bidang pemrograman untuk memanipulasi file, mengelola infrastruktur data, dan juga menyiapkan kumpulan data untuk Machine Learning. Keterampilan tersebut yang nantinya akan memungkinkan membuat prediksi berdasarkan data dan mengembangkan Machine Learning.
Kurikulum Algoritma Academy disusun untuk memfasilitasi pemahaman fondasi data science paling lengkap dengan rentang waktu paling pendek tanpa mengesampingkan kemampuan penyerapan materi peserta. Kurikulum diajarkan secara intensif dan terperinci. Kelas utama dapat Anda selesaikan dalam 168 jam, dan Anda mendapatkan kelas tambahan sebanyak 315 jam yang dapat Anda ikuti untuk memperdalam pemahaman.
Data science menawarkan banyak peluang pengembangan karir setelah Anda mempelajari skill dasar melalui bootcamp. Satu atau dua keterampilan tambahan dapat memudahkan karirmu dan bahkan menempatkanmu di depan pelamar lain. Keterampilan lain yang dapat Anda coba pelajari diantaranya adalah:
DevOps
Leadership Skills
Entry-Level Data Scientist
Pada tahap ini, para Data Scientist yang baru saja memulai karirnya sebagian besar bekerja untuk mengembangkan keterampilan teknis utama mereka, seperti SQL dan Python, pengalaman visualisasi data, ilmu statistik dan juga komunikasi yang baik. Dengan demikian, tugas umumnya mudah dan memiliki tujuan yang jelas.
Jika kamu suka menerima tantangan dan juga ingin mengasah
skill yang sudah kamu miliki maka mulailah untuk membangun sebuah project baik
secara mandiri maupun bekerja dalam tim. Mengikuti internship menjadi pilihan
yang tepat untuk memperdalam skill yang kamu miliki, karena pekerjaan yang
dilakukan berdasarkan real case industry yang dimana biasanya bertanggung jawab
untuk menganalisis, melakukan laporan pada data dari hasil analisis, dan
keuntungan lainnya yaitu jika diberi tugas yang lebih advance seperti membangun
model dan menerapkannya ke dalam produksi, kamu bisa bekerja secara langsung
dengan petinggi atau senior Data Scientist lainnya.
Mid-Level
Data Scientist
Posisi ini merupakan kontributor individu tingkat lanjut
yang dapat mengambil cakupan proyek yang lebih besar dan masalah bisnis yang
lebih ambigu. Misalnya, ketika seorang Junior Data Scientist akan membuat query
SQL untuk saluran ETL, seorang Data Scientist Mid-level harus dapat merancang
seluruh saluran ETL dari awal dan menggunakannya dalam model pembelajaran mesin
mereka sendiri.
Seorang Data
Scientist yang telah melewati tahap junior tidak memerlukan banyak bantuan dari
senior dan dari perspektif produk, biasanya Data Scientist Mid-level memiliki
tingkat pemahaman yang lebih tinggi tentang masalah bisnis dan cara menggunakan
ilmu data untuk memecahkan masalah yang ada.
Senior Data
Scientist
Sebagian
besar Data Scientist yang sudah senior mereka akan memiliki pandangan holistik
dari keseluruhan proyek, setidaknya memiliki pengalaman tiga sampai lima tahun.
Keterampilan seorang Senior Data Scientist tidak hanya dapat diukur dalam
wawancara dengan menguji kecepatan dan akurasi pada masalah teknis, tetapi juga
dengan mengevaluasi keterampilan komunikasi. Kemudian, keterampilan lainnya
yang dapat dilihat langsung di lapangan, seperti:
- Komunikasi
konsep dan teknik yang baik.
- Kualitas
coding yang bagus.
- Dapat
menganalisis permasalahan yang tepat.
- Dapat
membimbing Data Scientist lainya.
- Dan masih
banyak lagi.
Dengan
pengalaman tersebut, membantu Data Scientist dapat mengerjakan berbagai model
dan membantu membuat keputusan yang strategi untuk stakeholders dalam instansi.
3. Pada bisnis industri apa karir tersebut dapat di temui
Untuk bisnis atau industri untuk karrir tersebut ada bermacam macam
1. Bidang Kesehatan
Contoh pertama untuk industri yang bisa di gunakan untuk meniti karir adalah industri kesehatan. Karana data science dalam industri kesehatan dapat membantu dalam menganalisis suatu kondisi kesehatan pasien, mendeteksi penyakit, serta dapat memotong biaya pengobatan bagi pasien yang kurang mampu.
2. Bidang Finansial
Selain industri kesehatan, industri finansial membutuhkan seorang yang bisa menggunakan data science. Kebanyakan dari bank-bank dan perusahaan yang berbau finance juga menggunakan data science seperti untuk mengklasifikasi data yang kemungkinan menandakan pola penipuan. Untuk penerapan data science adalah untuk keperluan fraud detection.
3. Bidang Olahraga Profesional
Selain dari industri kesehatan dan finansial dalam industri olahraga juga diperlukan seorang data science. Salah satu penerapannya dengan untuk keperluan rekrutmen para pemain muda yang berpotensi untuk menjadi bintang. Mereka menggunakan statisik dalam game yang sering di abaikan oleh tim lain untuk memprediksi potensi pemain dan membentuk tim yang kuat dengan harga murah melalui pemain yang berpotensi menjadi superstar tersebut.
4. Bidang E-Commerce
Yang terkahir dalam penerapan data science adalah pada industri e-commerce untuk keperluan dynamic pricing.selsin itu peran lainnya untuk meningkatkan profit pada e-commerce dengan memanfatkan representasi data rekomendasi untuk mendeteksi produk yang sesuai dengan behavior dan personalisasi konsumen.
Referensi
Komentar
Posting Komentar