DQLab
Komunitas data scientist

Komunitas praktisi dan industri dalam program belajar data science oleh DQLab (dqlab.id).

Ternyata, Belajar "Data Science" Bisa Lebih Seru dari Matematika!

Kompas.com - 07/02/2019, 17:36 WIB
Anda bisa menjadi kolumnis !
Kriteria (salah satu): akademisi, pekerja profesional atau praktisi di bidangnya, pengamat atau pemerhati isu-isu strategis, ahli/pakar di bidang tertentu, budayawan/seniman, aktivis organisasi nonpemerintah, tokoh masyarakat, pekerja di institusi pemerintah maupun swasta, mahasiswa S2 dan S3. Cara daftar baca di sini

KOMPAS.com - Selalu ada alasan untuk belajar hal baru. Pepatah mengatakan, "The more experience you get, the more opportunity you face". Artinya, semakin banyak pengalaman dicoba, semakin banyak skill bisa didapat, maka akan semakin banyak pula kesempatan siap dijemput.

Hal inilah yang mendorong Vanessa Stefany, Dosen Matematika salah satu Sekolah Tinggi di Jakarta, untuk terjun ke dunia data science. Stefany yang sehari-harinya mengajar Matematika Aljabar, Matematika Linear, dan Kalkulus ini juga pernah bercita-cita menjadi seorang Data Analyst.

Ranah ilmu terapan

“Data itu ibarat puzzle, bentuknya ada tapi kalau belum dirangkai belum jelas hasil akhirnya. Selalu ada tantangan dalam menyusunnya, tapi itulah seninya”, ungkap wanita yang akrab disapa Fany ini.

Baca juga: Mochtar Riady: AI & Big Data Kunci Pendidikan di Era Revolusi 4.0

Dalam dunia sains, ilmu pengetahuan dibedakan menjadi dua kategori, murni dan terapan. Bedanya, ilmu pengetahuan murni berfokus pada teori bertujuan menemukan pengetahuan baru seperti matematika.

Sedangkan ilmu pengetahuan terapan lebih menempatkan teori ke dalam praktik bertujuan mencari solusi sebuah masalah. Salah satu ranah ilmu pengetahuan terapan adalah Data Analytics dan Data Science.

Lintas bidang ilmu

“Di Data Science ada proses data cleansing. Kalau sudah bisa beresin data cleansing, bisa langsung kelihatan kalau hasilnya berguna bagi orang banyak," ujar Fany. Inilah kenapa ilmu data science tergolong dalam ilmu pengetahuan terapan.

“Selalu ada hasil yang terlihat dan ada kepuasan tersendiri saat melihat klien senang dengan output-nya. Ternyata, mempelajari data science itu lebih seru dari matematika," tambahnya.

Meski sudah memiliki ilmu dasar untuk menjadi seorang Data Scientist, ternyata kemampuan dalam matematika saja tidak cukup. Data science adalah gabungan dari ilmu matematika, statistika, programming, dan ilmu bisnis atau management.

Stefany kemudian memulai pengalamannya mempelajari Data Science melalui DQLab.id.

Tidak perlu programming advance

“DQLab nggak butuh bahasa pemrograman yang advance. Penjelasannya juga mudah dipahami. Bahkan saya yang tidak ada latar belakang programming pun bisa mengikuti”.

Halaman:


Video Pilihan

Rekomendasi untuk anda
26th

Tulis komentarmu dengan tagar #JernihBerkomentar dan menangkan e-voucher untuk 90 pemenang!

Syarat & Ketentuan
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE
Laporkan Komentar
Terima kasih. Kami sudah menerima laporan Anda. Kami akan menghapus komentar yang bertentangan dengan Panduan Komunitas dan UU ITE.
komentar di artikel lainnya
Close Ads
Lengkapi Profil
Lengkapi Profil

Segera lengkapi data dirimu untuk ikutan program #JernihBerkomentar.