Seiring berjalannya waktu, teknologi yang dibuat oleh manusia semakin berkembang. Dengan teknologi yang semakin berkembang ini, pengetahuan dan wawasan terkait teknologi itu sendiri sangat dibutuhkan. Apalagi dalam era Society 5.0 ini banyak posisipekerjaan yang banyak dicari yaitu seperti Data analyst, data scientist, data engineering, dan lain lain. Untuk mendapatkan skill dan pengetahuan terkait software dan teknologi yang digunakan, kini banyak pelatihan, bootcamp, webinar gratis maupun berbayar yang dapat ditemukan melalui website-website khusus untuk mempelajari software komputasi seperti Python, R, MySql, SAS, SPSS, dan lain lain.
Oleh karena itu, Himpunan Mahasiswa Statistika Universitas Islam Bandung (Himasta Unisba) khususnya bidang Pengembangan Potensi Akademik (PPA) mengadakan aktivitas kerja yang diberi nama Statistics Software Learning (SSL) yang bertujuan mewadahi Mahasiswa Statistika Unisba untuk meningkatkan pemahaman dan menambah wawasan tentang teknologi melalui pelatihan software yang dipakai dalam ilmu Statistika di era Society 5.0.
Pada Statistics Software Learning kali ini mengusung tema “Data Manipulation with Pandas” dengan menggunakan Python. Pandas adalah salah satu library open source yang dapat diandalkan ketika berurusan dengan data tabular seperti csv atau excel dengan cara pemuatan data yang cepat, manipulasi data, menggabungkan data, dsb. Teknis pelaksanaannya dilakukan secara offline di Kampus FMIPA UNISBA pada tanggal 3 Desember 2022 dari pukul 09.30-11.30 WIB yang disampaikan oleh Caecilia A Rahman, seorang lulusan dari Program Studi Statistika UNISBA Angkatan 2018 sebagai pematerinya, dan dihadiri oleh mahasiswa aktif Statistika Unisba yang berjumlah 40 peserta.
Kesimpulan dari kegiatan Statistics Software Learning ini yaitu manipulasi datamemiliki arti mengorganisir atau mengatur jenis data terstruktur yang dibaca oleh program komputer agar mudah dipahami dan mempermudah mengakses informasi yang spesifik. Alasan utama penggunaan manipulasi data diantaranya menyediakan database yang rapi, menghindari mengolah data yang tidak perlu, dan data yang sudah dimanipulasi dapat memberikan insight yang spesifik, serta dapat diarsipkan da n diakses nanti sebagai referensi proyek lain
.
