Pesan Sponsor.

Pandemi COVID-19 tidak menghentikan kebangkitan ilmu data — bisnis di semua industri terus memanfaatkan kekuatan data untuk keunggulan kompetitif. Biro Statistik Tenaga Kerja AS memproyeksikan pertumbuhan lapangan kerja yang cepat di bidang ilmu data selama dekade berikutnya, memprediksi bahwa jumlah pekerjaan akan meningkat sekitar 31% hingga 2030.

Ilmu data juga merupakan bidang yang mencakup banyak industri dan mencakup keterampilan kuantitatif dan kreatif. Dengan meningkatnya minat dan permintaan, ruang lingkup apa artinya menjadi ilmuwan data telah berkembang pesat seiring dengan meningkatnya investasi di bidang ilmu data dan analitik yang lebih luas. Perusahaan yang merekrut ilmuwan data atau membangun tim ilmu data dapat mencari ahli statistik, insinyur pembelajaran mesin, atau manajer basis data, di antara banyak peran lainnya.

Menguasai ilmu data membutuhkan seperangkat keterampilan inti, mulai dari matematika tingkat lanjut hingga kemampuan untuk melihat masalah apa pun dan memikirkan tentang kumpulan data dan metodologi statistik apa yang dapat membantu Anda menemukan solusi. Namun, ilmuwan data tetap harus mempertimbangkan untuk mengkhususkan diri dalam suatu domain.

Spesialisasi memungkinkan Anda menjadikan diri Anda sebagai sumber tepercaya dalam domain Anda, membantu Anda meningkatkan pengaruh saat Anda perlu menampilkan keahlian Anda di resume, atau saat Anda perlu mempresentasikan ide Anda kepada pemangku kepentingan lain dalam sebuah organisasi. Yang terpenting, spesialisasi memberi Anda lebih banyak kebebasan untuk memanfaatkan kekuatan Anda dan mengerjakan proyek yang sangat Anda sukai.

Banyak ilmuwan data mengejar pendidikan pascasarjana sebagai cara untuk mendapatkan keahlian komprehensif yang mereka butuhkan untuk berhasil menavigasi lapangan. Salah satu faktor yang paling penting untuk dipertimbangkan untuk program ilmu data adalah pilihan untuk menyesuaikan kurikulum dengan minat unik Anda dengan pilihan mata kuliah pilihan Anda. Kursus pilihan memungkinkan Anda untuk fokus pada topik yang sesuai dengan jalur karir Anda sehingga Anda dapat mulai mengembangkan spesialisasi yang unik.

Mari kita lihat beberapa bidang spesialisasi dalam ilmu data.

Penambangan data dan analisis statistik

 
Data mining melibatkan analisis kumpulan data yang besar untuk menghasilkan informasi yang berarti. Para ahli dalam spesialisasi ini menerapkan statistik dan model prediksi untuk mengungkapkan pola, tren, dan korelasi dalam data. Informasi ini dapat digunakan untuk memprediksi hasil di masa depan dan untuk mengembangkan solusi bisnis.

Rekayasa data

 
Anda dapat membayangkan tim ilmu data sebagai perlombaan estafet, di mana seorang insinyur data menyerahkan tongkat estafet kepada seorang ilmuwan data. Insinyur data membangun dan memelihara kerangka kerja yang mengubah data menjadi format yang berguna untuk analisis. Ini melibatkan konsolidasi, pembersihan, dan penataan data dari sumber yang berbeda ke dalam satu gudang.

Manajemen dan arsitektur basis data

 
Arsitek data memvisualisasikan dan merancang "cetak biru" untuk kerangka digital lengkap suatu organisasi. Spesialis dalam domain ini sering bekerja dengan pemimpin bisnis dan tim ilmu data untuk menciptakan solusi baru tentang bagaimana informasi dalam suatu perusahaan akan diatur dan digunakan oleh berbagai pemangku kepentingan. Arsitek data biasanya memulai sebagai insinyur data, dan naik jabatan saat mereka mengembangkan keahlian dalam manajemen informasi.

Teknik pembelajaran mesin

 
Mari kita kembali ke analogi tim data science yang berlomba estafet. Selama babak terakhir perlombaan, seorang ilmuwan data menyerahkan tongkat estafet kepada seorang insinyur pembelajaran mesin. Ilmuwan data mengembangkan model teoretis, yang dimasukkan oleh insinyur pembelajaran mesin ke dalam perangkat lunak yang berjalan sendiri untuk membuat model bekerja pada skala yang lebih besar. Dibandingkan dengan ilmuwan data umum, insinyur pembelajaran mesin memiliki fokus yang kuat dalam prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak.

Kecerdasan dan strategi bisnis

 
Analis intelijen bisnis bekerja bahu-membahu dengan ilmuwan data untuk menganalisis data dan mengembangkan wawasan yang dapat membantu meningkatkan kinerja bisnis. Melalui penggunaan visualisasi data, analisis data, dan pemodelan data, analis intelijen bisnis mengidentifikasi pola dan tren yang membantu menginformasikan strategi masa depan perusahaan. Ilmuwan data terutama berfokus pada perancangan algoritme baru untuk menjawab pertanyaan hipotetis, sedangkan analis intelijen bisnis menerapkan algoritme yang ada untuk mengungkap informasi tentang kinerja bisnis.

Visualisasi data

 
Spesialis visualisasi data menyajikan data dengan alat visual interaktif, seperti grafik, bagan, dan infografis. Alat visual memungkinkan tim ilmu data untuk lebih memahami tren, outlier, dan pola dalam data sehingga mereka dapat memperoleh wawasan yang berarti dari data. Alat visual juga dapat digunakan untuk mengkomunikasikan informasi kepada pemangku kepentingan bisnis dengan cara yang berdampak.

Analisis data operasi

 
Analis operasi mengidentifikasi area peningkatan dalam operasi bisnis menggunakan data yang disediakan oleh anggota tim ilmu data lainnya. Kemudian, mereka menggunakan perangkat lunak statistik untuk mengevaluasi solusi praktis untuk masalah bisnis dan memberi saran kepada manajer tentang tindakan terbaik. Spesialisasi analis operasi membutuhkan keterampilan pemecahan masalah yang kompleks, tetapi kurang teknis dibandingkan domain ilmu data lainnya.

Analisis data pemasaran

 
Analisis pemasaran adalah praktik mempelajari data untuk mengukur dan meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran. Alat analisis membantu analis pemasaran untuk menentukan laba atas investasi dari upaya pemasaran, untuk memahami tren pemasaran gambaran besar, dan untuk mengidentifikasi peluang yang mengakomodasi preferensi pelanggan.

 
Universitas Pace Master of Science online dalam Ilmu Data fitur a Kurikulum yang ditunjuk STEM yang dapat memperluas pengetahuan Anda tentang tata kelola data yang efektif dan mempersiapkan Anda untuk menerapkan alat standar industri. Kursus ilmu data di Pace dipimpin oleh fakultas Seidenberg, termasuk praktisi dengan latar belakang di sektor swasta dan peneliti yang secara aktif mendorong batas-batas lapangan. Anda akan menjelajahi konsep teoretis dan praktik terbaik yang telah menjadi vital untuk operasi sehari-hari serta perencanaan strategis jangka panjang untuk organisasi.

Siswa di program master ilmu data membangun keterampilan untuk:

• Implementasikan alat termasuk Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB, dan Weka
• Temukan wawasan strategis melalui penambangan data dan analitik prediktif
• Terapkan otomatisasi untuk mengelola data secara efisien dan etis
• Gunakan bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL
• Bersihkan dan susun data untuk berbagai aplikasi
• Bekerja dengan algoritme pembelajaran mesin

PELAJARI LEBIH LANJUT