Selain Mahir Data Analytics, Belajar Apa Lagi?

Kemampuan data analytics menjadi salah satu keterampilan yang paling banyak dicari di era digital. Seseorang sudah mampu mengolah data menjadi informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan cukup hanya menguasai Excel, Power BI, SQL, Tableau, atau Python untuk analisis data. Namun, banyak praktisi data yang kemudian bertanya “setelah mahir data analytics, selanjutnya bagaimana?”

Jawabannya bergantung pada tujuan karier yang ingin dicapai. Jika data analytics berfokus pada memahami apa yang telah terjadi dan mengapa hal tersebut terjadi, maka tahap berikutnya adalah mempelajari teknik yang dapat memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan dan bahkan memberikan rekomendasi tindakan yang optimal. Inilah titik di mana machine learning, data science, dan kecerdasan buatan (AI) mulai memainkan peran penting. Ini dia langkah-langkah yang bisa kamu lakukan sahabat DQLab!

1. Memperkuat Dasar Statistik

Banyak praktisi data analytics sudah familiar dengan statistik deskriptif seperti mean, median, modus, atau standar deviasi. Namun, untuk melangkah ke level berikutnya, pemahaman statistik inferensial menjadi sangat penting. Beberapa topik yang perlu dipelajari antara lain distribusi probabilitas, uji hipotesis, coinfidence interval, korelasi dan regresi, sampling, A/B Testing. Statistik inferensial membantu kita memahami hubungan antarvariabel dan menarik kesimpulan dari sampel data yang tersedia. Konsep-konsep ini juga menjadi fondasi berbagai algoritma machine learning.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Menguasai Python untuk Analisis Lanjutan

Jika selama ini pekerjaan masih banyak dilakukan menggunakan Excel atau Power BI, maka belajar Python menjadi investasi yang sangat berharga. Python telah menjadi bahasa pemrograman utama dalam dunia data science dan machine learning. Adapun library yang perlu dipelajari meliputi Pandas untuk manipulasi data, NumPy untuk komputasi numerik, Matplotlib untuk visualisasi, Seaborn untuk analisis statistik visual, Scikit-learn untuk machine learning.

3. Belajar Machine Learning Dasar

Machine learning merupakan tahap lanjutan yang paling umum setelah menguasai data analytics. Jika data analytics fokus pada analisis masa lalu, machine learning berfokus pada prediksi masa depan berdasarkan pola yang ditentukan dalam data. Beberapa algoritma dasar yang perlu dipelajari yaitu Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, K-Means Clustering.

4. Memahami Feature Engineering

Banyak pemula menganggap keberhasilan machine learning ditentukan oleh algoritma yang digunakan. Padahal, dalam banyak kasus, kualitas fitur atau variabel yang digunakan justru lebih menentukan. Feature engineering adalah proses menciptakan variabel baru yang dapat membantu model mengenali pola dengan lebih baik.

Contohnya mengubah tanggal transaksi menjadi hari kerja atau akhir pekan, menghitung total pembelian pelanggan selama satu tahun, membuat kategori umur berdasarkan rentang usia. Kemampuan ini sering menjadi pembeda antara praktisi data biasa dan praktisi data yang mampu membangun model berkinerja tinggi.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

5. Belajar Evaluasi Model

Model machine learning tidak cukup hanya dibangun, tetapi juga harus dievaluasi. Beberapa metrik evaluasi yang perlu dipahami antara lain Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, ROC-AUC, RMSE, MAE. Setiap metrik memiliki fungsi yang berbeda tergantung pada jenis masalah yang dihadapi. Memilih metrik yang tepat sama pentingnya dengan memilih algoritma yang tepat.

6. Mengenal Deep Learning dan AI

Setelah memahami machine learning dasar, langkah berikutnya adalah mengenal deep learning dan kecerdasan buatan modern. Topik yang dapat dipelajari meliputi Neural Network, Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Transformer, Large Language Model (LLM), Generative AI, Saat ini, perkembangan AI generatif seperti ChatGPT, Gemini, dan berbagai model bahasa lainnya membuat pemahaman mengenai AI menjadi semakin relevan bagi praktisi data.

Menguasai data analytics merupakan fondasi yang sangat kuat dalam perjalanan karier di bidang data. Namun, perkembangan teknologi menuntut praktisi data untuk terus meningkatkan kemampuan agar tetap relevan di dunia kerja. Setelah mahir melakukan analisis data, langkah yang paling logis adalah memperdalam statistik, mempelajari machine learning, memahami AI, serta menguasai deployment model.

FAQ

1. Apakah saya harus menguasai matematika tingkat tinggi sebelum belajar machine learning?

Tidak harus. Pemahaman dasar tentang statistik, probabilitas, dan aljabar linear sudah cukup untuk memulai. Banyak konsep machine learning saat ini dapat dipelajari secara bertahap melalui praktik menggunakan Python dan berbagai library seperti Pandas serta Scikit-learn. Seiring bertambahnya pengalaman, pemahaman matematis dapat diperdalam sesuai kebutuhan.

2. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk beralih dari data analyst ke machine learning?

Waktu yang dibutuhkan berbeda untuk setiap orang, tetapi secara umum sekitar 3–6 bulan pembelajaran yang konsisten sudah cukup untuk memahami dasar-dasar machine learning. Fokus utama sebaiknya tidak hanya pada teori, tetapi juga pada penyelesaian proyek nyata dan pembangunan portofolio yang dapat menunjukkan kemampuan analisis serta pemodelan data.

3. Mana yang sebaiknya dipelajari terlebih dahulu setelah data analytics: machine learning atau AI?

Machine learning sebaiknya menjadi langkah pertama karena merupakan fondasi dari banyak teknologi AI modern. Dengan memahami konsep machine learning seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan evaluasi model, proses mempelajari topik AI yang lebih kompleks seperti deep learning, generative AI, dan large language model akan menjadi lebih mudah.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Di sini 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.

Biar nggak cuma paham teori, kamu juga bisa langsung mulai praktik lewat mini project sederhana seperti prediksi data atau klasifikasi, mengikuti latihan step-by-step di modul, sampai mencoba berbagai model machine learning untuk melihat perbedaannya secara langsung. Dengan begitu, proses belajarmu jadi lebih terasa nyata dan aplikatif sejak awal.

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