diskusi.tech (beta) Community

loading...

Tanya Kodenol: Data Science

mimindeeptech profile image Mimin Deep Tech ・3 min read

“Data is the new oil”.

Karena itu, data perlu diolah biar bisa bernilai selayaknya minyak yang masih mentah. Seorang Data Scientist jadi berperan penting dalam hal ini agar data yang ada bisa kita gunakan.

Kita yang masih bingung dengan dunia Data Science, bisa tanya-tanya langsung dengan Syafri Bahar, VP Data Science Gojek di sesi QnA Tanya Kode Nol Twitter @deeptech_id. Berikut ini rangkumannya.

Q:
Rama Rahmanda @ramandann
Selalu suka penerapan dan coba2 algo dgn sedikit pemahaman why-nya ketika bikin model. Tp lemah difundamental statistik sm baca2 rumus, harus apa aku om

A:
Hi Rama,
Berhubung statistik sangat fundamental buat profesi data science, saya sangat menyarankan untuk mengasah kemampuan statistik kamu Rama. Coba pelan-pelan dibaca-baca lagi artikel artikel statistik yang disajikan secara menarik oleh pakar-pakar di medium. Begitu. Ketertarikan nya sudah muncul, energi nya bisa dipakai untuk masuk lebih dalam ke rumus-rumus nya ;)

Q:
Sandhi M @solidmorning
Bagaimana prospek Data Scientist utk 5 tahun ke depan? Apakah ada regulasinya? #KodeNol

A:
Sebenarnya definisi data scientist itu sendiri masih sangat loose. Pekerjaan dari data scientist itu akan berevolusi tergantung tingkat maturity dari suatu perusahaan.
Untuk 5 tahun ke depan saya lumayan yakin kalau kebutuhannya akan tetap ada, cuman mungkin akan berevolusi dari sisi pekerjaan apa yang akan dilakukan oleh seorang data scientist. Untuk regulasi seputar data tentunya akan berkembang terus. Tetapi regulasi seputar data scientist masih kurang umum di industri. Tetap semangat buat belajar!
Mudah-mudahan menjawab yah :)

Q:
Aziz Prabowo @semra_wood
Halo bang syafri, saya mau minta rekomendasi tahapan untuk belajar data science. Apakah belajar dari matematika dlu atau programmingnya dlu? #KodeNol

A:
Halo Mas Aziz,
Saya rekomendasi untuk belajar data science dengan menggabungkan matematika dan programming nya secara langsung :) Contoh : apabila pada saat Mas Aziz belajar regresi linear, bisa dicoba untuk menerapkan perhitungannya sekalian dengan membuat program sederhana. Untuk matematika saya rekomendasikan untuk memulai dari aljabar linear, kalkulus, dan matematika diskrit.

Kalau bahasa pemrogramannya untuk prospek pekerjaan data scientist di Indonesia lebih disarankan R atau Python bang?

Ini sangat bergantung dari job description dari data scientist di perusahaan tersebut. Apabila aktivitas nya banyak berhubungan dengan analisa statistik maka biasanya R akan menjadi pilihan. Apabila aktivitas nya banyak berhubungan dengan deployment Machine Learning maka Python biasanya menjadi pilihan utama. Sebagai seorang data scientist pada hakikat nya bahasa pemrograman seperti R dan Python hanyalah alat (tool) untuk memecahkan masalah. Yang terpenting adalah bagaimana seseorang bisa beradaptasi dengan "the right tool for the right problem" :)

Q:
Abdur Rofi @mrofisr
Role job dari data science itu ngapain aja sih mas?

A:
Hi Abdur,
Role data science untuk saat ini spektrumnya sangat luas banget. Hal ini tergantung dari perusahaan masing-masing. Beberapa variasi dari role seorang data scientist adalah mengekstrasi insight, membuat sistem pintar yang berskala besar, mendesain eksperimen, dsb.

Q:
Berarti data science itu juga ikut membantu dalam pembuatan AI atau Machine learning juga ya, bukan sekedar mengolah data?

A:
Bener banget.
Bahkan di beberapa perusahaan teknologi seperti Gojek, sistem AI dan Machine Learning justru dibuat oleh data scientists. Tentunya hal ini termasuk pipeline yang dipakai untuk mengolah data nya.

Q:
SKngawur @slabheadd
Halo mas syafri, saya sudah mulai belajar data science mandiri dari dasar bgt, sudah 3 bulan saya belajar coding, analitcs dan visualization. Bagaimana yaa mas supaya saya bisa masuk junior level data science atau analytics? #kodeNol

A:
Halo Iskandar,
Saya sarankan untuk mencari kesempatan magang langsung di perusahaan yang mempekerjakan data scientist. Karena ilmu yang didapat dari memecahkan masalah secara langsung akan menjadi tambahan yang bagus untuk portfolio kamu dan memperbesar peluang kamu selanjutnya

Q:
Sebenarnya seberapa penting yaa mas background utk bekerja di bidang ini mas? Karena saya background kuliah ekonomi. Saya sudah 2 kali dapat kesempatan interview tapi belum ada rezeki mas #KodeNol

A:
Background menurut saya penting tetapi bukan menjadi faktor utama. Faktor keahlian juga tidak kalah penting nya. Sebagai contoh beberapa perusahaan teknologi sudah menghapus kriteria pendidikan formal untuk proses perekrutan mereka. Banyak-banyaklah membangun portfolio dari proyek proyek data science. Hal ini akan menjadi faktor yang dilihat oleh pihak recruiter. Tetap semangat ya Mas Iskandar! Jangan menyerah.

Q:
Randy @rndy91
Halo Kak Syafri. Mau nanya. Seberapa penting math & stats di Data Science ? perlu tingkat pemahaman seberapa dalam? apakah harus advance? #KodeNol terima kasih

A:
Halo Randy,
Pemahaman math & stats itu lumayan penting. Tingkat pemahaman data science bagian riset tentunya harus lebih dalam dibanding dengan bagian terapan nya.
Selama mengetahui kapan memakai algoritma tertentu dan asumsi di baliknya, sudah lumayan cukup :) Sebagai contoh, kapan memakai regresi linear atau decision tree untuk memecahkan masalah seperti apa dan asumsi apa saja yang mesti diperhatikan sebelum mengaplikasikan algoritma tersebut.

Nah itu tadi sesi QnA di twitter Tanya Kodenol bersama Syafri Bahar. Kamu masih punya pertanyaan yang ingin dibahas? Yuk komentar di bawah ini!

Discussion

pic
Editor guide