Prodi S1 Sains Data
Sains Data adalah cabang ilmu komputer yang berkaitan dengan analisis dan interpretasi data. Sains Data fokus pada pengembangan metode untuk mengekstrak informasi yang berharga dari berbagai sumber data untuk mengungkap pola tersembunyi, tren, dan informasi berharga lainnya yang dapat membantu organisasi atau individu membuat keputusan yang lebih baik. Proses ini melibatkan penerapan teknik statistik, machine learning, artificial intelligence, dan pemodelan prediktif. Pemanfaatan berbagai teknik analisis tersebut, disiplin ilmu Sains Data memberikan kemampuan untuk mengolah data besar menjadi pengetahuan yang actionable.
Sertifikasi
- Sertifikasi Principal Data Scientist
- Big Data Professional
- Google Data Analytic
- Project Research
Profesi Lulusan
Deskripsi
Data Scientist adalah profesi yang menggunakan alat dan teknik analitis untuk menghasilkan wawasan dari data. Data Scientist melakukan pengumpulan data, pengkategorian dan analisis data. Data Scientist bekerja dengan kumpulan data yang besar dan tidak terstruktur yang disebut sebagai data mentah (raw data). Setelah itu Data Scientist menggunakan perangkat lunak visualisasi data untuk menyajikan temuan dalam bentuk bagan, peta, dan grafik. Hal tersebut berguna untuk memastikan bahwa penerima informasi memahami hasil pengolahan data dengan baik.
Merancang dan membangun database baru untuk sistem dan aplikasi lalu meneliti persyaratan teknis suatu organisasi selama tahap desain dan kemudian membuat model untuk membangun database, lalu mereka membuat kode arsitektur data baru, mengintegrasikan database atau infrastruktur yang ada, dan memeriksa kesalahan atau keefisiensian.
Operations research analyst terlibat dalam banyak aspek organisasi, seperti dapat membantu manajer memutuskan bagaimana mengalokasikan sumber daya, mengembangkan jadwal produksi, mengawasi rantai pasokan, dan menetapkan harga menggunakan perangkat lunak statistik dan database serta teknik analisis, seperti forecasting dan data mining.
Lulusan Bergelar SSi.DS
Peminatan:
• Artificial Intelligence & Machine Learning
• Business Intelligence & Data Analytics
• Data Engineering & Big Data
• Fintech & Risk Analytics
1. Artificial Intelligence & Machine Learning
Fokus:
• Deep Learning, NLP, Computer Vision
• Model prediktif dan klasifikasi
• Framework: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
Kenapa penting:
Pilar utama data science modern. Digunakan di hampir semua sektor: e-commerce, fintech, kesehatan, transportasi, dll.
Karier:
Machine Learning Engineer, AI Developer, NLP Specialist
2. Business Intelligence & Data Analytics
Fokus:
• Analisis data bisnis
• Data visualization (Tableau, Power BI)
• Statistik terapan & storytelling data
Kenapa penting:
Perusahaan membutuhkan analis untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Peminatan ini sangat diminati industri.
Karier:
Data Analyst, BI Analyst, Product Analyst
3. Data Engineering & Big Data
Fokus:
• ETL pipeline, database, data warehouse
• Big Data tools: Spark, Hadoop
• Cloud: AWS, GCP, Azure
Kenapa penting:
Tanpa data engineer, data science tidak bisa berjalan. Ini adalah pondasi teknis untuk semua proses analitik.
Karier:
Data Engineer, Big Data Engineer, Cloud Data Architect
4. Fintech & Risk Analytics
Fokus:
• Credit scoring, fraud detection
• Customer segmentation di industri keuangan
• Financial modeling dengan machine learning
Kenapa penting:
Fintech berkembang sangat cepat di Indonesia. Banyak permintaan untuk spesialis data yang paham konteks keuangan.
Karier:
Financial Data Scientist, Risk Analyst, Quantitative Analyst