Cara Mengikuti Bootcamp AI Sambil Kerja atau Kuliah

Mengikuti bootcamp AI dan Machine Learning sering dipersepsikan sebagai aktivitas penuh waktu yang sulit dipadukan dengan pekerjaan atau kuliah. Padahal, tidak sedikit peserta yang berhasil menyelesaikan bootcamp sambil tetap menjalankan kewajiban utama mereka. Kuncinya bukan sekadar kemampuan teknis, melainkan strategi belajar, manajemen waktu, dan ekspektasi yang realistis.

Bootcamp AI dirancang padat karena menargetkan penguasaan skill siap pakai dalam waktu singkat. Tanpa pendekatan yang tepat, peserta yang bekerja atau kuliah berisiko kelelahan, ketertinggalan materi, bahkan berhenti di tengah jalan. Oleh karena itu, mengikuti bootcamp sambil beraktivitas lain membutuhkan persiapan dan strategi yang berbeda dibanding peserta full-time. Nah, bagaimana cara agar kerja dan kuliah tetap jalan sambil mengikuti bootcamp untuk upgrade skill kamu di bidang AI? Ini caranya!

1. Pahami Intensitas dan Pola Belajar Bootcamp Sejak Awal

Langkah pertama adalah memahami ritme bootcamp yang akan diikuti. Beberapa bootcamp menggunakan sistem live class dengan jadwal ketat, sementara yang lain bersifat asynchronous dengan tenggat tugas mingguan. Mengetahui pola ini membantu menentukan apakah bootcamp tersebut realistis untuk dijalani bersamaan dengan kerja atau kuliah.

Selain jadwal, perhatikan juga beban tugas dan proyek. Bootcamp AI umumnya menuntut waktu tambahan di luar kelas untuk eksplorasi data, debugging kode, dan penyempurnaan model. Peserta yang bekerja atau kuliah perlu menghitung total waktu belajar per minggu.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Atur Waktu Belajar dengan Pendekatan Blok Waktu

Manajemen waktu menjadi faktor penentu keberhasilan. Pendekatan blok waktu (time blocking) terbukti efektif untuk peserta bootcamp paruh waktu. Misalnya, menetapkan jam belajar tetap di pagi hari sebelum bekerja atau di malam hari setelah aktivitas utama selesai. Alih-alih belajar begitu panjang, lebih baik membagi sesi belajar menjadi blok-blok kecil. Sediakan waktu satu hingga dua jam belajar setiap hari. Seringkali, cara ini lebih efektif daripada belajar maraton di akhir pekan.

3. Fokus pada Konsep Inti, Bukan Sekadar Menyelesaikan Tugas

Peserta yang mengikuti bootcamp sambil kerja atau kuliah perlu lebih selektif dalam belajar. Pasalnya, tidak semua materi harus dikuasai secara mendalam pada saat yang sama. Fokuslah pada konsep inti seperti data preprocessing, pemahaman algoritma, dan cara membaca hasil model.

Ketika waktu terbatas, tujuan utama bukan menyelesaikan semua tugas dengan sempurna, melainkan memahami alur berpikir Machine Learning. Pemahaman konsep akan memudahkan mengejar ketertinggalan dan mengerjakan proyek akhir tanpa kebingungan.

4. Manfaatkan Ulang Materi untuk Kerja atau Kuliah

Salah satu strategi paling efisien adalah mengintegrasikan materi bootcamp dengan pekerjaan atau tugas kuliah. Jika memungkinkan, gunakan data atau studi kasus dari lingkungan kerja sebagai bahan latihan. Untuk mahasiswa, topik bootcamp bisa dijadikan referensi tugas atau skripsi. Pendekatan ini menghemat waktu sekaligus meningkatkan relevansi pembelajaran. Materi yang langsung diterapkan pada konteks nyata cenderung lebih mudah dipahami dan diingat dibanding latihan semata.

Baca Juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

5. Jaga Komunikasi dengan Mentor dan Tim Bootcamp

Peserta yang biasanya masih kuliah dan kerja rentan ketinggalan materi. Jika sudah begini, mereka akhirnya menyerah dan memilih diam. Padahal, membangun komunikasi aktif dengan mentor justru sangat penting. Sampaikan kondisi sejak awal agar mentor memahami keterbatasan waktu yang dimiliki peserta. Selain mentor, komunitas sesama peserta juga berperan besar. Diskusi, berbagi catatan, atau belajar bersama secara daring dapat mempercepat pemahaman tanpa harus belajar sendirian dalam waktu yang lama.

6. Kelola Energi dan Hindari Burnout

Mengikuti bootcamp AI sambil kerja atau kuliah bukan hanya soal waktu, tetapi juga energi. Memaksakan diri belajar saat lelah justru menurunkan efektivitas. Penting untuk mengenali batas kemampuan dan memberi jeda istirahat yang cukup. Menjaga pola tidur, asupan nutrisi, dan waktu rehat bukanlah kemewahan, melainkan bagian dari strategi belajar. Peserta yang mampu menjaga energi cenderung lebih konsisten dan bertahan hingga bootcamp selesai.

Mengikuti bootcamp AI sambil kerja atau kuliah memang bukan hal yang mustahil untuk dikerjakan secara bersamaan. Dengan memahami intensitas bootcamp, mengatur waktu secara realistis, fokus pada konsep inti, dan menjaga komunikasi serta energi, peluang untuk berhasil tetap terbuka lebar.

Bootcamp AI bukan sekadar soal seberapa cepat menyerap materi, melainkan bagaimana membangun kebiasaan belajar yang berkelanjutan. Bootcamp kerap menjadi batu loncatan tanpa harus meninggalkan pekerjaan atau pendidikan yang sedang dijalani.

FAQ

1. Apakah mungkin mengikuti bootcamp AI sambil kerja atau kuliah penuh waktu?

Mungkin, selama peserta memahami intensitas bootcamp dan mampu mengatur waktu secara realistis. Kunci utamanya terletak pada konsistensi belajar, fokus pada konsep inti, serta memilih format bootcamp yang fleksibel.

2. Berapa waktu ideal yang perlu disiapkan setiap minggu?

Rata-rata peserta perlu menyiapkan waktu tambahan di luar kelas, sekitar 10–20 jam per minggu, tergantung tingkat kesulitan materi dan proyek. Yang terpenting bukan durasinya, melainkan kualitas dan keteraturan waktu belajar.

3. Apa kesalahan paling umum saat mengikuti bootcamp AI sambil beraktivitas lain?

Kesalahan yang sering terjadi adalah memaksakan diri tanpa manajemen energi, terlalu fokus menyelesaikan tugas tanpa memahami konsep, serta minim komunikasi dengan mentor saat mulai tertinggal.

Tertarik untuk belajar AI dan Machine Learning untuk menerapkan ilmu di real-case industry? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid