Keterkaitan Machine Learning terhadap Karir Data Scientist

Machine Learning Engineer (MLE) dan Data Scientist (DS) adalah dua peran yang sering kali dianggap memiliki keterkaitan erat dalam dunia data. Keduanya berbagi banyak kesamaan dalam hal keterampilan teknis, pemahaman tentang algoritma, dan penggunaan data untuk menghasilkan solusi. Namun, bagaimana roadmap karir seorang Machine Learning Engineer terkait dengan perjalanan seorang Data Scientist? Artikel ini akan membahas hubungan keduanya dan bagaimana roadmap MLE dapat memengaruhi karir di bidang data science.

1. Kesamaan Fundamental: Data dan Algoritma

Baik MLE maupun DS bergantung pada data sebagai inti pekerjaan mereka. Dalam roadmap MLE, pemahaman tentang pengolahan data, eksplorasi dataset, dan penerapan algoritma machine learning sangat penting. Hal yang sama juga berlaku bagi Data Scientist, yang bertanggung jawab untuk menemukan wawasan dari data menggunakan algoritma statistik dan ML.

MLE sering kali lebih mendalam dalam pengembangan algoritma yang dapat diimplementasikan pada skala produksi, sementara DS fokus pada analisis data untuk menghasilkan keputusan bisnis. Namun, kemampuan memahami algoritma ML adalah landasan yang menghubungkan kedua peran ini.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Keterampilan Pemrograman yang Tumpang Tindih

Dalam roadmap MLE, penguasaan bahasa pemrograman seperti Python, R, atau Julia adalah langkah awal. Tools seperti TensorFlow, PyTorch, dan Scikit-learn juga menjadi inti bagi seorang MLE. Data Scientist juga menggunakan bahasa dan tools yang serupa, namun sering kali dilengkapi dengan alat analisis statistik seperti Pandas, NumPy, atau Matplotlib untuk eksplorasi data yang lebih mendalam.

Bagi mereka yang ingin berpindah dari MLE ke DS, keterampilan pemrograman ini tetap relevan. Seseorang hanya perlu memperluas pengetahuan ke bidang statistik dan analitik data untuk memenuhi kebutuhan peran DS.

3. Fokus pada Produksi vs. Eksplorasi

Roadmap MLE lebih banyak berkutat pada penerapan model ML ke dalam sistem produksi. Ini mencakup deployment, pemeliharaan, dan pengoptimalan model dalam konteks aplikasi nyata. Sebaliknya, roadmap DS lebih berfokus pada eksplorasi data, visualisasi, dan pengambilan keputusan strategis berdasarkan analisis data.

Namun, dengan meningkatnya adopsi MLOps (Machine Learning Operations), Data Scientist juga dituntut untuk memahami aspek produksi. Di sinilah keterkaitan antara roadmap MLE dan DS semakin nyata. Pemahaman tentang deployment dan pemeliharaan model adalah aset yang sangat dihargai oleh seorang Data Scientist.

4. Perbedaan Domain dan Keterkaitan Karir

Sementara MLE lebih teknis dan fokus pada penerapan ML, DS sering kali lebih dekat dengan bisnis. Namun, perjalanan karir seorang MLE dapat menjadi pintu masuk yang sempurna untuk beralih ke peran DS, terutama ketika individu tersebut memiliki minat untuk memahami lebih dalam tentang analisis data dan pengambilan keputusan berbasis data. Sebaliknya, seorang Data Scientist yang ingin memperkuat aspek teknisnya juga dapat mengambil roadmap MLE untuk memperluas keahlian dalam pengembangan dan implementasi model skala besar.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Peluang Karir Multidisiplin

Baik MLE maupun DS memiliki peluang untuk berkembang ke arah multidisiplin. Misalnya:

• Dari MLE ke DS: MLE yang memperdalam pemahaman bisnis dan analitik data dapat dengan mudah beralih menjadi DS, karena sebagian besar dasar teknis sudah dimiliki.

• Dari DS ke MLE: Seorang DS yang belajar tentang MLOps, deployment, dan pengoptimalan model dapat berkontribusi sebagai MLE, terutama di perusahaan yang memerlukan keahlian produksi model.

Roadmap Machine Learning Engineer dan Data Scientist saling terkait melalui keterampilan teknis dan fondasi data yang kuat. Namun, perbedaan fokus dan tujuan dalam pekerjaan membuat masing-masing peran memiliki keunikan tersendiri.

Dengan meningkatnya kebutuhan multidisiplin di era data, memiliki pemahaman tentang roadmap keduanya tidak hanya memperluas peluang karir, tetapi juga memberikan keunggulan kompetitif di dunia kerja. Baik kamu sebagai seorang MLE yang ingin mendalami analisis data atau seorang DS yang tertarik pada produksi model, perjalanan lintas peran ini memberikan potensi tak terbatas dalam pengembangan karir.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid