Data Scientist Dari Balik Layar: Zulfikar Lazuardi Maulana

Contents

Data Scientist Dari Balik Layar: Zulfikar Lazuardi Maulana

STARTUPCAMPUS.ID – Tahukah kamu bahwa 21,7 juta orang Indonesia menggunakan layanan ride hailing? Hal ini menyebabkan munculnya puluhan terabyte data yang dihasilkan oleh salah satu jasa layanan transportasi daring yang sangat tenar di Indonesia, Grab. Kumpulan data yang kompleks ini memberikan Grab kesempatan untuk mengetahui pola perilaku konsumen dan menjawab tantangan lalu lintas. Dalam perusahaan, data tersebut memberikan informasi yang sangat berguna untuk memberikan layanan yang lebih inovatif dan bermanfaat di masa depan. Salah satu orang yang berperan penting dalam memberikan inovasi bagi Grab adalah Zulfikar Lazuardi Maulana, yang saat ini sedang menjabat sebagai Lead Data Scientist.

Mulai menekuni bidang data science sejak tahun 2015 di tingkat akhir pendidikan kuliahnya di jurusan Fisika, Mas Zul tertarik pada bidang ini karena belajar econophysics, penerapan fisika statistik di ranah keuangan. Diawali dengan mengumpulkan pengalaman sebagai software engineer intern, kemudian bekerja sebagai machine learning engineer, Mas Zul memanfaatkan ilmunya dalam dunia coding. Kemudian beliau mulai merintis karir sebagai data scientist, dari startup company tempatnya pertama kali bekerja, online travel agent sebagai marketing & customer data scientist, hingga pindah ke perusahaan ride hailing di Singapura. Sebagai data scientist, Mas Zul mampu menyelesaikan problem yang sangat rumit karena pada bidang ini terbilang multidisiplin, dari belajar riset, coding, bahkan business.

Mendengar kata ‘data science’, pasti di benak kita terbesit sesuatu yang fancy dan keren. Padahal tidak begitu, seringkali industri menggunakan metode yang simple untuk memenuhi kebutuhannya dari data yang tersedia. Bagi Mas Zul, menjadi data scientist menyenangkan karena kita bisa mengetahui behavior dari pola data yang dihasilkan dan predict behaviour yang akan datang. Walaupun di awal karirnya terdapat tantangan yang dihadapi, seperti sedikitnya bahan belajar yang tersedia di luasnya dunia data science.

Mas Zul mengatakan bahwa yang terpenting adalah memahami apa kebutuhan bisnis dan mempelajari full stack data science dimana skill ini dibutuhkan jaman sekarang. Beliau juga memberikan beberapa tips untuk teman-teman yang tertarik terjun di dunia data science.

1. Mempelajari keahlian bahasa pemrograman.

Bahasa pemrograman membantu penulisan kode yang memudahkan kita memanfaatkan teknologi, Mas Zul merekomendasikan beberapa bahasa pemrograman, seperti SQL, Python, atau R.

2. Mengasah analytical thinking.

Skill ini menjadi modal menyelesaikan sebuah masalah kompleks menjadi informasi yang simple dan mudah dipahami, walaupun didukung dengan banyak fakta dan menggunakan logika yang beralasan.

3. Mendalami spark untuk mengolah data dengan volume yang sangat besar.

Spark merupakan open source cluster framework computing yang menyediakan hingga mampu menganalisis data.

4. Mendalami pengetahuan tentang semua algorithm data science.

Mulanya dapat mengenal dunia data science dari platform yang sangat mudah dijangkau seperti Youtube dan membaca paper terkait data science supaya stay update dengan teknologi dan algorithm baru.

5. Mengikuti course yang menunjang belajar data science.

Ngomongin soal course, ada lho online bootcamp keren yang diadakan oleh Achmad Zaky Foundation. Kalau kamu berminat menggali dan mendalami dunia data science, belajar dari ilmu dasar, bahasa pemrograman, spark, algorithm, machine learning, dan selalu diasah dengan baik sampai Final Project hingga jadi Data Scientist sekeren Mas Zul, mulai langkahmu bersama Startup Campus. Dengan mengikuti track Data Science kamu bisa belajar dengan asyik, menambah network, dan didampingi oleh mentor yang keren-keren. Jadi tunggu apa lagi? Semangat memulai dan daftarkan diri kamu segera!

Skolastika Devi
Halo! Saya Skolastika Devi, penulis konten di Startup Campus. Hope you enjoy this article!

Bagikan Artikel

Share on whatsapp
Share on telegram
Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on email
Subscribe
Notify of
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x