Kurikulum Sains Data

Informasi lengkap mengenai sebaran mata kuliah, bobot SKS, dan tahapan pembelajaran mahasiswa Sains Data UIN Salatiga

Roadmap Pembelajaran Sains Data UIN Salatiga


Dasar Matematika & Statistika

Fondasi logika dan analisis data melalui mata kuliah seperti Kalkulus, Aljabar Linear, Teori Peluang, dan Statistika Inferensial.

Pemrograman & Komputasi

Penguasaan bahasa pemrograman utama sains data (Python & R), struktur data, algoritma, dan basis data (SQL/NoSQL).

Kecerdasan Buatan & Machine Learning

Mempelajari pemodelan prediktif, Supervised/Unsupervised Learning, hingga Deep Learning untuk ekstraksi wawasan data.

Big Data & Cloud Computing

Pemrosesan dan pengelolaan data skala besar (Hadoop, Spark) serta pemanfaatan arsitektur awan modern.

Visualisasi Data & Komunikasi

Seni menyajikan data rumit menjadi grafik yang interaktif dan mudah dipahami oleh pemangku kepentingan (Data Storytelling).

Sains Data Integratif & Nilai Keislaman

Integrasi keilmuan sains data dengan etika, moderasi beragama, dan penyelesaian masalah sosial-keagamaan.

Metodologi Penelitian & Tugas Akhir

Mempersiapkan mahasiswa merancang penelitian orisinal dan solutif di bidang sains data pada akhir masa studi.

Magang & Merdeka Belajar (MBKM)

Kesempatan belajar di luar kampus melalui magang industri, proyek independen, atau pertukaran pelajar untuk kesiapan kerja.

Kompetensi & Profil Lulusan

Kurikulum dirancang agar lulusan Sains Data UIN Salatiga siap berkarier secara profesional di berbagai sektor. Kami mencetak lulusan yang tidak hanya unggul secara teknis sebagai Data Scientist atau Data Analyst, tetapi juga memiliki integritas moral dan spiritual yang kuat.

FAQ

Tidak wajib. Kurikulum kami dirancang dari tingkat dasar (fndamental) pada semester awal, sehingga mahasiswa dari berbagai latar belakang SMA/MA tetap bisa mengikuti dengan baik.

Mahasiswa diwajibkan menyelesaikan minimal 144 SKS yang umumnya ditempuh dalam waktu 8 semester (4 tahun).

Mahasiswa akan aktif menggunakan Python, R, SQL, Tableau/PowerBI, serta perangkat berbasis Cloud.

Ya, prodi menyediakan beberapa fokus pendalaman yang bisa dipilih mahasiswa di semester pertengahan, seperti Business Analytics, Computational Artificial Intelligence, atau Health & Social Data Science.

Tugas akhir dapat berupa penelitian teoretis pengembangan algoritma, maupun proyek aplikatif (rancang bangun sistem berbasis data/AI) untuk menyelesaikan masalah nyata di industri atau masyarakat.

Sangat mendukung. Mahasiswa memiliki hak belajar di luar program studi maupun di luar kampus (seperti magang industri, studi independen bersertifikat, atau pertukaran pelajar)

Lulusan kami dipersiapkan untuk menjadi Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Engineer, hingga peneliti dan konsultan data di berbagai instansi pemerintah maupun swasta.

Ya, kami terus membangun jejaring dan kolaborasi dengan berbagai perusahaan teknologi, lembaga riset, badan pemerintahan, serta startup untuk memfasilitasi program magang dan penyerapan lulusan.

Scroll to Top