Jalur karier dalam mengejar kesuksesan profesional seperti seorang pelaut yang mencari arah di lautan yang luas. Bagi mahasiswa bidang Ilmu Data dan Teknologi Big Data, memilih jurusan ini seperti memilih kapal teknologi modern yang akan membantu mereka menjelajahi dunia data yang belum pernah mereka kenal sebelumnya.
Di kapal ini, mereka perlu belajar tentang bidang spesialisasi yang relevan bagi mereka. Memilih arah karier yang sesuai dengan mereka. Serta meningkatkan kemampuan mereka. Pada saat yang sama, mereka juga perlu menguasai keterampilan berlayar. Baca juga Perkembangan Big Data Dampak Resiko Dan Prospek Pekerjaan.
Seperti metode pembelajaran, berpartisipasi dalam kompetisi, dan mendapatkan sertifikat. Sehingga menambah kekuatan dan kepercayaan diri dalam pelayaran mereka.
1. Pengenalan Jurusan Terkait Bidang Ilmu Data
Jurusan utama yang terkait dengan jurusan Sains Data dan Teknologi Big Data adalah Ilmu dan Teknologi Komputer, Matematika dan Matematika Terapan, jurusan Statistika, dan jurusan Ilmu Informasi dan Komputasi, dan berikut ini adalah hubungan di antara mereka.
1.1 Bidang Ilmu Data dan Teknologi Big Data
Jurusan ini adalah “penyihir” di dunia sihir, menguasai keajaiban dalam menginterpretasikan data. Mereka mampu menemukan pola dalam data, mengekstrak informasi. Membantu perusahaan dan pemerintah membuat keputusan yang lebih cerdas melalui berbagai algoritma dan model.
1.2 Ilmu Komputer dan Teknologi
Jurusan ini seperti “perguruan tinggi sihir” di dunia sihir, melatih “magang sihir” yang menguasai pengetahuan dasar komputer dan keterampilan pemrograman. Harapanya dapat mengembangkan semua jenis aplikasi dan perangkat lunak sihir untuk membawa lebih banyak kenyamanan dan kesenangan bagi manusia.
Mereka dapat mengembangkan semua jenis aplikasi dan perangkat lunak ajaib untuk membawa lebih banyak kenyamanan dan kesenangan bagi manusia. Baca juga 10 Software Tools Big Data Terbaik Dan Terpopuler Untuk Bisnis Anda.
1.3 Matematika dan Matematika Terapan
Jurusan ini seperti “Kementerian Matematika” di dunia sihir, di mana pengetahuan dan keterampilan matematika diperoleh untuk menyelesaikan semua jenis masalah kompleks. Melalui operasi dan analisis, termasuk model dan algoritma dalam ilmu data.
1.4 Statistik
Jurusan ini seperti “dukun” di dunia sihir, melalui statistik dan analisis data, mereka dapat memprediksi tren dan arah masa depan. Serta memberikan lebih banyak referensi dan saran untuk perusahaan dan pemerintah.
1.5 Ilmu Informasi dan Komputasi
Jurusan ini seperti “Kementerian Informasi” di dunia sihir, yang melibatkan ilmu informasi, ilmu komputer, matematika dan statistik, serta bidang lainnya. Melalui penggunaan berbagai pengetahuan dan keterampilan secara terintegrasi. Memecahkan masalah pemrosesan informasi dan komputasi yang kompleks.
Singkatnya, semua jurusan ini adalah “penyihir” di bidang sains data dan teknologi big data. Tetapi masing-masing memiliki fokus dan karakteristik yang berbeda. Jurusan bidang ilmu data dan teknologi big data berfokus pada analisis dan aplikasi data. Baca juga Tren Teknologi Yang Akan Mengubah Pusat Data Pada Tahun 2023.
Jurusan ilmu dan teknologi komputer berfokus pada pengembangan perangkat lunak dan desain sistem komputer. Kemudian jurusan matematika dan matematika terapan berfokus pada prinsip dan metode matematika. Dan jurusan statistika berfokus pada statistik dan prediksi data.
Serta jurusan ilmu informasi dan komputasi menggunakan berbagai pengetahuan dan keterampilan. Dapat untuk memecahkan masalah pemrosesan informasi dan komputasi. Mari jelajahi misteri jurusan-jurusan ini bersama-sama dan buka era data yang menjadi milik kita.
2. Klasifikasi Pekerjaan Bidang Ilmu Data dan Teknologi Big Data
Dengan berkembangnya teknologi big data, prospek karir jurusan Data Science dan Big Data Technology semakin luas. Lulusan dapat menemukan peluang kerja di berbagai bidang untuk melancarkan karir mereka. Di bawah ini adalah beberapa peran pekerjaan yang memungkinkan untuk lulusan Data Science dan Big Data Technology beserta tanggung jawabnya.
2.1 Analis Data
Analis data menggunakan berbagai alat dan teknik untuk menganalisis data. Sehingga membantu bisnis atau organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Mereka harus memiliki keterampilan dalam pembersihan data, visualisasi data, penambangan data, pembelajaran mesin, dll.
Serta dapat menggunakan berbagai perangkat lunak analisis data dengan mahir. Analis data perlu memahami kebutuhan bisnis perusahaan atau organisasi mereka dan menerapkan hasil analisis data untuk keputusan bisnis. Menurut statistik, sekitar 60% dari lulusan ilmu data dan teknologi big data memilih posisi analis data.
2.2 Insinyur Data
Insinyur data adalah profesional yang bertanggung jawab untuk memproses dan mengelola data. Mereka perlu membangun dan memelihara jalur data, gudang data, dan proses ETL untuk memastikan keamanan dan integritas data. Insinyur data harus memiliki keterampilan pemrograman yang baik seperti Python, Java, dan SQL serta mampu menggunakan teknologi cloud dan big data. Sekitar 15 persen dari lulusan Ilmu Data dan Teknologi Data Besar memilih posisi Insinyur Data.
2.3 Insinyur Pembelajaran Mesin
Insinyur pembelajaran mesin adalah para profesional yang mengembangkan dan menerapkan model pembelajaran mesin. Mereka harus memiliki keterampilan dalam algoritma dan model pembelajaran mesin, serta prapemrosesan data dan rekayasa fitur.
Insinyur pembelajaran mesin harus mahir dalam bahasa pemrograman dan alat pengembangan seperti Python, TensorFlow, dan Keras, serta mampu menerapkan model ke dalam lingkungan produksi. Sekitar 10 persen lulusan Ilmu Data dan Teknologi Big Data memilih posisi Insinyur Pembelajaran Mesin.
2.4 Ilmuwan Data
Ilmuwan data adalah para profesional yang memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar. Mereka harus menguasai teknik seperti statistik, pembelajaran mesin, penggalian data. Menggunakan bahasa pemrograman serta perangkat lunak untuk memecahkan masalah bisnis.
Ilmuwan data harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang data yang mereka kerjakan. Dapat melakukan analisis eksplorasi dan visualisasi data untuk menemukan pola dalam data. Sekitar 5 persen dari lulusan ilmu data dan teknologi big data memilih posisi ilmuwan data.
3. Perbandingan Pekerjaan Bidang Ilmu Data Dan Teknologi Big Data
Di sini kami telah memberikan informasi tentang nama-nama pekerjaan, intensitas kerja, persyaratan khusus untuk berbagai kemampuan, kekuatan dan kelemahan, dll. Sehingga pembaca dapat memahami konten pekerjaan dan lingkungan kerja yang terperinci dari setiap pekerjaan.
Selain itu, kami memberikan evaluasi singkat dari setiap pekerjaan. Sehingga membantu pembaca untuk memiliki pemahaman yang lebih komprehensif tentang kekuatan dan kelemahan masing-masing pekerjaan. Harapanya anda dapat membuat pilihan yang lebih baik.
Oleh karena itu, membuat informasi karier dapat memberikan referensi dan bantuan penting bagi mereka yang mencari informasi karier.
Perlu dicatat bahwa informasi karier di atas mungkin memiliki kekurangan sebagai berikut:
3.1 Perbedaan individu
Pekerjaan di berbagai wilayah, kota dan negara mungkin memiliki perbedaan besar dalam tingkat gaji. Perbedaan pengalaman dan kualifikasi dalam pekerjaan yang sama juga dapat menyebabkan rentang gaji yang berbeda.
Individu dengan pengalaman dan senioritas yang lebih tinggi dapat menerima gaji yang lebih tinggi. Selain itu, tingkat gaji bervariasi menurut ukuran perusahaan dan industri. Perusahaan yang lebih besar umumnya membayar gaji yang lebih tinggi. Sementara popularitas industri juga dapat berdampak pada rentang gaji karier.
3.2 Informasi yang tidak lengkap
Karena keragaman dan perubahan konstan dalam pekerjaan itu sendiri. Pekerjaan dan informasi yang tercantum dalam lembar informasi pekerjaan mungkin tidak mencakup semua detail dan aspek-aspek tertentu mungkin hilang.
3.3 Sumber data yang terbatas
Sumber informasi dalam lembar informasi pekerjaan dapat berasal dari sejumlah sumber yang berbeda, seperti situs web pekerjaan, panduan pekerjaan, laporan survei, dll. Namun, mungkin ada masalah sumber data yang terbatas. Terutama untuk beberapa pekerjaan yang sedang berkembang, di mana mungkin ada lebih sedikit sumber data.
3.4 Pengalaman pribadi dan subjektivitas
Evaluasi dalam lembar informasi karier dapat dipengaruhi oleh pengalaman pribadi dan subjektivitas penulis, dan evaluasi tersebut mungkin tidak akurat atau kontroversial.
3.5 Ketepatan waktu
Informasi dalam lembar informasi karier mungkin sensitif terhadap waktu. Pasar kerja dan permintaan terus berubah dan lembar informasi karier perlu diperbarui dan dipelihara.
Oleh karena itu, ketika menggunakan lembar informasi karier, seseorang perlu mempertimbangkan situasi dan kebutuhan aktualnya. Memahami perubahan dan tren di pasar kerja dan mempertimbangkan informasi dari berbagai sumber untuk membuat keputusan yang lebih akurat.
