Dari Fisika ke Data Science, Begini Perjalanan Annisya Mempersiapkan Kariernya!

Di tengah pesatnya perkembangan Artificial Intelligence (AI), kebutuhan akan talenta Data Science terus meningkat di berbagai industri. Namun, untuk berkarir di bidang ini tidak cukup hanya dengan memahami algoritma Machine Learning atau membuat model AI. Dibutuhkan kemampuan berpikir analitis, memahami permasalahan bisnis, hingga membangun portofolio yang relevan.

Hal inilah yang disadari oleh Annisya Salsabila Handoko, fresh graduate S1 Fisika Universitas Pendidikan Indonesia (UPI) yang kini aktif sebagai Freelance Physics Tutor di Ganesha Operation.

Berbekal pengalaman mengolah data sejak masa kuliah, ia memilih mengikuti Program Sertifikasi BNSP Machine Learning di DQLab untuk memvalidasi kompetensi sekaligus memperdalam pemahamannya di bidang Machine Learning melalui materi self learning yang disediakan.

Kira-kira, seperti apa ya perjalanan Annisya hingga semakin mantap berkarier di dunia Data Science? Yuk, Sahabat DQ simak kisahnya dibawah ini!

1. Semua Berawal dari Sebuah Penelitian di Kampus

Perjalanan Annisya menuju dunia Data Science ternyata tidak dimulai dari dunia bisnis atau teknologi, melainkan dari bangku kuliah. Sebagai lulusan S1 Fisika dengan konsentrasi Fisika Bumi, ia telah terbiasa mengolah berbagai jenis data untuk kebutuhan penelitian.

Mulai dari pengolahan data geospasial, analisis statistik, hingga membangun model menggunakan Python menjadi bagian dari proses yang ia jalani selama menyelesaikan tugas akhirnya.

Skripsinya sendiri membahas pemetaan kerawanan longsor menggunakan metode Frequency Ratio dan Logistic Regression, sehingga membuatnya akrab dengan tahapan analisis data mulai dari preprocessing, pemodelan, hingga evaluasi hasil.

Namun, di balik proses penelitian tersebut, Annisya justru menemukan hal yang paling menarik baginya.

“Proses yang paling saya nikmati adalah mencari pola dari data dan mengubahnya menjadi insight yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.” jelas Annisya

Ketertarikan itu semakin berkembang ketika ia mengikuti program Studi Independen Data Science & Analytics. Dari sana, Annisya mulai menyadari bahwa kemampuan mengolah data tidak hanya berguna untuk kebutuhan akademik, tetapi juga dapat diterapkan di berbagai industri.

Ia melihat bagaimana data dimanfaatkan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan bisnis, mulai dari sektor fintech, retail, hingga pemasaran. Di saat yang sama, perkembangan Artificial Intelligence (AI) yang semakin pesat membuatnya semakin yakin untuk membangun karir di bidang Data Science.

2. Belajar Machine Learning Lewat Studi Kasus Dunia Industri

Bagi Annisya, AI tidak dapat dipisahkan dari data. Semakin berkualitas data yang dimiliki, semakin baik pula solusi yang dapat dihasilkan. Hal inilah yang mendorongnya untuk terus mengembangkan kompetensi melalui Program Sertifikasi BNSP Machine Learning di DQLab sebagai bekal mempersiapkan karier di bidang Data Science.

Saat mempelajari materi self learning yang tersedia, Annisya tidak hanya menemukan pembahasan yang terstruktur, tetapi juga berbagai studi kasus yang relevan dengan kebutuhan industri.

Menurutnya, pendekatan tersebut membuat proses belajar terasa lebih menarik karena setiap materi disajikan melalui skenario atau storytelling.

“Setiap kasus dibuat seperti sebuah cerita atau skenario yang menggambarkan permasalahan nyata di dunia kerja, sehingga proses belajarnya terasa lebih menarik dan tidak membosankan.”

“Menurut saya, metode pembelajaran seperti ini membuat materi menjadi lebih mudah dipahami dan lebih mudah diingat.” tambahnya

Bagi Annisya, Sertifikasi BNSP Machine Learning menjadi nilai tambah karena ia tidak hanya memperoleh pengalaman belajar, tetapi juga kesempatan memvalidasi kompetensi melalui sertifikasi yang diakui secara nasional.

3. Data Science Bukan Sekadar Membangun Model AI

Salah satu perubahan terbesar yang dirasakan Annisya mempelajari materi Machine Learning di DQLab adalah cara pandangnya terhadap dunia Data Science.

Sebelumnya, ia terbiasa menilai keberhasilan sebuah model berdasarkan tingkat akurasi yang dihasilkan. Namun, seiring proses belajar, Annisya mulai memahami bahwa di dunia industri, keberhasilan sebuah model tidak hanya diukur dari performanya, tetapi juga dari kemampuannya menjawab kebutuhan bisnis.

“Melalui proses belajar di DQLab, saya mulai memahami bahwa di dunia industri, keberhasilan sebuah model tidak hanya diukur dari angka akurasinya, tetapi juga dari seberapa besar model tersebut mampu menjawab kebutuhan bisnis dan membantu proses pengambilan keputusan.” jelas Annisya

Ia juga memahami bahwa sebagian besar pekerjaan seorang Data Scientist justru dilakukan sebelum proses modeling, mulai dari memahami permasalahan, membersihkan data, mengeksplorasi pola, hingga menentukan pendekatan yang paling tepat.

Bagi Annisya, perubahan cara berpikir tersebut menjadi bekal yang jauh lebih berharga dibanding sekadar menguasai tools.

“Saya merasa latar belakang Fisika memberikan fondasi analitis yang kuat, sementara DQLab membantu saya memahami bagaimana kemampuan tersebut dapat diterapkan untuk memberikan solusi yang nyata di dunia industri.” tuturnya

4. Portfolio & Sertifikasi Jadi Bekal Annisya Hadapi Proses Rekrutmen

Setelah menyelesaikan Program Sertifikasi BNSP Machine Learning, Annisya mulai aktif mengikuti berbagai proses rekrutmen untuk posisi Data Analyst, Data Scientist, Business Intelligence, hingga Marketing Analyst.

Selama prosesnya, ia menyadari bahwa recruiter tidak hanya tertarik pada kemampuan teknis, tetapi juga ingin melihat bagaimana kandidat menyelesaikan sebuah permasalahan melalui project yang pernah dikerjakan.

“Dalam beberapa interview, recruiter justru lebih banyak bertanya mengenai project dibandingkan teori.” ungkap Annisya

Melalui berbagai project yang ia bangun selama Bootcamp, seperti credit scoring menggunakan Random Forest dan customer segmentation menggunakan K-Prototypes, Annisya merasa lebih percaya diri saat menjelaskan proses berpikir, workflow analisis, hingga insight yang dihasilkan.

5. Validasi Kompetensi Jadi Bekal Hadapi Dunia Kerja

Tak banyak yang menyadari, selain membangun portofolio, Annisya juga merasakan manfaat Sertifikasi BNSP dalam mempersiapkan kariernya di bidang Data Science.

“Proses asesmennya juga membuat saya merefleksikan kembali apakah saya benar-benar memahami setiap tahapan dalam workflow seorang Data Scientist, bukan hanya sekadar bisa menjalankan tools atau membuat model machine learning.” jelasnya

Bagi Annisya, Sertifikasi BNSP bukan sekadar pelengkap CV. Di tengah persaingan industri yang semakin ketat, sertifikasi menjadi salah satu cara untuk menunjukkan bahwa kompetensi yang dimiliki telah melalui proses asesmen sesuai standar nasional.

Meski sertifikasi bukan satu-satunya penentu diterima bekerja, Annisya merasa keberadaannya memberikan nilai tambah sekaligus meningkatkan rasa percaya diri ketika mengikuti proses interview.

6. Terus Belajar Menjadi Investasi Terbaik untuk Karier Data

Menutup sesi sharing, Annisya membagikan pesan kepada siapa pun yang ingin memulai karier di bidang Data Science.

“Yang pertama, jangan takut memulai meskipun berasal dari jurusan yang berbeda, karena yang terpenting adalah kemauan untuk terus belajar.

Kedua, jangan hanya mengejar sertifikat. Bangun juga project dan portofolio yang menunjukkan bagaimana cara berpikir dan menyelesaikan suatu permasalahan menggunakan data.” jelasnya

Bagi Annisya, membangun karier di bidang Data Science bukan hanya tentang menguasai tools atau mengikuti tren teknologi. Konsistensi belajar, memperbanyak pengalaman melalui project, serta terus mengembangkan kompetensi menjadi bekal penting untuk menghadapi kebutuhan industri yang terus berkembang.

Terinspirasi dari perjalanan Annisya? Kini giliran Sahabat DQ persiapkan karier di bidang Data Science melalui Program Sertifikasi BNSP Data Scientist DQLab.

Validasi kompetensimu sesuai standar nasional dan mulai bangun peluang kariermu dari sekarang!