Data Science

Data Science merupakan bidang interdisipliner yang mengintegrasikan ilmu komputer, matematika, statistika, serta domain knowledge untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data dalam skala besar. Peminatan ini menempatkan data sebagai inti penelitian, dengan orientasi pada pendalaman aspek ilmiah yang meliputi representasi data, kompleksitas, struktur, serta dinamika data dalam konteks multidimensi. Fokus utama peminatan ini adalah pada pembelajaran mesin, pengenalan pola, pemrosesan data, penyimpanan, serta analisis data yang bersumber dari beragam platform digital, sensor, maupun interaksi manusia.

Pada level doktoral, peminatan ini diarahkan untuk menghasilkan kontribusi teoretis dan artefak ilmiah yang bersifat mendasar (science-based research), seperti pengembangan algoritma baru, formulasi model statistik dan probabilistik, teori pembelajaran mesin, serta pendekatan analitik yang memperluas batas pengetahuan di bidang Data Science.

Fokus Penelitian

• Machine Learning and Deep Learning
  Riset lanjutan pada model pembelajaran mesin dan jaringan saraf dalam untuk klasifikasi, prediksi, deteksi anomali, dan optimasi berbasis data multidimensi maupun multimodal.

• Natural Language Processing, Speech, and Language Technology
  Pengembangan teknologi bahasa alami, analisis semantik, sistem percakapan cerdas, serta pemrosesan suara untuk mendukung interaksi manusia–mesin.

• Artificial Intelligence and Soft Computing
  Eksplorasi metode kecerdasan buatan berbasis fuzzy logic, evolutionary computation, swarm intelligence, dan hybrid AI untuk menyelesaikan permasalahan kompleks yang tidak terstruktur.

• Big Data Management, Mining, and Analytics
  Desain arsitektur big data, algoritma penambangan data, serta analitik preskriptif dan prediktif pada data berukuran besar, cepat berubah, dan heterogen.

• Data-Driven Decision Support Systems
  Pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data dan AI, dengan penerapan pada sektor publik, kesehatan, industri kreatif, keuangan, hingga smart cities.

• Ethical, Explainable, and Trustworthy AI
  Penelitian mengenai transparansi algoritma, fairness, interpretabilitas model, serta aspek etika dan regulasi dalam penerapan AI dan Data Science.

• Applied Data Science
  Penerapan Data Science pada bidang lintas disiplin, seperti bioinformatika, fintech, pendidikan digital, atau sustainability (lingkungan, energi, transportasi).