PROFESI-UNM.COM – Google Developer Groups on Campus (GDGoC) Universitas Negeri Makassar (UNM) menggelar Weekly Class Data Science sebagai bagian dari learning path pengembangan kompetensi teknologi bagi mahasiswa dan masyarakat umum Kota Makassar. Kegiatan ini terlaksana sejak, Jumat (10/1).
Weekly Class Data Science terkoordinator oleh Alief Damarjati Sulistyodi, mahasiswa Program Studi Statistika UNM angkatan 2023 yang tergabung sebagai Core Team Research & Development in Data Science GDGoC UNM. Program ini terancang untuk memberikan pemahaman dasar mengenai data science sekaligus memperkenalkan teknologi Google yang relevan dengan kebutuhan industri digital saat ini.
GDGoC UNM Gelar Weekly Class Data Science
Damar menjelaskan bahwa kegiatan ini merupakan salah satu upaya GDGoC UNM dalam meningkatkan literasi teknologi di kalangan mahasiswa dan masyarakat umum. Menurutnya, kegiatan ini tidak hanya tertuju bagi anggota komunitas, tetapi juga terbuka untuk khalayak luas agar lebih familiar dengan perkembangan teknologi, khususnya bidang data science.
ADVERTISEMENT
SCROLL TO RESUME CONTENT
“Weekly Class Data Science merupakan salah satu rangkaian learning path yang kami hadirkan setiap minggu. Ini bertujuan agar member komunitas maupun khalayak umum Makassar bisa melek teknologi serta familiar dengan tren teknologi saat ini, khususnya teknologi Google,” ujarnya.
Dalam pelaksanaannya, kelas ini menerapkan metode hands-on learning dengan pendekatan learning by doing. Damar menyebutkan bahwa peserta tidak hanya menerima materi secara teoretis, tetapi juga langsung mempraktikkan konsep melalui studi kasus. Proses pembelajaran dengan pemrograman Python menggunakan platform Google Colab, serta sesi ice breaking untuk menjaga fokus dan keterlibatan peserta selama kelas berlangsung.
Kegiatan Weekly Class Data Science terancang dalam lima kali pertemuan dan hingga saat ini telah memasuki pertemuan ketiga. Materi tersusun secara bertahap, mulai dari pengenalan data science dan ruang lingkup penerapannya. Selain itu, Exploratory Data Analysis (EDA), analisis inferensial, hingga pemodelan dasar menggunakan Simple Linear Regression.
Pada pertemuan keempat, peserta akan mempelajari data storytelling dan visualisasi data. Pembelajaran ini sebagai bekal untuk menyampaikan hasil analisis secara efektif dan mudah dipahami oleh audiens nonteknis.
Sementara itu, pertemuan kelima fokus pada presentasi final secara berkelompok. Mulai dengan simulasi peran sebagai data scientist yang memberikan rekomendasi berbasis data terhadap studi kasus.
Damar menilai pemilihan topik data science berdasarkan tingginya kebutuhan industri terhadap pengambilan keputusan berbasis data. Ia berharap kegiatan ini dapat menjadi langkah awal bagi peserta untuk membangun portofolio, memperdalam keilmuan data science. Selain itu, membuka peluang kolaborasi pada proyek-proyek berbasis data pada masa mendatang.
“Kemampuan data driven decision making menjadi kebutuhan penting dalam pengambilan kebijakan, penelitian, hingga pengembangan produk,” tuturnya.(*)
*Reporter: Insyiraah Putri Aeni HS
