3 Profesi di Bidang IT

Link Youtube : 3 Profesi Dibidang IT

Lulusan jurusan Informatika memiliki peluang besar untuk berkarir di bidang teknologi informasi (IT), mengingat perkembangan pesat teknologi dalam berbagai sektor. Dengan keahlian dalam pemrograman, pengelolaan data, keamanan siber, dan pengembangan perangkat lunak, lulusan ini dapat memenuhi kebutuhan industri yang terus berkembang. Dunia IT menawarkan berbagai jalur karir, seperti software engineer, data scientist, network administrator, hingga spesialis keamanan siber.

Sebagai sosok teladan inspiratif bidang IT di Indonesia, Dea Afrizal merupakan salah satunya. Beliau adalah seorang YouTuber programming yang sudah terkenal di kalangan mahasiswa maupun umum. Melalui channel YouTube-nya, ia berbagi ilmu seputar pemrograman, pengembangan aplikasi, serta tips dan trik seputar dunia IT. Kontennya yang informatif dan mudah diakses membantu banyak pemula hingga mahasiswa Informatika dalam memahami konsep-konsep teknis yang sering kali sulit.

Dea Afrizal juga menginspirasi melalui pendekatannya yang santai namun profesional, menunjukkan bahwa belajar pemrograman bisa dilakukan dengan cara yang menyenangkan. Selain itu, keberhasilannya dalam membangun komunitas di sekitar kontennya menjadi bukti bahwa berbagi pengetahuan dapat menciptakan dampak yang luas di dunia teknologi Indonesia.

FYI, negara Indonesia ternyata telah menghasilkan banyak technopreneur, yakni orang-orang yang memanfaatkan kemajuan teknologi pada pengembangan bisnis. Berdasarkan laporan dari Bain & Company’s Southeast Asia Private Equity Practice, tercatat ada 12 unicorn di Asia Tenggara per Desember 2020 yaitu Gojek, Grab, Bukalapak, Lazada, OVO, Traveloka, Tokopedia, Bigo, Razer, Sea Group, VNG, dan VNPay. Nah, 5 dari 12 unicorn Asia Tenggara ini berasal dari Indonesia. Unicorn merupakan istilah yang disematkan pada perusahaan startup yang berhasil mencapai valuasi US$1 miliar, atau setara dengan 14 triliun rupiah.


Sebelum terjun ke dunia profesi di bidang IT, kita perlu memiliki skill atau kemampuan dasar yang harus di kuasai terlebih dahulu. Beberapa skill dasar yang dibutuhkan untuk profesi di bidang IT adalah:

Setelah mempelajari dan memahami semua skill dasar yang dibutuhkan. Berikut adalah tiga profesi yang paling banyak diminati di bidang IT:

DATA SCIENTIST

Secara definisi, data scientist adalah seseorang yang melakukan pengelolaan data sehingga dapat menciptakan strategi bisnis. Dikarenakan data science adalah bidang yang harus selalu berkolaborasi, data scientist tentu saja harus melakukan beberapa keilmuan sekaligus, seperti pemrograman, statistik, hingga matematika. Secara garis besar, data scientist akan melakukan 3 tugas utama dengan penjelasan sebagai berikut:

1. Pengumpulan Data
Tugas data scientist yang pertama adalah pengumpulan data. Adapun tanggung jawabnya adalah sebagai berikut:

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang bisa dipertanggungjawabkan
• Mencari cara untuk mengumpulkan data dengan cara efisien sehingga tidak memerlukan waktu yang lama
• Menyiapkan tempat yang tepat untuk pengumpulan data yang sesuai jenisnya

2. Analisis Data
Pada tugas ini, seorang data scientist harus memiliki kemampuan analisis yang tepat sehingga data yang masuk dapat dikategorisasi dengan baik.

3. Visualisasi Data
Seorang data scientist harus mengetahui kegunaan data yang dikumpulkannya. Dengan demikian, data scientist akan tahu data-data yang telah dianalisis akan diberikan kepada divisi perusahaan yang membutuhkannya.

Skill yang Harus Dimiliki

Skill yang harus dimiliki seorang data scientist diantaranya adalah analisis data, pemrograman, statistika, manajemen database, memahami bisnis, machine learning dan Cloud Computing

Proyeksi Karier dan Gaji Data Scientist

Proyeksi karier untuk posisi data scientist terbilang menjanjikan. Hal ini tentu saja dikarenakan setiap perusahaan akan terus membutuhkan data untuk dianalisis sebagai bagian dari strategi peningkatan bisnis. Pada umumnya, jenjang karier data scientist adalah entry level, data scientist, senior data scientist, dan chief data scientist. Untuk gaji, data scientist memiliki rentang gaji yang terbilang tinggi, yaitu sekitar Rp5.000.000 hingga Rp7.000.000 untuk posisi entry level hingga mid level.

WEB DEVELOPER

Web developer atau pengembang website merupakan profesi yang membuat, merancang, maupun memelihara situs maupun aplikasi web. Profesi ini berkaitan dengan hal-hal seputar pembuatan sebuah website. Pengembang website biasanya bekerja di perusahaan tertentu dan fokus terhadap pengembangan IT, software, dan konsultasi komputer. Akan tetapi, banyak juga yang bekerja sebagai pekerja lepas atau freelance.


Tugas Web Developer

1. Merancang Logika Website
Tugas ini biasanya diperuntukkan bagi back-end developer yaitu merancang logika website agar sesuai jenis web yang ingin dibuat. Contohnya membuat toko online, maka tugasnya yaitu membuat alur, sehingga para pengunjung atau pembeli akan kamu arahkan untuk membuat akun dan login. Kemudian, baru bisa mulai memilih produk serta melakukan pembayaran.

2. Membangun Database
Tugas ini juga untuk para back-end developer karena harus bisa membangun database sebagai tempat penyimpanan data website. Misalnya, tempat untuk menyimpan informasi seputar produk, berbagai foto, data pesanan, maupun akun pengunjung.

3. Mendesain Tampilan Website
Tugas untuk front-end developer ini memungkinkan sebuah situs mempunyai tampilan yang bagus, dengan berbagai fitur yang sesuai kebutuhan serta membuat fitur tersebut agar bisa memudahkan pengguna dalam mengaksesnya.

4. Menguji Website
Ketika situs sudah selesai dibuat, sebagai pengembang website perlu menguji situs tersebut atau yang dinamakan usability testing. Pengujiannya juga perlu dilakukan secara berkala. Usability testing website ini bertujuan agar pengalaman pengguna atau pengunjung situs bisa kamu maksimalkan.

5. Mencari serta Memperbaiki Masalah Keamanan Website
Web developer juga bertugas meminimalisir terjadinya kejahatan siber. Tugasnya adalah mencari serta menemukan celah keamanan, baik di situs maupun server. Kemudian, melakukan perbaikan sesuai dengan kaidah keamanan siber yang ada. Dengan begitu, website pun akan selalu aman dari orang-orang yang mencoba meretas situs. Selain itu, website yang aman juga mampu menjaga dan meningkatkan kepercayaan pengunjung.

Prospek Kerja Web Developer

Prospek kerja untuk web developer di Indonesia sangatlah cerah. Dengan semakin berkembangnya industri digital dan penetrasi internet yang semakin luas, permintaan akan layanan web dan aplikasi terus meningkat. Banyak perusahaan dari berbagai sektor, mulai dari perbankan, e-commerce, media, hingga perusahaan teknologi, membutuhkan web developer untuk membangun dan memelihara situs web mereka. Selain itu, banyak juga perusahaan-perusahaan rintisan (startup) yang terus bermunculan dan membutuhkan web developer untuk mengembangkan produk dan layanan digital mereka.

Gaji Web Developer

Rata-rata gaji web developer di Indonesia bervariasi tergantung pada berbagai faktor, termasuk tingkat pengalaman, tingkat pendidikan, lokasi, dan spesialisasi. Menurut data yang tersedia, seorang web developer junior biasanya memperoleh gaji sekitar 5 juta hingga 10 juta rupiah per bulan. Sementara itu, untuk web developer senior atau lead web developer, gaji bisa mencapai lebih dari 10 juta hingga 20 juta rupiah per bulan, tergantung pada pengalaman dan tanggung jawabnya. Selain gaji pokok, web developer juga bisa mendapatkan tunjangan tambahan seperti tunjangan kesehatan, tunjangan transportasi, bonus kinerja, dan insentif lainnya dari perusahaan tempat mereka bekerja

AI ENGINEER

Secara garis besar AI adalah sebuah teknologi di mana komputer/mesin diajarkan untuk “berpikir” atau memproses data seperti manusia untuk melakukannya. Metode/sub-bidang yang paling umum hari ini adalah machine learning. Pada metode ini, komputer/mesin “diajarkan” untuk menganalisis data dalam jumlah besar (big data) untuk mencari model yang paling akurat untuk melakukan prediksi. Selain itu, ada pula natural language processing (NLP) di mana komputer/mesin diprogramkan untuk menganalisis bahasa manusia. Terakhir, ada juga sub-bidang robotik yang berfokus pada menciptakan robot untuk mengerjakan tugas tertentu di dunia nyata.

Dengan demikian, tugas dari seorang AI engineer adalah memprogram komputer/mesin agar dapat “berpikir” sebagaimana seorang manusia berpikir. Setelah prototipe pertama selesai di buat, umumnya AI engineer akan bekerja untuk terus menyempurnakan komputer/mesin tersebut sampai dapat berpikir selayaknya manusia pada umumnya.

Tugas AI Engineer

1. Generative AI
Tugas AI engineer pada pengaplikasian ini ialah untuk menciptakan sebuah program yang mampu mengerti instruksi dan memanfaatkan bank kata-katanya untuk merangkai kalimat. Selanjutnya, program harus terus diperbaiki agar semakin baik. ChatGPT misalnya telah memasuki versi ke-4. Terakhir, program masih harus terus dikembangkan untuk menambah kapabilitasnya. Sebagai contoh, sampai hari ini para AI engineer ChatGPT masih terus mengembangkan produknya agar dapat memproses angka.

2. Chatbot
Pada saat ini sudah terdapat banyak penggunaan chatbot pada berbagai aplikasi handphone maupun website. Chatbot diprogram untuk memberikan jawaban ketika mendapatkan input tertentu. AI specialist yang mengembangkan program Chatbot mempunyai tugas untuk “mengajari” komputer/mesin cara untuk mengerti berbagai kemungkinan input dan memberi jawaban yang sesuai terhadap pertanyaan pengguna.

3. Asisten Virtual
Saat ini, asisten virtual sudah menjamur di mana-mana. Mulai dari Siri dan Google Assistant pada handphone, sampai Alexis dari Amazon yang memberikan pengalaman smart home. Tugas dari seorang artificial intelligence specialist di sini ialah untuk memungkinkan komputer/mesin untuk mengerti perintah yang diberikan. Kemudian, menyambungkan komputer/mesin dengan perangkat lain yang akan mengerjakan tugas yang diberikan. Sebagai contoh, Alexis umumnya tersambung dengan lampu. Sehingga, saat pengguna memberikan perintah mematikan lampu, Alexis dapat langsung mematikan lampu secara otomatis.

4. Kendaraan Otomatis
AI specialist yang bekerja mengembangkan kendaraan otomatis bekerja menyambungkan kamera/sensor dengan komputer/mesin. Komputer/mesin ”diajarkan” untuk dapat mengerti informasi dari kamera/sensor (misal: kondisi awan/kumpulan burung) dan kemudian mengarahkan kendaraan sesuai informasi tersebut.

5. Spam Email
Saat ini, penyedia layanan email seperti Google telah menggunakan AI untuk menyortir spam yang masuk ke email pengguna. Berdasarkan ciri-ciri umum pesan-pesan spam yang diketahui, AI engineer kemudian memprogram sistem email untuk langsung membuang pesan-pesan dengan ciri-ciri tersebut ke kotak spam.

Proyeksi Karier AI Engineer

Profesi AI Engineer memiliki prospek karier yang sangat cerah di masa depan. Dengan semakin banyaknya perusahaan yang mengadopsi teknologi AI, permintaan terhadap AI Engineer diperkirakan akan terus meningkat. Berikut adalah beberapa alasan mengapa karier sebagai AI Engineer sangat menjanjikan:

1. Permintaan Tinggi di Berbagai Industri
AI tidak lagi terbatas pada industri teknologi saja. Saat ini, berbagai sektor seperti kesehatan, keuangan, transportasi, retail, dan manufaktur mulai mengintegrasikan AI ke dalam operasi mereka. Hal ini menciptakan permintaan yang tinggi untuk AI Engineer di berbagai industri. Sebagai contoh, di sektor kesehatan, AI Engineer dapat bekerja dalam pengembangan sistem diagnosis berbasis AI, sedangkan di sektor keuangan, mereka bisa terlibat dalam pengembangan sistem deteksi penipuan.

2. Gaji yang Kompetitif
Karena keahlian yang dibutuhkan dalam pekerjaan ini sangat spesifik dan permintaan yang tinggi, AI Engineer biasanya mendapatkan gaji yang sangat kompetitif. Di berbagai negara, profesi AI Engineer termasuk dalam daftar pekerjaan dengan bayaran tertinggi di bidang teknologi. Bahkan, beberapa perusahaan besar siap menawarkan paket kompensasi yang menarik untuk menarik talenta terbaik di bidang ini.

3. Kesempatan untuk Berinovasi
Bekerja sebagai AI Engineer memberikan kesempatan untuk berinovasi dan terlibat dalam proyek-proyek yang mengubah cara kita hidup dan bekerja. AI Engineer dapat berperan dalam menciptakan teknologi yang dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, bahkan menyelamatkan nyawa seseorang. Dengan terlibat dalam berbagai proyek, AI Engineer tidak hanya berkontribusi pada kemajuan teknologi, tetapi juga memberikan dampak positif pada masyarakat.

4. Kesempatan Pengembangan Karier
Karier sebagai AI Engineer juga menawarkan peluang pengembangan yang luas. AI Engineer dapat mengembangkan spesialisasi dalam bidang tertentu seperti computer vision, natural language processing (NLP), atau reinforcement learning. Selain itu, mereka juga dapat bertransisi ke peran manajerial seperti AI Project Manager atau Chief AI Officer, di mana mereka dapat memimpin tim pengembang AI atau mengatur strategi AI perusahaan.

5. Lingkungan Kerja yang Dinamis
AI Engineer sering bekerja di lingkungan yang cepat berubah dan dinamis. Mereka dihadapkan pada tantangan baru setiap hari, baik dalam hal teknologi maupun kebutuhan bisnis. Hal ini membuat pekerjaan sebagai AI Engineer sangat menarik bagi mereka yang suka memecahkan masalah dan terus belajar hal-hal baru.

Gaji AI Engineer

Menurut salaryexplorer.com, rata-rata gaji pokok Artificial Intelligence (AI) Specialist di Indonesia per bulan berkisar dari Rp 8.000.000 - Rp 23.000.000

Gaji bulanan rata-rata ini sebagian besar sudah termasuk perumahan, transportasi, dan tunjangan lainnya. Gaji profesi IT AI/ML bervariasi secara drastis berdasarkan pengalaman, keterampilan, jenis kelamin, atau lokasi.

Roadmap

DATA SCIENTIST

Road Map Data Scientist Langkah demi Langkah

Menguasai Matematika

1. Aljabar Linier

Pahami operasi vektor, transformasi matriks, dan nilai eigen untuk menganalisis data.

2. Kalkulus

Gunakan diferensiasi, integrasi, dan optimasi untuk memodelkan dan memecahkan masalah dalam ilmu data.

3. Teori Probabilitas

Pelajari distribusi probabilitas, probabilitas bersyarat, dan teorema Bayes untuk membuat keputusan berdasarkan data.

4. Matematika Pembelajaran Mesin: Kuasai aljabar linier, kalkulus, probabilitas, dan statistik sebagai dasar pembelajaran mesin.

5. Memahami Statistik
Statistika adalah ilmu tentang pengumpulan, analisis, penafsiran, dan penyajian data. Statistika merupakan komponen penting dari ilmu data, karena memungkinkan kita untuk memperoleh wawasan yang bermakna dari data dan membuat keputusan yang tepat. 

6. Dasar-dasar Statistik

Membangun fondasi yang kuat dalam statistika sangat penting untuk ilmu data. Dalam langkah ini, akan dibahas konsep-konsep seperti:

• Statistika Deskriptif: Merangkum dan mengorganisir data untuk memahami karakteristiknya.
• Distribusi Probabilitas: Menyajikan representasi matematis kemungkinan hasil.
• Pengujian Hipotesis: Membuat kesimpulan tentang populasi dari data sampel untuk menarik kesimpulan yang berarti.

7. Pengujian Hipotesis
Teknik statistik untuk menarik kesimpulan tentang populasi dari data sampel. Memahami jenis pengujian dan interpretasi hasilnya sangat penting untuk analisis yang berarti, membantu menentukan validitas asumsi.

8. Distribusi Sampel
Distribusi probabilitas dari statistik sampel yang menjelaskan bagaimana statistik dapat berfluktuasi. Memahami teorema limit pusat memungkinkan kita menarik kesimpulan tentang populasi dan memperkirakan parameter serta keandalan temuan.

9. Pengujian AB
Metode untuk membandingkan dua versi variabel, seperti desain produk atau strategi pemasaran. Pengujian ini membantu menentukan versi mana yang lebih efektif berdasarkan data analisis, meningkatkan pengambilan keputusan.

10. Pengantar Ekonometrika
Penerapan metode statistik dalam analisis data ekonomi. Memahami model ekonometrika dan teknik estimasi memungkinkan kita menginterpretasikan hasil untuk mendapatkan wawasan dan memprediksi tren ekonomi.

11. Analisis Regresi
Teknik untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan independen. Dengan memahami berbagai jenis model regresi dan cara menginterpretasikan koefisien, kita dapat membuat prediksi dan menarik kesimpulan tentang hubungan antar variabel.

12. Analisis Multivariat

Analisis ini menggunakan beberapa variabel untuk menemukan pola dalam data kompleks, termasuk teknik seperti analisis faktor, komponen utama, dan kluster.

13. Analisis Deret Waktu

Analisis deret waktu mempelajari data berdasarkan urutan waktu untuk mengidentifikasi pola dan tren. Teknik yang umum digunakan termasuk ARIMA dan pemulusan eksponensial.

• Model ARIMA menangkap autokorelasi dan musim dalam data, yang memungkinkan peramalan akurat.
• Model penghalusan eksponensial, di sisi lain, menyediakan pendekatan yang sederhana namun efektif untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan pengamatan masa lalu.

Mengembangkan Keterampilan Pemrograman

14. Python/R

Kuasai dasar Python dan R, termasuk variabel, tipe data, kontrol, dan fungsi. Python cocok untuk analisis data umum, sedangkan R fokus pada komputasi statistik dan visualisasi.

15. Pustaka Data

Pelajari pustaka seperti pandas untuk manipulasi data, serta matplotlib dan seaborn untuk visualisasi guna menemukan wawasan dari data.

16. Struktur Data & Algoritma

Pahami struktur data (daftar, array, kamus) dan algoritma (pengurutan, pencarian) untuk mengoptimalkan analisis data.

17. SQL

Pelajari SQL untuk mengelola basis data relasional, menulis kueri, dan mengekstrak data untuk analisis dari dataset besar.

Analisis Data Eksplorasi (EDA)
Exploratory Data Analysis (EDA) adalah proses menganalisis data untuk memahami karakteristik utamanya, mengidentifikasi anomali, dan menentukan pendekatan analisis terbaik.

18. Teknik Eksplorasi Data

Gunakan visualisasi seperti histogram, scatter plot, dan box plot untuk mengungkap tren dan pola. Analisis statistik seperti mean dan median juga penting untuk memahami distribusi data.

19. EDA dengan Python dan Pandas

Pelajari penggunaan Python dan pustaka pandas untuk membersihkan, mengubah, dan menganalisis data secara efisien.

20. Alat Visualisasi Data

Kuasai alat seperti Tableau, Power BI, dan Matplotlib untuk mengubah data menjadi visualisasi yang mudah dipahami, mendukung komunikasi hasil kepada pemangku kepentingan.

21. Teknik EDA Lanjutan

Kuasai teknik EDA tingkat lanjut, seperti penanganan nilai hilang, deteksi outlier, rekayasa fitur, analisis multivariat, pengurangan dimensionalitas (PCA), dan visualisasi tingkat lanjut untuk wawasan lebih mendalam dan model prediktif yang kuat.

Spesialisasi dan Topik Lanjutan

Pada Fase 5 perjalanan ilmu data Anda, Anda akan menyelami area khusus dan topik lanjutan. Fase ini adalah tentang memperdalam pengetahuan Anda di area seperti pembelajaran mendalam, NLP, atau analisis data khusus sektor, yang akan membedakan Anda sebagai pakar dan membuka jalan bagi inovasi dan kepemimpinan di bidang tersebut.

22. Pembelajaran Mesin

Perdalam pemahaman tentang algoritme seperti regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan reduksi dimensi. Fokus pada evaluasi model, penyetelan hiperparameter, dan pertimbangan etis.

23. Pembelajaran Mendalam

Pelajari jaringan saraf seperti CNN dan RNN untuk aplikasi seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa. Pengetahuan ini penting dalam AI tingkat lanjut dan sistem otonom.

24. Rekayasa Fitur

Optimalkan model dengan teknik pemilihan, ekstraksi, dan transformasi fitur, guna meningkatkan akurasi dan daya prediksi.

25. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Pelajari NLP untuk memahami teks manusia, termasuk tokenisasi, analisis sentimen, dan penerjemahan mesin. Keterampilan ini mendukung aplikasi seperti chatbot dan alat analisis teks.

MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin)
Pada Fase 6, Anda dapat mempelajari MLOps, dengan fokus pada integrasi model pembelajaran mesin ke dalam lingkungan produksi. Anda akan mempelajari praktik terbaik untuk menerapkan, memantau, dan memelihara model ML guna memastikan model tersebut tetap efektif dan andal dari waktu ke waktu. 

26. Penerapan dan Penyajian Model

Pelajari dasar penerapan model pembelajaran mesin di lingkungan nyata, termasuk transisi dari pengembangan ke produksi. Anda akan mempelajari teknik penyajian, pemantauan, dan pembaruan model untuk mempertahankan kinerja secara andal di industri.

27. Integrasi dan Penerapan Berkelanjutan (CI/CD)

Kenali praktik CI/CD untuk otomatisasi integrasi dan penerapan model ML. CI/CD memastikan model diuji dan diperbarui secara efisien, menjaga kualitas model saat data dan kode berubah. Pelajari juga Pipa CI/CD, Pembuatan Versi, dan Rollback.

Praktik dan Proyek Berkelanjutan
Ini adalah fase terakhir yang mengasyikkan, di mana Anda akan memantapkan dasar-dasar, memamerkan keterampilan teknis, dan terlibat aktif dengan para profesional di bidang tersebut. 

28. Perkuat Keterampilan Melalui Praktik: Latihan konsisten adalah kunci. Luangkan waktu untuk proyek pribadi, eksplorasi teknik baru, dan bangun portofolio. Ikuti tantangan daring untuk menguji dan mengembangkan keterampilan.

29. Proyek Ilmu Data Lanjutan: Kerjakan proyek dengan data yang lebih kompleks, seperti model deep learning atau pemrosesan bahasa alami. Anda juga bisa berkontribusi di proyek open-source di GitHub. Berikut adalah beberapa ide proyek sains data spesifik yang dapat Anda kerjakan:

• Deteksi Berita Palsu Menggunakan Python
• Deteksi Garis Lajur Jalan
• Analisis Sentimental
• Pengenalan Ucapan melalui Emosi
• Deteksi Jenis Kelamin dan Prediksi Usia
• Mengembangkan Chatbot
• Deteksi Kantuk pada Pengemudi
• Deteksi Penipuan Kartu Kredit
• Segmentasi Pelanggan
• Pengenalan rambu lalu lintas
• Sistem Rekomendasi untuk Film

30. Pengembangan Portofolio
Portofolio yang kuat menunjukkan keterampilan Anda dan menunjukkan kemampuan Anda untuk menerapkan pengetahuan ilmu data untuk memecahkan masalah dunia nyata. Lalu sertakan juga:

• Proyek

Soroti setiap proyek pribadi atau dunia nyata yang melibatkan data, jelaskan dengan jelas masalah yang Anda pecahkan, alat atau teknik yang digunakan, dan hasil yang dicapai. Pilih proyek yang menunjukkan keterampilan ilmu data dan kemampuan pemecahan masalah Anda.

• Kontribusi sumber terbuka

Jika Anda telah berkontribusi pada proyek sumber terbuka apa pun, sebutkan dalam portofolio Anda untuk menunjukkan keterampilan kolaboratif dan pemecahan masalah Anda.

• Magang dan pekerjaan lepas

Pertimbangkan untuk menyertakan pengalaman magang atau kerja lepas yang relevan di mana Anda menerapkan keterampilan ilmu data Anda. Soroti peran Anda dan dampak pekerjaan Anda.

Keterampilan Penting Lainnya untuk Dipelajari

Selain keterampilan teknis, perjalanan dalam ilmu data perlu mencakup ketajaman bisnis, keterampilan lunak, dan kemampuan bercerita. Ketajaman bisnis membantu memastikan solusi data sesuai dengan tujuan organisasi. Keterampilan lunak seperti komunikasi dan kerja tim penting untuk kolaborasi yang efektif. Kemampuan bercerita dengan data memungkinkan penyampaian wawasan kompleks secara menarik dan mudah dipahami pemangku kepentingan nonteknis, sehingga meningkatkan dampak temuan.

Kesimpulan

Menjadi pengembang web yang terampil memerlukan perpaduan antara keahlian teknis, pemecahan masalah yang kreatif, dan kemauan untuk beradaptasi dan belajar. Dengan menguasai keterampilan penting yang diuraikan dalam peta jalan ilmu data ini dan terus-menerus membangun pengalaman langsung, Anda akan diperlengkapi dengan baik untuk menavigasi lanskap pengembangan web yang terus berkembang dan menciptakan pengalaman digital yang berdampak. Ingat, perjalanan ini berkelanjutan, dan merangkul proses pembelajaran adalah kunci keberhasilan jangka panjang Anda.

WEB DEVELOPER

Dasar-Dasar Web Development

1. HTML (HyperText Markup Language)
HTML adalah bahasa markup yang digunakan untuk membuat dan menyusun konten di web. Fungsinya untuk mengatur struktur dari sebuah halaman web, seperti judul, paragraf, gambar, dan link.

2. CSS (Cascading Style Sheets)
CSS adalah bahasa yang digunakan untuk mendesain dan mempercantik tampilan halaman web yang sebelumnya sudah dibuat dengan HTML. Fungsinya untuk mengatur tampilan, seperti warna, font, jarak antar elemen, dan tata letak halaman.

3. JavaScript
JavaScript adalah bahasa pemrograman yang membuat halaman web menjadi interaktif. Fungsi dari Javascript yaitu menambahkan fungsionalitas, seperti tombol yang bisa diklik, animasi, form yang interaktif, dan lain-lain.

4. Bahasa Pemrograman Sisi Server
Bahasa pemrograman sisi server seperti PHP, Ruby, dan Python, digunakan untuk membuat halaman web dan aplikasi dinamis. Bahasa ini digunakan untuk berinteraksi dengan database, memproses data formulir, dan membuat fungsionalitas khusus.

5. Sistem Manajemen Konten (CMS)
CMS adalah aplikasi perangkat lunak yang digunakan untuk membuat, mengelola, dan mempublikasikan konten digital. Beberapa platform CMS yang populer adalah WordPress, Drupal, dan Joomla.

6. Desain Responsif
Yang dimaksud dengan desain responsif membuat halaman web bisa beradaptasi dengan berbagai ukuran layar dan perangkat sehingga konten dapat diakses dan digunakan di desktop, tablet, dan ponsel cerdas.

7. Hosting Web
Hosting web adalah proses menyimpan dan menyajikan konten web kepada pengguna. Kamu perlu memahami cara memilih penyedia hosting dan cara mengunggah file ke server web.

Web development adalah bidang yang luas dan kompleks yang memerlukan berbagai keterampilan dan pengetahuan teknis. Dasar-dasar ini hanyalah titik awal bagi siapa pun yang ingin mempelajari pengembangan web.

Roadmap Web Developer: Frontend

Web development terbagi menjadi dua, yaitu fronted development dan backend development. Keduanya sama-sama mengurusi pembuatan website tapi dari aspek yang berbeda.

Untuk frontend development adalah proses menciptakan bagian visual dari situs web yang berinteraksi langsung dengan pengguna. Bagian visual ini meliputi desain, animasi, interaktivitas, dan segala aspek lain dari UI/UX, berikut ini adalah roadmap web developer.

Memahami Dasar-Dasar Web

Mulai dari memahami HTML sebagai bahasa markup yang digunakan untuk struktur konten web. Lalu belajar CSS sebagai bahasa style sheet untuk mengendalikan tampilan visual dari situs web. Tidak lupa pula memahami JavaScript sebagai bahasa pemrograman untuk membuat halaman web interaktif.

a. Responsive Design

• CSS Frameworks: Menggunakan framework seperti Bootstrap atau Foundation untuk desain yang konsisten dan responsif.
• CSS Preprocessing: Menggunakan preprocessor seperti SASS atau LESS untuk menulis CSS yang lebih efisien.
• Media Queries: Teknik untuk membuat desain web yang responsif terhadap berbagai ukuran layar.

b. Pengembangan JavaScript Lebih Dalam

• ES6 dan Lebih Baru: Fitur-fitur terbaru JavaScript yang membantu dalam penulisan kode.
• JavaScript Libraries: jQuery, React, atau Vue.js yang membantu dalam manipulasi DOM dan mengurangi beban kerja.
• Framework JavaScript: Belajar framework seperti Angular, React, atau Vue.js untuk pengembangan aplikasi yang lebih terstruktur.

c. Pemahaman Tentang Version Control

• Git: Sistem kontrol versi yang membantu dalam melacak perubahan dan kolaborasi dalam tim.
• GitHub/GitLab: Platform hosting kode sumber yang menggunakan Git.

d. Alat Pengembangan Modern dan Best Practices

• WebPack/Parcel/Babel: Alat untuk bundling kode JavaScript, mengompresi file, dan lainnya.
• Linters dan Formatters: Seperti ESLint dan Prettier untuk menjaga konsistensi dan menghindari kesalahan kode.
• Performa Web: Teknik untuk memuat dan menjalankan situs web lebih cepat, seperti lazy loading, compression, dan caching.

e. Dasar-dasar Backend

• APIs (REST & GraphQL): Cara untuk berinteraksi dengan backend server untuk mengambil dan menyimpan data.
• Otentikasi: Dasar-dasar dari otentikasi pengguna, seperti cookies dan sesi, dan JWT.

f. Pelajari Prinsip-prinsip UI/UX

• Desain Antarmuka: Prinsip-prinsip mendesain tampilan yang user-friendly.
• Prototyping: Membuat rancangan atau model awal dari sebuah situs web/app.

g. Berinteraksi dengan Komunitas dan Terus Belajar

• Proyek-proyek Pribadi atau Open Source: Membantu membangun portofolio dan keterampilan.
• Ikuti Tren Terbaru: Teknologi web berkembang dengan cepat, penting untuk selalu memperbarui pengetahuan Anda.

Roadmap Web Developer: Backend

Adapun backend developer adalah seseorang yang memiliki keahlian untuk merancang atau mengembangkan software di sisi server yang berkaitan dengan logika serta database. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa aplikasi/website dapat tampil dan berguna dengan sebagaimana mestinya. Berikut adalah roadmap yang bisa dipelajari:

a. Dasar-Dasar Pemrograman

• Pemahaman Bahasa: Pilih dan pelajari salah satu bahasa pemrograman yang populer untuk backend seperti Node.js (JavaScript), Python, Ruby, Java, atau PHP.
• Pemahaman Algoritma dan Struktur Data: Ini adalah dasar dari pemrograman yang akan membantu Anda dalam menyelesaikan masalah dan menulis kode yang efisien.

b. Pengenalan Ke Server

• Apa itu Server: Mengerti fungsi server dan bagaimana cara kerjanya.
• Protokol HTTP: Bagaimana data dikirimkan dan diterima di web.
• REST: Prinsip dasar di balik API (Antarmuka Pemrograman Aplikasi) dan bagaimana data diakses.

c. Database

• Database Relasional: Seperti MySQL, PostgreSQL, atau SQL Server. Mereka menggunakan tabel untuk menyimpan data.
• Database Non-relasional: Seperti MongoDB. Lebih fleksibel dan biasanya berbasis dokumen.
• ORM (Object-Relational Mapping): Alat yang memudahkan interaksi dengan database, seperti Sequelize (untuk Node.js) atau Django ORM (untuk Python).

d. Pengembangan Backend Modern

• Framework: Kumpulan alat dan kode siap pakai yang memudahkan pengembangan, seperti Express (untuk Node.js), Django (untuk Python), atau Ruby on Rails.
• Otentikasi & Otorisasi: Memahami bagaimana melindungi data pengguna dan mengatur hak akses menggunakan teknologi seperti JWT atau OAuth.
• Sesi & Cookie: Mekanisme untuk menyimpan informasi sementara antara permintaan.

e. Keamanan

• Pencegahan Serangan: Seperti SQL injection, serangan cross-site, dan serangan DDoS.
• Enkripsi: Melindungi data pengguna saat disimpan atau dikirim. 

f. Pengetahuan Tambahan

• Caching: Menggunakan teknologi seperti Redis untuk mempercepat akses data.
• WebSockets: Untuk komunikasi real-time antara klien dan server.
• Mikroservis: Pendekatan arsitektur untuk membangun aplikasi sebagai kumpulan layanan kecil yang bekerja bersama-sama. 

g. Infrastruktur & Deployment

• Containerisasi: Menggunakan Docker untuk memaketkan aplikasi dan ketergantungannya.
• Manajemen Server: Mengenal alat-alat seperti Nginx atau Apache.
• Cloud Services: Platform seperti AWS, Google Cloud, atau Azure yang menawarkan infrastruktur untuk menjalankan dan mengoptimalkan aplikasi backend.

Tren Web Development di Masa Depan

Seperti bidang teknologi lainnya, web development terus berkembang seiring munculnya teknologi dan metode baru. Berikut ini adalah beberapa tren yang mungkin akan menjadi bagian dari roadmap web development di masa depan:

Jamstack Architecture

Singkatan dari JavaScript, APIs, dan Markup. Arsitektur ini mendorong proses rendering ke sisi klien, sehingga meningkatkan kecepatan dan keamanan situs.

Serverless Computing

Seperti namanya, ini adalah pendekatan di mana developer tidak perlu lagi memikirkan server saat mengembangkan aplikasi. Layanan seperti AWS Lambda atau Azure Functions memungkinkan kamu untuk menjalankan kode tanpa harus mengatur server.

Motion UI

Animasi yang halus dan desain yang interaktif kini menjadi bagian penting dari user experience. Motion UI membantu situs web untuk terlihat lebih menarik dan dinamis.

AI dan Chatbots
Kamu mungkin sudah sering melihat "asisten virtual" di berbagai situs web. Mereka membantu pengunjung mendapatkan informasi dengan cepat tanpa harus berinteraksi dengan manusia.

Voice Search Optimization 

Dengan meningkatnya penggunaan asisten virtual seperti Alexa atau Google Assistant, optimalisasi untuk pencarian suara menjadi semakin penting.

Tren dalam web development terus berkembang. Bagi para pengembang, penting untuk terus memperbarui pengetahuan dan keterampilan mereka sesuai dengan perubahan ini agar tetap relevan di industri.

https://informatika.itsk-soepraoen.ac.id/