Program Pagi ~ S1, D3, S2
(waktu kuliah fleksibel dan dapat dipilih ➜ pagi atau sore / malam) |
Lihat juga : » Program Studi Lainnya » Daftar/Tabel Program Studi| Nama Program Studi | : | S1 Sains Data (S-1) | | Rumpun Ilmu | : | Ilmu | | Konsentrasi / Kekhususan / Peminatan | : | ☞ | | Gelar / Sebutan Lulusan | : | Sarjana Sains Data | | Singkatan Gelar sesuai EYD | : | S.Si.D | | Singkatan Gelar yang populer (digunakan masyarakat / umum) | : | S.Si.D | | PTS Penyelenggara (silakan klik) | : | ☞ UICI - Universitas Insan Cita Indonesia | | Beban Studi dan Masa Studi : | Lulusan SMA/SMU, SMK, sederajat melanjutkan ke
S1 Sains Data | Beban Studi = 144 - 152 sks | Masa Studi =
8 semester | Lulusan D3, Politeknik, sederajat melanjutkan ke
S1 Sains Data | Beban Studi = 40 - 46 sks
(bila tidak sebidang ilmu ditambah 2 - 21 sks, tergantung program studinya) | Masa Studi =
3 semester | Lulusan D2, S1, D1, pindahan melanjutkan ke
S1 Sains Data | Beban Studi = dihitung dari sisa sks | Masa Studi =
Dihitung sisa sks |
| | Kurikulum / Mata Kuliah | : | Lihat di bawah ini | | Prospektus (Tujuan, Kompetensi, Prospek Kerja / Karir Lulusan) | : | Lihat di bawah ini |
Gelar/sebutan tersebut di atas adalah gelar yang sering digunakan (belum tentu digunakan PTS terkait).
Mengenai gelar (untuk S1, S2, S3) atau sebutan (untuk diploma) yang digunakan oleh perguruan tinggi di Indonesia saat ini sudah tidak baku (tidak standard) lagi, walaupun pemerintah telah membuat peraturannya, namun sebagian besar perguruan tinggi hanya mematuhi sebagian dari peraturan tersebut. Hal ini tidak dapat disalahkan, karena perkembangan rumpun ilmu yang sangat pesat dan memunculkan cabang-cabang ilmu baru yang merupakan integrasi dari beberapa rumpun ilmu, sehingga menyulitkan perguruan tinggi untuk mengelompokkan cabang tersebut terhadap rumpun ilmu yang dibuat pemerintah.
Demikian pula dengan cara membuat singkatan gelar/sebutan tersebut, masyarakat cenderung membuat singkatan sendiri yang justru lebih populer dibandingkan aturan EYD Bahasa Indonesia.
Di bawah ini diberikan kurikulum/mata kuliah dan prospektus (kompetensi alumnus, prospek kerja/karir lulusan, dsb). Untuk mata kuliah program studi S1 Sains Data (S-1) yang disampaikan disini adalah irisan (dan sebagian gabungan) dari kurikulum beberapa perguruan tinggi, sehingga dimungkinkan beberapa mata kuliah pilihan tidak ada di perguruan terkait, atau nama mata kuliahnya sedikit berbeda.
Sains Data merupakan ilmu terapan yang secara khusus mempelajari dan menganalisis data.
Jurusan ini mempersiapkan para lulusannya untuk menjadi tenaga ahli yang bisa menanganani data (baik terstruktur maupuntidak terstruktur),
memecahkan berbagai masalah, dan membuat rekomendasi berdasarkan data.Tujuan Pendidikan S1 Sains Data
Tujuan dari pendidikan Program Studi S1 Sains Data adalah sebagai berikut:
1. Memberikan pemahaman yang mendalam tentang konsep-konsep dasar dalam pengolahan dan analisis data.
2. Menerapkan konsep-konsep sains data dalam konteks bisnis dan industri.
3. Mempelajari pengambilan keputusan, manajemen risiko, pemodelan prediktif, optimisasi, dan pengembangan produk.
4. Menerapkan prinsip-prinsip etika dalam pengumpulan, pengolahan, dan penggunaan data untuk memastikan bahwa data
digunakan dengan bertanggung jawab dan menghormati privasi individu.Kompetensi LulusanS1 Sains Data
• Mampu menguasai konsep serta metode statistika dan matematika dalam mengolah dan menganalisis data untuk
menghasilkan rekomendasi ketika proses pengambilan keputusan.
• Mampu memilih alat / metode / perangkat lunak yang sesuai kebutuhan dalam praktik profesionalnya untuk mengambil
keputusan berdasarkan informasi yang tersedia.
• Mampu mengintegrasikan konsep dan praktik sains data untuk mendukung proses pengambilan keputusan.
• Mampu menguasai model-model pemrograman, bahasa pemrograman, basis data, pengambilan informasi, visualisasi data,
dan antarmuka halaman web interaktif.
Profesi dan Karir LulusanS1 Sains Data
• Data Scientist
• Data Analyst
• Data Science Architect
• Business Analyst
• Ahli Statistik (Statistician)
• Machine Learning Engineer.
| Mata Kuliah S1 Sains Data | * = Mata Kuliah Kekhususan / Umum
| Mata Kuliah | SKS | | Agama I | 2 | | Pancasila | 2 | | Kewarganegaraan | 2 | | Bahasa Indonesia | 2 | | Daftar dan Pustaka | 2 | | Biologi Dasar | 2 | | Kimia Dasar | 2 | | Pengantar Statistika | 3 | | Pengantar Pemrograman | 2 | | Logika dan Pemeikiran Kritis | 3 | | Pengantar Kolaborasi Keilmuan | 2 | | Komunikasi dan Pengembangan Diri | 2 | | Fisika Dasar | 2 | | Matematika | 3 | | Pengantar Teknologi Maju | 2 | | Metode Statistika | 4 | | Algoritma Pemrograman I | 3 | | Matematika Lanjut | 3 | | Bahasa Inggris | 2 | | Statistika Nonparametik | 3 | | Probabilitas | 4 | | | | Mata Kuliah | SKS | | Teknologi Hijau | 2 | | Eksplorasi dan visualisasi Data | 3 | | Riset Operasi | 3 | | Pengantar Kecerdasan Buatan | 3 | | Statistika Matematika | 3 | | Komputasi Statistika | 3 | | Pengantar Basis Data | 4 | | Data Mining I | 4 | | Metode Matematika | 3 | | Multivariat | 3 | | Data Mining II | 4 | | Basis Data | 4 | | Proses Stokastik | 3 | | Keahlian Riset dan Pengembangan Akademik | 3 | | Agama II | 2 | | Praktek Kerja Lapangan | 2 | | Metode Penelitian | 2 | | Sains Data Konsulting | 3 | | Kewirausahaan | 2 | | Skripsi | 4 | |
|
|
|
|
|
Link2 Khusus
PendidikanPTS Terbaik & Terpandang
Sarjana, Diploma | |
|
|
|
