Jurusan Data Science merupakan jurusan populer yang sekarang ini menjadi trend dalam perkembangan pendidikan berbasis teknologi. Ditambah lagi lulusan dari jurusan tersebut berasal dari kampus terbaik dan populer dunia. Bisa dipastikan lulusan ini bakal dicari-cari oleh perusahaan atau stakeholder.
Dalam survei terbaru tentang pekerjaan terkait data science, Linkedin menemukan bahwa insinyur pembelajaran mesin (Machine learning) dan ilmu data (Data Science) telah melampaui insinyur perangkat lunak untuk menjadi kelompok pekerjaan bayaran tertinggi, dengan gaji tahunan rata-rata $ 129.000.
IBM memperkirakan bahwa permintaan untuk pekerjaan ilmu data akan melonjak sebesar 28% dalam beberapa tahun ke depan.
Perusahaan teknologi di US Bay Area dan Wall Street di New York tidak diragukan lagi merupakan tempat dengan kebutuhan paling mendesak akan bakat di bidang ini.
Selain itu, insinyur pembelajaran mesin dan ilmu data juga diminati di Seattle, Los Angeles, Washington dan Boston.
Dengan audit H1B yang semakin ketat di semua lapisan masyarakat, jumlah kepemilikan H1B pekerjaan Data Science meningkat dan pada saat yang sama, pendapatan juga meningkat dari tahun ke tahun.
Saat ini, jurusan Data Science tidak diragukan lagi menjadi salah satu jurusan paling populer untuk belajar di luar negeri.
Jadi apa itu Data Science? Apa yang di pelajari pada jurusan Data Science? Bagaimana prospek kerjaanya? Seberapa sulit untuk melamar? Kampus Jurusan Data Science Populer Dunia mana yang paling baik?
1. Apa itu Data Science?
Data Science adalah subjek interdisipliner yang melibatkan bidang-bidang berikut, statistik, matematika, komputer, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, basis data, pengenalan pola, teknologi visualisasi dan pengetahuan multidisiplin lainnya. Baca juga Memahami Data Science Tugas Dan Kemampua…
Hadirnya era big data telah membawa reformasi baru di berbagai bidang keilmuan. Secara garis besar, ilmu data adalah studi ilmiah tentang data.
Secara khusus, ilmu data mengacu pada penambangan data, pemrosesan data dan analisis data untuk mendapatkan informasi dan teknologi potensial dalam data.
2. Apa Yang Di Pelajari Pada Jurusan Data Science?
Inti profesional Data Science adalah 3 blok: pemrosesan data, analisis model data, dan visualisasi data. Dua bagian pertama tumpang tindih dengan bagian utama statistik.
Bagian tambahan adalah visualisasi yang dikombinasikan dengan teknologi komputer, dan cabang seperti pembelajaran mesin yang dikombinasikan dengan pemrograman tingkat lanjut.
Oleh karena itu, sebagian besar program terkait Data Science didirikan di bawah Sekolah Ilmu Komputer, Sekolah Seni dan Sains, Sekolah Teknik, dan beberapa didirikan di Sekolah Bisnis.
Mata kuliah dasar jurusan Data Science ini antara lain metode statistik terapan, metode komputer, data mining, database dan mata kuliah lainnya. Atas dasar ini mahasiswa dapat dengan bebas memilih bidang yang ingin diperdalam.
Sebagai contoh Universitas New York yang menempati peringkat No. 1 di AS untuk Data Science
- Matematika: Pengantar Ilmu Data; Probabilitas dan Statistik; Pembelajaran Mesin dan Statistik Komputasi; Kursus Big Data
- Aspek komputer meliputi: pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing) dan teori representasi. pemahaman bahasa alami dan semantik komputasional inferensi dan representasi, pembelajaran mendalam (Deep Learning), analisis teks.
3. Bagaimana Dengan Prospek Kerja Data Science?
Dalam laporan baru “50 Pekerjaan Terbaik” Glassdoor, “Data Scientist” menempati peringkat di antara pekerjaan terbaik di berbagai pekerjaan, dengan kepuasan karir yang tinggi, lowongan yang tinggi dan yang paling penting gaji yang tinggi.
Menurut statistik terbaru dari situs pencarian kerja terkenal Memang, gaji tahunan rata-rata seorang ilmuwan data di Amerika Serikat adalah 127.981 dolar AS dan gaji raksasa teknologi seperti Facebook akan lebih tinggi.
Namun, terlepas dari peringkat dan gaji yang begitu tinggi, masih ada kekurangan orang di bidang analisis data! Secara resmi, Biro Statistik Tenaga Kerja A.S. bahkan memprediksi bahwa pekerjaan di lapangan akan meningkat 11 persen pada tahun 2024.
Industri dengan permintaan terkuat untuk ilmu data adalah: industri farmasi, perangkat lunak komputer, Internet, penelitian ilmiah, layanan teknis TI dan bioteknologi.
Faktanya, bidang di mana pekerja data besar dapat mengerahkan kekuatan mereka sangat luas, dari Kementerian Pertahanan, perusahaan rintisan Internet hingga lembaga keuangan, proyek data besar diperlukan di mana-mana untuk mendorong inovasi.
Pekerjaan dalam analisis data atau pemrosesan data juga dibayar dengan sangat baik. Di Silicon Voley, ilmuwan data tingkat pemula mulai dari $100.000.
Karir Data Science : Pembelajaran Mesin, Analisis Data, dan Ilmuwan Data. Anda bisa baca juga Prospek Karir Data Science Dan Kemampuan Yang Harus Dimiliki
- Machine Learning Engginer
Konten pekerjaan utama adalah mengembangkan sistem pembelajaran mesin dan menggunakan sistem ini untuk memecahkan masalah praktis. Umumnya, kode produksi kapal diperlukan, dan produk data diproduksi.
- Data Analyst
Konten pekerjaan umumnya dikenal sebagai analitik (analisis produk atau analitik bisnis), mengekstraksi wawasan dari data, memperkirakan rasio laba atas investasi dan membuat saran untuk arahan produk.
Alat yang digunakan umumnya lebih mendasar, seperti menulis query SQL untuk mendapatkan data, R/Python biasa digunakan untuk melakukan analisis sederhana dan menggunakan Tableau/Excel untuk membuat grafik.
Mampu mengembangkan Dashboard sendiri dianggap sebagai teknologi yang kuat dalam analis; pekerjaan perlu menghasilkan berbagai bentuk laporan pada tingkat statistik, pahami uji-t dasar dan linieritas.
- Data Scientist
Konten pekerjaan terutama didasarkan pada pemodelan tingkat lanjut dan akan merancang solusi teknis untuk masalah kompleks, seperti ETA Uber, berbagai sistem penetapan harga, Airbnb dan Deteksi Penipuan di industri keuangan, manajemen logistik Amazon, sosial FB/Linkedin network atau ebay/Airbnb/Uber adalah eksperimen skala pasar di sisi penawaran dan permintaan.
Contoh-contoh ini kedengarannya tidak dapat diselesaikan dengan menulis SQL, juga tidak dapat dibuat dengan kemampuan menulis kode. Semuanya membutuhkan pengetahuan domain yang dalam.
4. Persyaratan Dan Background Pendidikan Memasuki Jurusan Data Science?
Background akademis:
- Calon mahasiswa adalah sarjana ilmu komputer yang paling cocok untuk aplikasi, karena sebagian besar pekerjaan data dilakukan melalui pemrograman dan sarana terkait database. Dan mereka juga telah mempelajari statistik, kalkulus dan bahasa tingkat lanjut.
Misalnya, persyaratan latar belakang Jurusan Data Science MSDS Harvard adalah: kalkulus, aljabar linier, keakraban dengan probabilitas dan interferensi statistik, penggunaan setidaknya satu bahasa pemrograman, seperti Python atau R dan pemahaman konsep ilmu komputer.
- Calon mahasiswa yang memiliki gelar sarjana dalam statistik, matematika atau matematika terapan dan memiliki dasar pemrograman tertentu juga diterima.
- Calon mahasiswa yang memiliki latar belakang bisnis, tetapi jurusan bisnis dengan latar belakang kuantitatif yang kuat, seperti pengerjaan logam.
Secara umum:
Jika Anda memiliki latar belakang pemrograman yang kuat dan dasar matematika yang baik, maka Anda sangat kompetitif.
Dan jika Anda memiliki latar belakang bisnis murni, jika Anda tidak memiliki latar belakang kuantitatif yang kuat, atau tidak mengerti pemrograman, maka rekomendasinya masih dalam Ilmu data dan analisis bisnis yang aplikasi campuran.
Karena analisis bisnis lebih berorientasi bisnis dan dibuka di sekolah bisnis yang jauh lebih menerima latar belakang bisnis.
Pelamar yang pindah jurusan disarankan telah mengambil mata kuliah matematika yang relevan, seperti aljabar linier, teori probabilitas, statistik matematika, kalkulus.
Calon mahasiswa dari ilmu komputer disarankan untuk mengambil mata kuliah terkait CS, seperti bahasa pemrograman Python, R, Java, C++.
Aspek latar belakang Lain :
- Untuk meningkatkan kemampuan penelitian ilmiah, carilah penelitian ilmiah terkait kuantitatif selama masa sarjana. Jika tidak ada, Anda dapat menggunakan tugas mata kuliah yang relevan.
Selanjutnya dapat juga berhubungan dengan software komputer dan database. Jika tidak ada pengalaman penelitian ilmiah, itu akan menjadi kendala besar.
- Mengikuti kompetisi terkait, seperti Kaggle, Ali’s Tianchi, SODA, WID, Data Hi-Ke,
- Mencari tempat magang, pilihan terbaik adalah pada posisi data perusahaan. Tetapi kenyataannya posisi seperti itu terlalu penting untuk merekrut pekerja magang. Oleh karena itu, disarankan untuk menemukan beberapa statistik dan kuantifikasi terkait atau magang terkait komputer.
5. Daftar Kampus Jurusan Data Science Populer Dunia (Master Degree)
Harvard University
Nama profesionalProgram: SM Data Science
Lama kursus: 1 tahun
Latar belakang profesional: Mahasiswa dengan gelar sarjana dalam ilmu data, matematika, atau teknik komputer
Pengalaman kerja: tidak ada
Catatan: GMAT tidak diterima, bukan GRE, Terima IELTS alih-alih TOEFL
Columbia University
Nama profesionalProgram: Master of Science ( Data Science)
Lama kursus: 2 tahun
Latar belakang profesional: kursus kuantitatif (kalkulus, aljabar linier kursus pemrograman komputer
Pengalaman kerja: Banyak siswa memiliki pengalaman kerja, tetapi tidak wajib
Stanford University
Nama profesionalProgram: MS Statistik Jurusan Data Science
Lama kursus: 5 Kuartal (1 tahun 3 Kuartal)
Latar belakang profesional: Matematika yang kuat dan latar belakang komputer
Pengalaman kerja: lebih disukai tetapi tidak wajib
Catatan: GMAT tidak diterima sebagai gantinya GRE, IELTS tidak akan diterima sebagai pengganti TOEFL
University of Pennsylvania
Nama profesionalProgram: MSE dalam Data Science
Durasi kursus: 1,5/2 tahun
Latar belakang profesional: matematika yang kuat dan latar belakang komputer
Pengalaman kerja: lebih disukai tetapi tidak wajib
Catatan: GRE diperlukan, tidak ada skor minimum yang diperlukan. Fitur program TOEFL 100, IELTS 7.5: Penn memiliki banyak kebebasan dalam mengambil kursus, dan mahasiswa dapat mengejar gelar ganda atau transfer di departemen CIS sesuai dengan minat mereka sendiri.
Duke University
Nama profesionalProgram: MS Interdisipliner Data Science (MIDS)
Lama kursus: 2 tahun
Latar belakang profesional: Kami menyambut pelamar dari segala usia dan latar belakang, termasuk lulusan perguruan tinggi baru-baru ini dengan jurusan kuantitatif, insinyur basis data yang telah berada di bidang TI selama bertahun-tahun, profesional pemerintah yang ingin mengintegrasikan ilmu data ke kantor federal atau lokal, dan jurnalis yang ingin memasukkan penambangan data ke dalam keterampilan investigasi mereka
Pengalaman Kerja: Banyak siswa memiliki pengalaman kerja, tetapi tidak wajib
Catatan: Sekitar 25-35 siswa
Cornell University
Nama profesionalProgram: Master of Data Information (termasuk Jurusan Data Science)
Lama kursus: 1 tahun
Latar belakang profesional: keterampilan menulis yang solid, pengalaman komputasi dengan beberapa kemahiran dalam bahasa pemrograman tingkat tinggi dan pemahaman tentang teknologi web, keterampilan analitis yang baik, pemahaman tentang aspek manusia/kognitif dari sistem informasi, dan dasar matematika yang mencakup kalkulus, probabilitas, statistik dan aljabar linier.
Pengalaman kerja: tidak diperlukan
Catatan: GMAT tidak diterima sebagai pengganti GRE
Brown University
Nama ProfesionalProgram: Master of Science Data Science
Durasi Kursus: satu tahun akademik ditambah satu musim panas
Latar Belakang Profesional: Prasyarat membutuhkan 1 tahun kalkulus, 1 semester aljabar linier, 1 semester probabilitas dan statistik, pemrograman.
Pengalaman kerja: tidak diperlukan, tetapi lebih disukai
New York University
Nama ProfesionalProgram: Master of Science Data Science
Lama Kursus: 2 tahun
Latar Belakang Profesional: latar belakang yang kuat dalam matematika, ilmu komputer, dan statistik terapan
Prasyarat: Kalkulus I, Aljabar Linier, Pengantar Ilmu Komputer (minimal Python dan R )
pengalaman kerja: tidak diperlukan
Catatan: GMAT tidak diterima sebagai pengganti GRE
University of Rochester
Nama Program : Master of Science Data Science
Lama Kursus: 2 semester
Latar Belakang Profesional: sains, teknik, matematika, atau bisnis
Pengalaman kerja: tidak diperlukan
University of Washington
Nama Profesional Program: Master of Science Data Science
Lama Kursus: 1,5 tahun
Latar Belakang Profesional: Prasyarat meliputi Matematika (urutan kalkulus tiga kelas dan kursus aljabar linier), Pemrograman Komputer (urutan pengantar dua kursus dalam pemrograman)
Pengalaman Kerja: tidak diperlukan
Catatan: GMAT tidak diterima sebagai pengganti GRE
Kesimpulan
Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang rencana aplikasi jurusan dan program Data Science untuk latar belakang aplikasi, Anda dapat menuju kampus yang bersangkutan.
Data science merupakan prospek kedepan delam bidang teknologi. Jadi wajar bila jurusan ini menjadi populer. Prospek kerjanya pun terbuka lebar.
