5 Alasan Mengapa Data Science Penting untuk Mahasiswa

Belajar data science banyak manfaatnya, tidak hanya untuk mahasiswa IT. (Sumber: Unsplash/Deng Xiang)

Bagi banyak mahasiswa, data science sering terdengar seperti kumpulan rumus dan kode yang cocok untuk mahasiswa IT. Padahal, inti sebenarnya adalah cara berpikir: mengamati pola, memverifikasi klaim, lalu mengambil keputusan yang bisa dipertanggungjawabkan. Artikel ini akan menjelaskan dengan contoh mengapa kemampuan ini layak dipelajari mahasiswa dari berbagai jurusan sejak di bangku kuliah.

Baca juga: Jurusan Kuliah Menjadi Data Scientist di Bidang Data Science.

5 Manfaat Belajar Data Science Untuk Mahasiswa

• Membuat Keputusan Lebih Tajam karena Berbasis Bukti

Di kampus, keputusan kecil dari memilih topik riset, menentukan metode belajar, atau memprioritaskan kegiatan organisasi sering diambil berdasarkan intuisi. Dengan belajar data science, mahasiswa bisa belajar mmebuat keputusan berbasis bukti. Keputusan-keputusan tidak lagi mengandalkan perasaan, melainkan pola yang terlihat, diuji, dan dijelaskan.

• Riset Lebih Efisien dan Mudah Diulang

Siapa pun yang pernah menyiapkan laporan penelitian tahu betapa melelahkannya urusan membereskan data sebelum melakukan analisis– seperti menghapus duplikasi, menyatukan tabel, memperbaiki ejaan variabel. Dengan pendekatan data science, pekerjaan repetitif itu bisa dirapikan memakai skrip sederhana. 

• Keunggulan Karier Antar-Disiplin

Posisi entry-level di bidang bisnis, kesehatan, kebijakan publik, dan teknik semakin sering mencantumkan keterampilan data seperti Excel, SQL, dan salah satu dari Python atau R. Ini karena tim membutuhkan lulusan yang dapat mengukur trade-off secara kuantitatif, bukan hanya menjelaskannya. Tidak hanya di bidang teknik, bahkan di bidang pemasaran, mahasiswa menjalankan uji A/B dan analisis atribusi, dll. Semua mahasiswa dari berbagai jurusan bisa menikmati manfaat karier saat belajar data science.

Baca Juga: Tantangan Besar Yang Akan Dihadapi Data Scientist

• Otomatisasi dan Reproduktifitas yang Menghemat Waktu

Banyak pekerjaan mahasiswa bersifat repetitif: menggabungkan file survei, menghilangkan duplikat catatan, memformat ulang tanggal, atau memperbarui laporan mingguan. Menulis skrip singkat yang dilengkapi komentar untuk mengotomatisasi tugas-tugas ini mengurangi kesalahan dan membebaskan waktu untuk interpretasi. Menggunakan bantuan seperti Jupyter atau Quarto dan data pipeline memudahkan untuk menjalankan ulang analisis saat data baru tiba. 

• Penggunaan Data yang Etis, Aman, dan Bertanggung Jawab

Bekerja dengan data nyata melibatkan pertimbangan privasi, bias, dan keamanan. Memahami tata kelola data dasar (kontrol akses, anonimisasi/pseudonimisasi), deteksi bias (mengecek representasi dan kinerja di berbagai subkelompok), dan batasan model (overfitting, pergeseran distribusi) bisa membantu menghindari dampak negatif dan mempertahankan kepercayaan. Membangun kebiasaan mendokumentasikan sumber data, persetujuan, dan batasan sama pentingnya dengan mencapai skor akurasi yang tinggi.

Bagaimana Mahasiswa Bisa Mulai Belajar Data Science? 

Kalau kamu ingin memulai perjalanan praktis ke dunia data science, DQLab UMN adalah tempat yang tepat untuk memulai: mulailah dengan modul-modul ramah pemula untuk mempelajari dasar-dasar Excel, Python, dan SQL, lalu lanjutkan ke jalur panduan dan bootcamp yang membimbing kamu melalui pembersihan data nyata, analisis, dan pemodelan sederhana; selama prosesnya, selesaikan proyek mini dan proyek akhir yang dapat dipublikasikan sebagai portofolio. 

Baca Juga: Skill-Skill Yang Dimiliki Data Scientist.

Konklusi

Data science penting bagi mahasiswa karena membantu mengambil keputusan yang lebih tepat, mempercepat riset yang bisa diulang, meningkatkan nilai jual di pasar kerja, dan menghemat waktu melalui otomasi. Mulai dari satu proyek kecil, dokumentasikan prosesnya, dan biarkan kebiasaan baik itu berkembang dari sana.

Mulailah dengan satu proyek yang terfokus, dokumentasikan dengan cermat, dan lakukan iterasi; kombinasi antara pemikiran statistik, kode yang transparan, dan narasi yang disesuaikan dengan audiens akan bermanfaat bagimu di bidang apa pun yang ditekuni.

By Levina Chrestella Theodora

Kuliah di Jakarta untuk jurusan program studi Informatika| Sistem Informasi | Teknik Komputer | Teknik Elektro | Teknik Fisika | Akuntansi | Manajemen| Komunikasi Strategis | Jurnalistik | Desain Komunikasi Visual | Film dan Animasi | Arsitektur | D3 Perhotelan , di Universitas Multimedia Nusantara.