10 Karakteristik Berpikir Komputasional di Pemecahan Masalah

Karakteristik berpikir komputasional adalah pola yang menunjukkan kemampuan seorang individu dalam memecahkan masalah secara sistematis. Karakteristik ini biasanya ditandai dengan pola pikir unik dalam mencari solusi yang efisien.

Berpikir komputasional bukan hanya terbatas pada domain pemrograman atau data science, tetapi ini adalah karakteristik yang penting untuk dimiliki guna memecahkan masalah. Untuk melihat lengkapnya, simak informasi berikut ini!

Dalam domain data science, kemampuan tersebut ditunjukkan saat  analisis dataset besar. Lalu, juga ditandai dengan kemampuan memahami kecenderungan dan anomali. Selain itu, keahliannya ditunjukkan pada keterampilan merumuskan hipotesis relevan. 

Contoh penerapannya bisa dilihat pada saat menghadapi dataset pelanggan. Data scientist harus mampu menganalisis secara detail guna ungkap segmen pasar berbeda berdasarkan perilaku pembelian.

Dalam konteks data science, ini bisa berarti memecah proyek besar menjadi beberapa bagian. Pemecahan bisa dibagi menjadi fase pengumpulan, pembersihan, analisis, dan interpretasi data.

Contoh bisa dilihat dalam penerapannya di proyek analisis tren penjualan. Langkah pertama bisa dipecah dari pengumpulan data historis, analisis pola penjualan, hingga interpretasinya.

Sebagai contoh, data scientist menggunakan algoritma machine learning untuk memprediksi tren pasar masa depan berdasarkan data historis.

Dengan ini, data scientist bisa membuat prediksi dan membuat keputusan berdasarkan penemuan pola. Contohnya dalam analisis data media sosial, kemampuan ini bisa dipakai untuk identifikasi topik yang sedang tren.

Baca Juga: Mau Buat Social Media Report? Ini Panduannya

Di data science, hal ini bisa berarti menyederhanakan masalah kompleks dengan memodelkan hanya variabel penting. Contohnya saat prediksi cuaca, data scientist hanya akan memilih variabel kunci dengan dampak terbesar.

Dalam data science, ini melibatkan pengembangan metode baru untuk visualisasi data atau pendekatan inovatif dalam machine learning.

Misalnya, menciptakan cara visualisasi data yang memudahkan identifikasi tren tersembunyi dalam data kompleks.

Di disiplin ilmu data, kolaborasi antar tim lintas bidang sangat diperlukan. Contohnya adalah kerja sama tim pemasaran untuk analisis data pelanggan.

Baca Juga: Mengapa Contoh Data Penjualan Produk Penting dalam Analisis Bisnis?

Dalam disiplin ilmu data, ini bisa saja kesabaran untuk terus menerus menguji dan menyempurnakan model saat hasil tidak sesuai harapan.

Dalam data science, ini melibatkan kemampuan untuk menyajikan temuan data secara jelas kepada audiens non-teknis. Misalnya, menyajikan hasil analisis data yang sederhana kepada tim manajemen.

Selain itu, karakteristik berpikir komputasional ternyata adalah komponen penting yang harus dimiliki oleh data scientist. Sebab, seorang ilmuwan data harus berhadapan dengan berbagai masalah yang kompleks.

Selain berpikir komputasional, ada kemampuan lain yang harus dikuasai oleh data scientist. Beberapa di antaranya adalah pemrograman, analisis big data, machine learning, dan masih banyak lagi.

Eits, nggak usah bingung! Meski banyak hal yang harus dipelajari, kamu bisa tingkatkan kemampuanmu lewat Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Di bootcamp ini, kamu bisa belajar semua hal tentang data science bersama mentor ahli di industri.

Selain itu, Sobat MinDi juga bakal dapat hands-on experience lewat real-case project semasa program. Bukan hanya itu, kamu juga terjamin dapat pekerjaan lewat job-connection ke 500+ companies.

Jadi, segera daftarkan dirimu dan tingkatkan keahlian di data science bareng Dibimbing.id!