A. Keterampilan Khusus
| Memiliki kemampuan memformulasikan permasalahan nyata ke dalam permasalahan statistika sehingga diperoleh solusi secara kuantitatif yang mampu dipahami oleh pemangku kepentingan yang berkaitan di bidang lain. | |
| Memiliki kemampuan menyusun dan mengevaluasi rancangan pengumpulan data dan menerapkannya dalam bentuk survei kompleks, percobaan tak-standar atau akuisisi data dari berbagai sumber (termasuk big-data) dalam berbagai bentuk seperti database, web, text, image, dan multimedia yang sesuai dengan konteks permasalahan yang dihadapi, serta mampu mengelola pelaksanaan proses pengumpulan tersebut hingga data siap dianalisis | |
| Memiliki kemampuan menyusun dan mengevaluasi metode analitik menggunakan teknik statistika atau statistical machine learning dengan bantuan komputer (computer assisted), serta mengelola kegiatan analisis data yang terpadu. | |
| Memiliki kemampuan menerjemahkan (insight) hasil analisis sesuai dengan konteks yang dihadapi dan menyajikan hasil analisis dalam bentuk yang mampu dipahami oleh pengguna atau pakar di bidang ilmu lain |
B. Pengetahuan
| Memiliki pengetahuan konsep dan teori statistika yang mencakup metode pendugaan parameter dan pengujian hipotesis | |
| Memiliki pengetahuan teknik pemodelan dan analisis untuk berbagai struktur data seperti cross-sectional, time-series, dan longitudinal | |
| Memiliki pengetahuan untuk menangani berbagai bentuk data seperti teks, gambar, video, jalur sehingga dapat dianalisis menggunakan berbagai konsep statistika | |
| Memiliki pengetahuan konsep pembuatan algoritma pemrograman komputer untuk komputasi statistika dan implementasinya pada berbagai perangkat lunak sains data | |
| Memiliki pengetahuan teknik pengumpulan data melalui percontohan, percobaan, dan observasi | |
| Memiliki pengetahuan teknik pengelolaan database yang mencakup subsetting, merging, combining, transforming, sorting, recoding, dan reshaping yang diimplementasikan melalui program SQL | |
| Memiliki pengetahuan teknik pemodelan klasifikasi dan klasterisasi melalui berbagai pemodelan parametrik, baik yang bersifat supervised maupun unsupervised learning | |
| Memiliki pengetahuan teknik visualisasi data baik secara univariate maupun multivariate |