Tati Mardiana, ketua program studi data science UNM, mengatakan pihaknya berkolaborasi dengan industri untuk memastikan lulusan program studi data science memiliki keterampilan yang sesuai dengan kebutuhan pasar kerja.

“Prodi data science UNM selalu berupaya menciptakan link yang kuat antara pendidikan dan industri. Kolaborasi dengan berbagai perusahaan dan organisasi seperti komunitas open source Indonesia sangat penting untuk memastikan mahasiswa memiliki keterampilan yang sesuai dengan kebutuhan dunia. Kerja,” kata Tati dalam keterangannya, Jumat (25/10/2024).

Ia juga memaparkan kontribusi komunitas open source Indonesia dalam memperkenalkan ilmu data low-code di Indonesia. “Komunitas open source memiliki banyak pengalaman dalam mempopulerkan platform seperti KNIME Analytics, yang memungkinkan pelajar dan profesional memanfaatkan teknologi ilmu data tanpa memerlukan keterampilan coding yang mendalam.” kata Tati.

Untuk itu, tegas Tati, kerjasama yang dilakukan tidak hanya fokus pada pengembangan kurikulum saja, namun juga peningkatan prestasi mahasiswa dan penelitian terapan untuk mencapai prestasi nasional dan internasional, serta penguatan penelitian yang diterapkan di industri.

Tati berharap dengan adanya kerjasama ini, mahasiswa program studi data science UNM dapat lebih siap menghadapi tantangan dunia kerja. “Kami berharap dengan adanya kerjasama ini, mahasiswa dapat memperoleh pengetahuan dan keterampilan yang lebih mendalam, serta siap bersaing di dunia kerja yang semakin kompetitif,” kata Tati.

Sementara itu, Arif Rama Sharif, pendiri Komunitas Open Source Indonesia, menjelaskan bahwa penggunaan platform KNIME Analytics telah membawa perubahan signifikan dalam dunia data science khususnya analisis data secara cepat dan efisien.

“Data science low code dengan menggunakan platform seperti KNIME Analytics telah membuka pintu bagi lebih banyak orang untuk terjun ke dunia data science,” kata Arif menggunakan data sebagai salah satu caranya, dan ini membuka berbagai peluang karir dari industri, mulai dari perbankan. ke manufaktur.”

Arif juga berharap prodi data science UNM dapat terus mengembangkan kurikulum yang fokus pada low-code data science, sehingga mahasiswa dapat mempelajari dan menerapkan teknologi tersebut di berbagai sektor. “Program studi ilmu data UNM harus terus memperkuat kurikulumnya dengan mengajarkan platform low-code, sehingga lulusannya memiliki keunggulan kompetitif dalam pasar kerja digital yang berkembang,” katanya, seraya menambahkan bahwa Xi telah menciptakan ekosistem pembelajaran yang terhubung dengan Perkembangan industri digital.”

Artikel Prodi Sains Data Perkuat Kolaborasi dengan Komunitas Open Source Indonesia pertama kali tampil pada Jahangir Circle News.

Nilai ekonomi dari data ini begitu signifikan sehingga perusahaan yang mengelolanya dengan baik dapat memperoleh keunggulan kompetitif. Oleh karena itu, peran analis data sangat penting karena mereka memiliki keahlian mengolah dan menganalisis data untuk memberikan wawasan yang relevan dan membantu dalam pengambilan keputusan strategis perusahaan.

Peran analis data

Seorang analis data bertanggung jawab untuk menganalisis data dan menghasilkan wawasan yang berguna bagi perusahaan. Peran ini melibatkan proses pengumpulan data, pembersihan data, dan interpretasi hasil analisis.

Dengan informasi yang relevan, analis data membantu manajemen membuat keputusan yang lebih baik. Namun, agar hasil analisisnya dapat dipahami oleh seluruh pemangku kepentingan perusahaan, analis data memerlukan keterampilan dalam visualisasi data.

Pentingnya Visualisasi Data

Visualisasi data adalah kunci untuk menghubungkan data kompleks dengan pengguna yang bukan ahli data. Dengan menggunakan alat visual seperti grafik dan infografis, seorang analis data dapat menyajikan hasil analisisnya secara sederhana dan menarik.

Visualisasi data membantu pemangku kepentingan lebih mudah memahami pola, tren, dan hubungan dalam data, sehingga pengambilan keputusan menjadi lebih efektif.

Alat untuk membuat visualisasi data

Berikut beberapa alat populer untuk membuat visualisasi data yang banyak digunakan di industri:

1. Unggul

Meskipun bukan alat visualisasi tingkat tinggi khusus, Excel masih menjadi salah satu alat yang paling banyak digunakan untuk membuat visualisasi sederhana dan memproses data, karena kemudahan penggunaannya.

2.ggplot2

Paket R sangat populer untuk membuat visualisasi data, terutama dalam analisis statistik dan penelitian ilmiah.

3. Matplotlib dan Seaborn

Pustaka Python banyak digunakan oleh data scientist untuk membuat visualisasi data khusus. Seaborn sangat bagus untuk visualisasi statistik dan analisis eksplorasi data.

4. Jadwal

Platform visualisasi data yang kuat dan mudah digunakan, populer karena kemampuannya menganalisis data secara interaktif dan membuat dasbor yang menarik.

5. Kekuatan BI

Dikembangkan oleh Microsoft, Power BI adalah alat visualisasi data populer untuk analisis bisnis dengan integrasi yang baik ke dalam ekosistem Microsoft.

Struktur infografis

Infografis adalah salah satu cara paling populer untuk menyajikan data secara visual. Infografis menggabungkan elemen visual seperti grafik, teks dan gambar untuk menyampaikan informasi dengan cepat dan efektif. Struktur sebuah infografis biasanya mencakup beberapa elemen penting, seperti:

1. Judul menggambarkan topik utama infografis.

2. Pendahuluan Memberikan gambaran singkat mengenai data atau informasi yang akan dibahas.

3. Grafik/visualisasi data, yaitu elemen utama yang menyajikan data secara visual, seperti diagram batang, diagram lingkaran, atau grafik garis.

4. Kesimpulan, ringkasan informasi penting yang tercantum dalam infografis.

5. Sumber : Sebutkan data referensi yang digunakan untuk infografis.

Cara Membuat Infografis yang Menarik dan Mudah Dipahami

Berikut langkah-langkah membuat infografis yang menarik dan mudah dipahami:

1. Pahami tujuan dan audiensnya

Sebelum Anda mulai membuat infografis, pahami dulu tujuan infografis dan siapa target audiensnya. Ini akan membantu memilih data yang paling relevan dan elemen visual yang sesuai.

2. Kumpulkan data yang relevan

Pastikan data yang digunakan relevan dan akurat. Data yang salah dapat menyebabkan kesalahpahaman.

3. Menentukan struktur infografis

Buatlah outline atau struktur untuk infografis yang akan Anda buat. Pastikan informasi disajikan dalam urutan yang logis sehingga audiens mudah mengikuti alurnya.

4. Gunakan grafik yang sesuai

Pilih jenis grafik yang paling sesuai dengan jenis data yang Anda miliki. Misalnya, gunakan grafik batang untuk membandingkan data, atau diagram lingkaran untuk memperlihatkan rasio.

Praktik Terbaik dalam Membuat Infografis

Berikut beberapa praktik yang baik dalam membuat infografis agar hasil yang diperoleh menarik dan mudah dipahami:

1. Penggunaan grafik

Gunakan grafik yang sederhana namun efektif. Namun, jangan terlalu banyak menggunakan jenis grafik yang berbeda dalam satu infografis. Hal ini mungkin membingungkan pembaca. Pilih grafik yang paling berhubungan dengan data yang disajikan.

2. Tipografi

Pilihlah jenis huruf yang mudah dibaca. Hindari penggunaan terlalu banyak jenis font, gunakan maksimal dua atau tiga font untuk membuat hierarki informasi. Pastikan ukuran font cukup besar agar mudah dibaca.

3. warna

Warna merupakan elemen penting dalam infografis. Gunakan palet warna yang konsisten dan harmonis. Warna-warna cerah dapat digunakan untuk menonjolkan informasi penting, sedangkan warna-warna lembut dapat digunakan sebagai latar belakang.

4. Penciptaan

Pastikan elemen-elemen dalam infografis tertata dengan baik dan tidak tumpang tindih. Ciptakan ruang kosong (white space) agar tidak terlihat terlalu ramai dan membingungkan.

Menurut ketua program studi data science Universitas Nusa Mandiri, Tati Mardiana, penguasaan keterampilan visualisasi data khususnya dalam membuat infografis merupakan salah satu keterampilan yang sangat penting bagi seorang data analis.

“Dengan keterampilan tersebut, data analis dapat menyajikan data dengan mudah dipahami, membantu dalam mengambil keputusan dan tentunya memberikan nilai tambah bagi perusahaan,” jelasnya.

Jika Anda tertarik mempelajari bagaimana data dapat diubah menjadi informasi yang bermanfaat, program studi Ilmu Data di Universiti Nusa Mandiri adalah tempat yang tepat.

“Program Studi Ilmu Data Universiti Nusa Mandiri (UNM) menawarkan kurikulum yang dirancang untuk mempersiapkan lulusan menjadi analis data yang efisien dan kompetitif di era digital. Mari bergabung dengan Program Studi Ilmu Data UNM, tingkatkan kualifikasi Anda Tumbuh, dan raih karir cemerlang sebagai analis data!” Dia berkata.

Artikel JAHANGIR CIRCLE Visualisasi Data Lewat Infografis, Rahasia Sukses Data Analyst Di Era Digital pertama kali tampil pada Jahangir Circle News.

Mahasiswa angkatan 2021 ini telah berhasil didaftarkan ke dua perusahaan besar yaitu Badan Pengembangan SDM Kementerian Komunikasi dan Informatika (BPSDMP Kominfo) Provinsi Gorontalo dan PT Jababeka & Co, Cikarang, Jawa Barat sebagai data scientist. 

Prestasi tersebut diraih setelah Rianggi menduduki beberapa posisi di program MSIB.

“Saat itu saya mendaftar di MSIB di 22 tempat. Berbagai tes sulit saya lalui, seperti psikotes, wawancara. Saya pun mendengar penolakan, hingga akhirnya ada dua perusahaan yang menyetujuinya, jelas Rianggi dalam keterangan yang diterima, Kamis (10/10/2024).

Meski diterima oleh dua perusahaan, Rianggi akhirnya memutuskan menerima PT Jababeka & Co. 

“PT Jababeka & Co menawarkan peluang yang menarik. Sebagai perusahaan besar di sektor industri dan infrastruktur, saya merasa ini adalah tempat yang tepat untuk mempelajari lebih lanjut penerapan data science di sektor bisnis yang lebih besar,” ujarnya.

Di PT Jababeka & Co, Rianggi berkesempatan menduduki posisi sebagai data scientist. Antara 16 September dan 30 Januari, dia terlibat dalam berbagai proyek. “Saya mengikuti evaluasi program untuk membangun usaha di bidang peternakan, ladang, dan kehutanan,” jelasnya.

Rianggi berharap mendapatkan pengalaman berharga dalam mengelola dan menganalisis data terkait proyek pertanian melalui magang di PT Jababeka & Co. 

“Saya berharap penelitian ini dapat memberi saya ilmu untuk mengolah data dan memperdalam pengetahuan saya tentang industri pertanian, mendukung pekerjaan saya sebagai data scientist,” ujarnya.

Sementara itu, Tati Mardiana, ketua program studi data Universitas Nusa Mandiri (UNM), mengungkapkan rasa bangganya atas keberhasilan Rianggi. “Saya bangga dengan keberhasilan Rianggi. “Ini menjadi bukti bahwa mahasiswa program data science mempunyai peluang yang besar untuk bersaing di dunia kerja,” kata Tati.

Tati berharap para mahasiswa peserta program studi Ilmu Data dapat menjalankan tugasnya dengan penuh tanggung jawab dan menjaga nama baik Universitas Nusa Mandiri dalam bidang akademik.

“Saya yakin para mahasiswa dapat menunjukkan dedikasi dan perilaku profesional yang tinggi serta menjaga nama baik UNM dengan perilaku profesional,” kata Tati.

Artikel JAHANGIR CIRCLE Mahasiswa Prodi Sains Data UNM Diterima Magang di Perusahaan Besar Nasional pertama kali tampil pada Jahangir Circle News.