Data Science Trainee di JSC untuk Menjawab Kebutuhan Talenta Digital
“Literasi Digital (Digital Literacy) diartikan sebagai kemampuan menggunakan teknologi informasi dan komunikasi untuk menemukan, mengevaluasi, memanfaatkan, membuat dan mengkomunikasikan konten atau informasi dengan kecakapan kognitif, etika, sosial emosional, dan aspek teknis teknologi.” (UNESCO)
Sejalan dengan visi pembangunan sumber daya manusia nasional dan cetak biru transformasi digital Pemprov DKI Jakarta tentang literasi digital, Jakarta Smart City juga hadir dalam mendorong lahirnya talenta-talenta digital. Pada awal tahun, Jakarta Smart City yang sebelumnya lebih dikenal sebagai JSCLounge kini telah berubah menjadi JSCLab. Ini artinya, Jakarta Smart City tidak hanya menjadi tempat bekerja tapi sekaligus sebagai kampus atau living laboratory, yakni tempat belajar, bertumbuh, dan meneliti bersama dalam menyelesaikan masalah perkotaan. Salah satu program dari JSCLab adalah Data Science Trainee yang pertama kali diadakan pada tanggal 15 Januari 2021. Harapannya, melalui Data Science Trainee akan lahir talenta-talenta Ilmuwan Data (Data Scientist) untuk Indonesia dan Jakarta pada khususnya.
Kebutuhan Talenta Digital Data Scientist
“The world’s most valuable resource is no longer oil, but data.” (The Economist)
Kembali pada tahun 2017, The Economist menerbitkan sebuah artikel berjudul, “The world’s most valuable resource is no longer oil, but data.” Sejak diterbitkan, topik tersebut telah menghasilkan banyak diskusi, dan disederhanakan menjadi “data is the new oil” yang sampai saat ini menjadi topik umum yang sering kita temukan. Tidak dapat dipungkiri, data telah menjadi aset yang sangat berharga untuk bisnis apapun karena membantu dalam pengambilan keputusan berdasarkan tren, angka statistik, dan fakta.
Karena pentingnya data ini, data science atau ilmu data dikembangkan sebagai bidang multidisiplin yang menggunakan pendekatan ilmiah, kerangka kerja, algoritma, dan prosedur untuk mengekstrak wawasan dari sejumlah besar data (big data).
“From disciplinary perspective, data science is a new interdisciplinary field that synthesizes and builds on statistics, informatics, computing, communication, management and sociology to study data and its environments (including domains and other contextual aspects, such as organizational and social aspects) in order to transform data to insights and decisions by following a data-to-knowledge-to-wisdom thinking and methodology. The outputs of data science are data products.”
Saat ini, data science adalah tulang punggung industri apa pun dan tren saat ini menunjukkan bahwa ilmu data akan semakin penting dalam beberapa tahun mendatang. Adapun subjek atau aktor dari data science ini kita sebut sebagai data scientist atau ilmuwan data.
“Data Scientist has been defined as ‘The Sexiest Job of the 21st Century.” (Harvard Business Review)
Pada tahun 2019, Glassdoor menobatkan Data Scientist sebagai pekerjaan №1 di Amerika Serikat. Terakhir di 2021 masih mempertahankan sebagai salah satu yang terbaik sebagai pekerjaan №2 di AS. Biro Statistik Tenaga Kerja AS bahkan menyebutkan bahwa setidaknya pada 2026 akan terdapat sedikitnya 11,5 juta lowongan pekerjaan yang berkaitan dengan data science.
Di Indonesia tidak akan jauh berbeda, mengingat perkembangan industri berbasis Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) dan perusahaan startup (rintisan) serta pola kerja perusahaan dan pemerintahan yang turut terpengaruh di tengah era revolusi industri 4.0. Ke depan seiring semakin maraknya industri dan pemerintah dalam penggunaan dan pemanfaatan sistem informasi, internet, dan media sosial, maka akan semakin besar data yang bisa dihasilkan dari sebelum-sebelumnya. Big Data tentu saja tidak berguna kecuali jika kita menganalisisnya dan menghasilkan wawasan untuk membuat keputusan bisnis dan kebijakan. Dengan peningkatan kemampuan komputasi yang mengarah pada pembangunan sistem tentu dapat membantu kita menganalisis semua data ini dalam waktu yang cepat. Data science menjadi solusi untuk mengoptimalkan pemanfaatan big data yang dikumpulkan dalam menghadirkan keputusan yang berbasiskan data.
Cara terbaik untuk mengasah dan menguji keterampilan data science yang dimiliki adalah dengan mengerjakan real problem secara langsung dengan pendekatan data science. Hal tersebut dapat diwujudkan dengan magang atau mengikuti bootcamp. Program Data Science Trainee di JSC diharapkan menjadi salah satu yang bisa memecahkan problematika kebutuhan talenta digital Data Scientist di Indonesia dengan mengajak para trainee untuk secara langsung mencoba memecahkan permasalahan perkotaan di Jakarta dengan data science.
Data Science Trainee di Jakarta Smart City
Di program Data Science Trainee Jakarta Smart City, para trainee akan dilatih dan dimentori secara langsung untuk mencoba menyelesaikan berbagai masalah kota jakarta dengan data science. Topik pilihan penelitian sangat variatif mengikuti ketersedian akses data internal dan eksternal mulai dari Covid-19, Cepat Respon Masyarakat (CRM), banjir, sampai mobilitas dan kemacetan. Jenis data yang bisa diteliti juga bervariatif seperti data tabular, teks, gambar, video dan geospatial.
Kami menerapkan dua pendekatan belajar yakni project-based learning dan peer learning.
- Project-Based Learning
Program DST akan berjalan selama dua bulan. Di bulan pertama, trainee akan fokus dibekali pemahaman konteks masalah di kota Jakarta, dibimbing dalam menentukan problem statement yang akan coba dipecahkan, melakukan pengumpulan data, data cleansing dan eksplorasi data, serta menerapkan penggunaan model statistik dan/atau machine learning sederhana. Pada bulan kedua, para trainee akan lebih fokus dalam memfinalisasi, menyempurnakan, dan mendokumentasikan data product yang telah dikerjakan pada bulan pertama. Pada minggu terakhir, para trainee diwajibkan mempresentasikan dan mengumpulkan data product yang sudah dihasilkan. Presentasi ini dapat berupa rekomendasi temuan, model, dan hasil prediksi, yang wajib dilaporkan dalam bentuk slide presentasi dan artikel/karya ilmiah/dashboard.
Untuk mengukur keberhasilan dari proyek data science yang dilakukan oleh para trainee, setidaknya 1 dari 4 poin di bawah terpenuhi. Semakin banyak yang terpenuhi tentunya semakin baik.
- Pengetahuan baru tercipta.
- Keputusan atau kebijakan dibuat berdasarkan hasil eksperimen.
- Laporan atau aplikasi dengan dampak yang dihasilkan.
- Dari hasil eksperimen disimpulkan bahwa data tidak dapat menjawab pertanyaan yang diajukan.
2. Peer learning
Masing-masing trainee akan dipasangkan dengan 2 mentor yang terdiri dari mentor metodologi dan mentor substansial. Selain itu, antara trainee juga akan didorong untuk bisa saling bertukar pikiran, memberi saran, atau berkolaborasi dalam mengerjakan proyek data science-nya. Jadi, terdapat kemungkinan satu proyek besar dikerjakan bersama oleh 2 trainee.
Untuk mengetahui lebih jauh apa saja karya yang sudah dihasilkan oleh trainee batch sebelumnya, kamu bisa berkunjung ke tautan-tautan berikut:
Asyiknya Magang di Jakarta Smart City
https://medium.com/jakartasmartcity/asyiknya-magang-di-jakarta-smart-city-524b62b02dd9
