Tugas Resume Kuliah Umum - 2 Oktober 2023

Resume Kuliah Umum Dr. Irfan Darmawan, ST., MT. tentang Dasar Menjadi Data Scientist, Teknik Data Analyst, dan Aplikasi Data Scientist

I. Pendahuluan

Kuliah umum yang diselenggarakan oleh Dr. Irfan Darmawan, ST., MT., merupakan sebuah pengantar yang berharga ke dunia data science. Dalam presentasinya, Dr. Irfan menguraikan dasar-dasar menjadi seorang data scientist, teknik data analyst yang penting, serta aplikasi data science di berbagai bidang.

II. Apa itu Data Science?

Dr. Irfan memulai kuliah dengan menjelaskan konsep dasar data science:

Definisi data Science: Data science adalah disiplin ilmu yang menggabungkan teknik statistik, matematika, pemrograman, dan kecerdasan buatan untuk menganalisis data dan menghasilkan wawasan yang berharga.

Peran Data Scientist: Data scientist adalah ahli yang mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk membantu pengambilan keputusan.

III. Data Science Applications

Dr. Irfan menguraikan aplikasi data science yang luas di berbagai sektor, termasuk:

Keuangan (Finance): Penggunaan data science dalam prediksi pasar, manajemen risiko, dan deteksi penipuan dalam industri keuangan.

Perbankan (Banking): Penerapan data science dalam pengambilan keputusan kredit, analisis pelanggan, dan deteksi anomali transaksi.

Manufaktur (Manufacturing): Penggunaan analisis data untuk meningkatkan efisiensi produksi, pemeliharaan prediktif, dan manajemen rantai pasokan.

Transportasi (Transport): Aplikasi data science dalam optimisasi rute, manajemen lalu lintas, dan pemantauan armada transportasi.

E-Commerce: Penggunaan sistem rekomendasi, analisis pelanggan, dan manajemen stok untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan.

Kesehatan (Healthcare): Penerapan data science dalam diagnosis penyakit, perawatan personalisasi, dan analisis data kesehatan populasi.

IV. Data Scientist Workflow

Dr. Irfan menjelaskan langkah-langkah dalam workflow seorang data scientist:

Pengumpulan Data: Mengidentifikasi dan mengumpulkan data yang relevan untuk analisis.

Pembersihan Data: Membersihkan data dari missing values, outlier, dan noise.

Eksplorasi Data (EDA): Menggunakan visualisasi dan statistik deskriptif untuk memahami karakteristik data.

Pemodelan Data: Menerapkan teknik pemodelan, termasuk machine learning, untuk mengambil wawasan.

Evaluasi Model: Mengukur kinerja model dan menyesuaikannya jika diperlukan.

Interpretasi Hasil: Mengkomunikasikan hasil analisis kepada pemangku kepentingan.

V. Kesimpulan

Kuliah umum oleh Dr. Irfan Darmawan, ST., MT., membantu peserta memahami dasar-dasar menjadi seorang data scientist, teknik-teknik analisis data yang penting, dan aplikasi nyata dari data science di berbagai industri. Peserta kuliah diharapkan dapat mengaplikasikan pengetahuan ini dalam perannya di dunia data science dan memberikan kontribusi positif dalam pengambilan keputusan berdasarkan data.