Machine Learning Specialist, Profesi Mirip Data Scientist

Data Scientist memiliki profesi turunan yang saling berkaitan satu sama lain. Dalam lingkup data science, data scientist terbagi ke dalam beberapa career path yang bisa diambil oleh pemula ketika memutuskan untuk berkarir di industri data.

Mulai dari data analytics, inference, machine learning, maupun data scientist yang disesuaikan dengan latar belakang masing-masing industri. Salah satu job description yang utama dari seorang data scientist adalah mampu menerjemahkan data mentah yang telah diperoleh, kemudian ditransformasikan menjadi sebuah insight yang actionable dan dapat diandalkan.

Turunan profesi data scientist memunculkan karir baru dalam menyokong industri data melalui talenta berbakat. Hal ini bisa dilihat dari keberadaan masing-masing profesi yang mulai dilirik oleh perusahaan untuk mendapatkan tenaga data secara profesional.

Machine learning specialist adalah seorang praktisi yang bermula dari data scientist kemudian melakukan spesialisasi karir ke ranah pembelajaran mesin sebagai fokus utamanya.

Kali ini, kita akan membahas tentang machine learning specialist beserta tugas dan wewenangnya. Daripada penasaran, langsung saja kita simak yuk sahabat DQLab!

1. Pemahaman Masalah

Pemahaman masalah merupakan tugas utama seorang machine learning specialist. Pemahaman masalah oleh seorang machine learning specialist merupakan langkah kunci dalam pengembangan solusi machine learning yang berhasil.

Proses pemahaman masalah ini melibatkan serangkaian aktivitas untuk memahami dengan baik masalah yang akan diselesaikan dengan bantuan machine learning.

Machine learning specialist harus dapat merumuskan masalah dengan jelas. Hal ini melibatkan menentukan apakah masalah tersebut merupakan masalah klasifikasi, regresi, clustering, atau tipe masalah machine learning lainnya.

Misalnya, apakah kita mencoba memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fiturnya atau mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam?

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Monitoring Kinerja

Seorang machine learning specialist bertanggung jawab untuk mengatur sistem pemantauan kinerja dan mengambil tindakan yang sesuai jika terjadi masalah. Monitoring kinerja adalah tugas berkelanjutan yang memerlukan perhatian terus-menerus dari seorang machine learning specialist.

Tujuannya adalah menjaga model agar tetap relevan dan efektif dalam mengatasi perubahan dalam lingkungan produksi dan data. Dengan pemantauan yang baik, ia dapat mencegah masalah yang mungkin timbul dan menjaga kualitas solusi machine learning.

3. Data Exploration

Data exploration adalah langkah awal yang sangat penting dalam pekerjaan seorang machine learning specialist. Ini melibatkan analisis data yang mendalam untuk memahami karakteristik, pola, dan wawasan yang terkandung dalam dataset yang akan digunakan untuk melatih dan menguji model machine learning.

Data exploration adalah tahap yang penting untuk memahami data yang akan digunakan dalam proyek machine learning dan memastikan bahwa data tersebut siap digunakan untuk melatih model. Hasil eksplorasi data akan membantu Anda dalam pemilihan fitur, pemrosesan data, dan pemilihan model yang sesuai.

Sumber Gambar: Medium/Amit Timalsina

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Pelatihan Model

Proses pelatihan model adalah inti dari pengembangan solusi machine learning, dan machine learning specialist harus memiliki pemahaman yang kuat tentang algoritma, teknik pemrosesan data, serta cara mengukur dan meningkatkan kinerja model.

Pada akhirnya, tujuan dari pelatihan model adalah menghasilkan model yang dapat memberikan prediksi atau hasil yang akurat dan berguna untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi.

Sumber Gambar: ResearchGate

Ingin meraih karir di bidang data science? Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.

Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!

Penulis: Reyvan Maulid